matlab实现滤波器,控制系统,PID控制
应用介绍
本matlab代码涵盖如下。第一章与状态估计和数据平滑有关代码。本章包括Luenberger观测器代码,α-β-γ滤波器代码,卡尔曼滤波器代码,扩展卡尔曼滤波器代码,比例积分卡尔曼滤波器代码,H∞滤波器代码,无味卡尔曼滤波器代码,滑模观测器代码,惯性测量单位估计代码,数据融合思想和零相位过滤器。它是本文开头的内容,因为它是控制算法和传感器之间的关键接口。第2章介绍了几种数据平滑方法。数据平滑是通过使用算法从随时间变化的数据中去除随机变化或噪声来执行的。第3章介绍了用于故障检测的RLS和卡尔曼滤波器状态估计方法,并包括一个示例。第4章与控制系统设计有关,以减轻干扰的影响,包括干扰调节控制,H∞,主动干扰抑制控制和谐波振荡控制。第5章介绍了几种自适应控制方法,包括模型参考自适应控制,L1自适应控制和无模型自适应控制。第6章介绍了调整比例积分微分(PID)控制算法的方法。这是最常用的,因此也是最重要的控制算法。第7章介绍了几种自适应和非自适应前馈控制技术。第8章介绍了一些读者可能会感兴趣的应用程序。
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文件列表(部分)
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