反馈控制

状态空间模型或传递函数模型中，设计状态反馈控制时的极点布置方法是关键。介绍了在MATLAB环境下实现状态反馈控制的技术和方法。

设计并实现了基于Matlab的状态反馈控制技术，该技术在控制系统中具有重要应用。

Matlab开发 - 在线转换摆动系统的多速率输出反馈基本控制器。研究了非线性倒立摆系统的五种现代控制技术。

Matlab编写的球和梁控制演示展示了如何使用比例和比例微分控制系统。该演示最初于2001年创建，2011年进行了更新以适应新的Matlab版本。通过在Matlab命令提示符下运行ballbeam，用户可以手动操作光束的末端位置，并启动仿真来观察球在横梁上的运动。演示支持自动控制模式，用户可以调整比例增益和微分时间常数以应对设定值变化和外部干扰。

MATLAB函数能够快速而精确地反转2D/3D变形矢量场（DVF），实现自适应双残差反馈控制。详细信息请访问idvf GitHub存储库：https://github.com/ailiop/idvf。

兰州交通大学数学、物理与软件工程学院的研究显示，混沌映射在Matlab仿真实验中展现出了深度控制反馈的潜力。如果您需要更多信息，请参考作者发表的相关文章，例如李险峰等人的研究。

在永磁同步电机的磁场定向控制中，转子位置和速度的准确测量至关重要。传统上使用霍尔传感器或编码器来实现这一目的，但无传感器方法因其降低成本、提高可靠性等优势而备受关注。基于状态观测理论提供了一种完整的无传感器算法解决方案，适用于各种同步电机类型。理论与实践的对比显示，所提出的观察器方法显著减少了对电机参数变化的依赖，增强了整体稳定性。具体实现中，系统实时评估电机内部状态，包括反电动势和相电流，并通过增益向量调整观察器模型以达到最佳效果。

MATLAB优选教程：设计线性化反馈的滑模控制系统PPT课件，提供了详细的教学资料和优质学习资源。

反馈神经网络（FNN）是一种反馈动力学系统，挺有趣的，网络中的每个神经元会把自己输出的信号反馈给其他神经元，需要一定时间来达到稳定。Hopfield 神经网络就是这种反馈网络中最经典的模型之一，它不仅能做联想记忆，还能优化问题，是快速寻优。喜欢玩神经网络的同学，或者有需求优化问题的朋友，这段 MATLAB 代码就挺适合你。通过一些经典模型的搭配，比如李雅普诺夫函数定义为巡游函数，Hopfield 网络在反馈网络中应用广泛。如果你对这个感兴趣，可以参考更多的相关资料，你进一步掌握技巧。比如：如果你想了解 MATLAB 神经网络工具箱中 Hopfield 网络的反馈模型，可以看看[这篇文章](ht

反馈延迟网络（FDN）是一种创新的网络结构，通过延迟反馈机制有效优化信息传输和处理。该网络设计能够在保持高效性的同时，提升数据处理的速度和准确性。