说明：基于神经网络在线辨识的自适应逆振动控制技术。可以有效地应用到非线性系统的控制。

在线系统辨识 振动控制-matlab 逆系统 神经网络在线 振动控制

说明：三个成本职能包括至少 square(I=sum(e^2))，最大绝对 （我 = max|e|） 和绝对值 （I=sum(|e|)) 用来估计参数的静态非线性系统......考虑的系统是 y = t1 + t2 x + t3 x3+ t4 x6 +N(0,sig) 其中 N 是一个高斯噪声和...

matlab 系统 非线性 辨识

说明：RBF神经网络，用于系统辨识 很好的文件

RBF-matlab 神经网络-辨识 rbfnn-matlab RBF-neural-networks 辨识-神经网络

说明：应用背景MATLAB：针对不同领域的应用，推出了信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、小波分析、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、通信等30多个具有专门功能的工具箱。正因其具有强大的功能，才使得其更好地运用在图像处理方面。MATLAB中的数字图是以矩阵形式表示，这意味着它强大的矩阵运算能力用...

matlab 调用 拍照

说明：用LEVY法对系统进行参数辨识，利用实频响应与虚频特性来估计过程的传函。

levy系统辩识 levy法辨识 实频法 matlab-levy法 levy法参数辨识

说明：利用遗传程序设计建立电力系统的负荷模型，无需像传统方法一样预先确定具体的模型结构，它能根据输入输出数据直接演化出变量间的函数关系，并且能够一次性的同时确定函数的结构形式和参数，使得模型的生成过程趋于智能化、自动化，解决了负荷建模工作中长期困扰的模型辨识问题。

参数辨识智能 遗传辨识 负荷参数辨识 电力负荷建模 power-GP

说明：在matlab/simulink下用S-function实现了用递推最小二乘法的系统在线辨识，对象是开关磁阻电动机，在转矩和转速可测的前提下，得出转动惯量，摩擦系数和负载转矩的在线辨识。

S-function 最小二乘法 在线辨识

说明：prony辨识，广泛应用于电力系统振荡模态辨识，方法简单，辨识精度高

辨识 prony方法 电力-prony 模态辨识 prony辨识

说明：二阶系统的参数辨识，使用matlab实现，差分方程形式。

二阶系统 差分方程

说明：应用最小二乘法的电机闭环控制系统，matlab计算程序。基于电机控制系统辨识的零相差前馈控制系统，建模、控制、仿真、误差补偿校正，频域分析等等。