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仿真时间那块有两种方法:(1)使用powersystem里面的一些元件 (2)s函数自己编程 编程只要你能够明确你所谓的“整个过程”将“整个过程”用数学变量和方程表示就很容易解决。
固定步长模拟方法。比如离散时间模型,欧拉法,龙格-库塔方案等。这些模拟方法需要对总仿真时间进行离散,以进行数值计算。 简化的电动机控制模型,比如电流反馈控制模型,转矩反馈控制模型等。
先在电力系统模型库中找到相应的元件模型,再根据电路将其连接起来。 SimPowerSystems 库是在Simulink仿真平台进行电力、电力电子建模和仿真的专用模块库。元器件的模型都用框图来表示,该库的基本模块按顺序有八个部分。
方法步骤:打开matlab2014a程序 建立方法之一:在主工具栏里边找到新建,然后选择simulinkmodel,点击即可建立。建立方法之二:在主工具栏里点击simulink库,进入simulink库界面。
利用输入参数进行仿真,返回逐个输出;参数说明:;modelname; 运行的模型名(不包含扩展名),必须在Matlab的搜索路径上。
直接原因是,你的模型中可能使用了中文字符。有些情况下,模型中的确没有直接使用到中文字符,但如果Windows用户名是中文的,由于保存模型文件时会自动保存版本信息(例如谁创建、谁最后修改),也会导致模型中加入了中文字符。
系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通讯、电力系统仿真等,都在工具箱(Toolbox)家族中有了自己的一席之地。
模型里面的数据比较长,模型方块已经显示不下去了,所以用“den(s)”……这样来表示。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
可能不是很理解您的意思。但据我所知,bp算法是通过误差校正学习算法来对输入输出神经元之间的权值wij进行不断修改的,所以你只能得到权重向量。如果需要预测可以之间使用sim(net,input);net就是你建立的网络。
那出来的结果肯定和sim函数输出的结果是一样的。计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*p,B1);A2=purelin(W2*A1,B2);隐层为tansig函数,输出层简单的线性相加,再附上阈值,不可能会错的。sim函数的原理也就是如此。
这得看你用的什么激活函数,一般用sigmoid函数,不过情况是一样的。用权值乘以输入值,然后带入激活函数,这就是隐层的输出,再与隐层到输出层的权值相乘求和,这就是最后的输出。
先运行MATLAB,因为只有启动了MATLAB才能进行动态仿真。选择工具栏的“主页”,然后选择并点击“Simulink 库”。打开了Simulink Library Browser。在菜单栏中选择“file”,然后选择“new”。
建议用变步长求解器,例如ode45。如果用定步长求解器,最大步长不要设置为auto,设置稍微小一些的数,例如0.1。
图2 Simulink仿真建模 3 仿真实验 在传统的PID 调节器中,参数的整定问题是控制面临的最主要的问题,控制系统的关键之处便是将Kp、Ti、Td三个参数的值最终确定下来。
首先,打开 Simulink 模型,并在主界面的 Library Browser 中找到相应的控制器库。例如,PID 控制器可以在 Simulink Control Design 库中找到。在控制器库中选择所需的控制器类型并拖放到模型区域中。
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