说明：摘要：在本文中，传统的下垂控制方案的固有局限性显露出来。实践证明，并行操作逆变器应具有相同的每单位阻抗，以便他们能够在比其额定功率准确地分担负载，采用传统的下垂控制计划时。下垂控制器还应该产生相同的电压设定点的逆变器。两个条件都难以在实践中，这将导致成比例的负载分担的错误，以满足。一种改进的下垂控制...

pdf 逆变器 操作 控制 方法 准确 并行 比例 鲁棒 负载

说明：本文的目的是要在移动机器人上倒立摆系统线性二次型控制器设计。这一目标，它必须确定哪种控制策略提供了更好的性能，在摆的角度和机器人的位置。倒立的摆表示一个具有挑战性的控制问题，因为它不断地走向一种失控的状态。LQR 和 LQG 有能力成功完全控制该系统的 MATLAB Simulink 环境中进行了仿...

机器人 控制 设计 平衡 移动 LQG 倒立

说明：matlab非线性预测控制nmpc，源代码程序，很经典。

NMPC pitchg6v 非线性预测 NMPC 预测控制程序

说明：应用于时变时滞非线性系统的RBF神经网络和PID相结合的控制方法代码

时变时滞 非线性系统 RBF 神经网络 PID 控制

说明：自适应连续时间线性二次高斯控制

自适应 连续 时间线性 二次 高斯控制

说明：非线性模型预测 来自非线性模型预测控制书

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说明：切换拓扑结构的多智能体系统编队控制算法,未知非线性系统，迭代学习控制算法

迭代学习 ILC 迭代学习编队 ILC-线性 多智能体控制

说明：应用背景滑模控制是一个强大的和强大的控制非线性动态系统，通常用于在运行工程及其他应用。滑模控制是一种方法随着模型的不确定性；关键技术一个滑动模态控制的优点是不敏感的噪声和干扰。这种优势给我们更多的自由在控制器的设计中，因为我们可以修改系统模型引入虚拟干扰以满足某些条件或要求。

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说明：多变量输入、输出、多干扰、非线性和强耦合的复杂系统控制是一个比较困难的问题，常用的控制器可能因为多变量耦合问题难以控制系统。PID神经元网络是一种多层前向神经元网络，它的各层神经元个数、连接方式、连接权值是按照PID控制规律的已有原则和经验确定的，是一种动态的符合控制系统的前向网络。但是由于PID网...

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说明：(径向基函数)神经网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等(rmf netural network matlab)

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