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B747_simulink_Model
- 以波音747为背景，建立了飞机运动的空间六自由度仿真模型。其中包含以下部分： 1. 飞机运动的空间六自由度仿真模型 2. 自动驾驶仪仿真模型； 3.执行器仿真模型； 4.大气重力环境模型； 5.气动数据模型； 6.发动机推力模型； 另外，仿真过程中： 1.考虑了风场的影响 2.考虑了传感器的随机噪声； 3.考虑了执行器时间延迟； 4.采用变增益控制器；
numerical_analysis_homework
- (有源代码)数值分析作业,本文主要包括两个部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三个实验题,第二部分是有关的拓展讨论,包括高阶常微分的求解和边值问题的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab计算的.ODE问题从刚性(STIFFNESS)来看分为非刚性的问题和刚性的问题,刚性问题(如大系数的VDP方程)用通常的方法如ODE45来求解,效率会很低,用ODE15S等,则效率会高多了.而通常的非刚性问题,用ODE45来求解会有很好的
analyse-of-plane
- 飞机自然特性分析。 给定一个飞机纵向与横侧向运动状态空间方程，分别在时域、幅频域、复域分析飞机的纵向和横侧向自然特性-Given the natural characteristics of the aircraft an aircraft longitudinal and lateral motion state space equation, respectively, in test domain, amplitude and
automatic-control
- 自动控制原理在状态空间方程中的时域分析响应-automatic control theory
Kalman-filter
- 卡尔曼滤波是基于状态空间方法的一套递推滤波算法，在状态空间方法中，引入了状态变量的概念。实际应用中，可以通过选取合适的状态变量来体现系统的特征、特点和状况的变化。卡尔曼滤波的模型包括状态空间模型和观测模型。状态模型是反映状态变化规律的模型，通过状态方程来描写相邻时刻的状态转移变化规律；观测模型反映了实际观测量与状态变量之间的关系。Kalman滤波问题就是联合观测信息及状态转移规律来得到系统状态的最优估计。-Kalman filter
state-stability
- 采用matlab中simulink搭建模块求解系统的状态空间方程，并分析其稳定性。-Simulink in matlab is adopted to build the module of system state space equation, and analyze its stability.
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- 利用信号与噪声的状态空间方程来实现卡尔曼滤波算法-Extend kalman filter for nonlinear dynamic systems. it returns state estimate, x and state covariance following the example.process noise covariance and the measurement noise covariance.
MIMO
- 上传一个多输入多输出的状态空间方程的预测控制程序，采样三输入双输出。仿真结果能得到期望的设定值.-Upload predictive control program a multi-input multi-output state space equations, three-input dual-output sampling. The simulation results can be obtained the desired se
kaermanlvbo967456
- 卡尔曼滤波以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计-Kalman filter to minimize the mean square error criterion for the best estimates, using the state space m
complex-network
- 用ODE45求解状态空间的微分方程，涉及结构性分解的SCB分解-ODE45 state space by solving differential equations, SCB involving structural decomposition decomposition
zhuangtaiqiuj
- 利用matlab程序编写了如何求解连续状态空间方程的解-Use matlab to write how to solve the continuous state space equation solution
closeFilter
- 闭环系统kalman滤波方程，基于连续状态空间连续模型-closed-loop system kalman filter
quadrotorcontrol
- 四旋翼小型无人直升机的建模与仿真。对直升机建立模型，进行物理分析，列出微分方程并线性化，得到传递函数和状态空间方程。-Modeling and simulation of small unmanned four-rotor helicopter. Helicopter model, physical analysis, and differential equations listed linearization to obtain t
state-MPC
- 状态空间方程是现代控制理论的基础,在预测控制算法中,当系统釆用状态方程表达式时,不需要像求解广义预测控制律一样在线求解Diophantine方程,并且使得MIMO系统的系统表达和公式的推导更为简洁和直观,有利于预测控制方法的稳定性分析,已被越来越的人所采用.-State space equation is the basis of modern control theory, predictive control algorithm,
DC-DC
- matlab的.m文件为参数设置文件，运行后参数会在workspace里面，simulink调用workspace里面的参数进行仿真。注意，这是一个根据状态空间方程建立的传递函数仿真。(The.m file of MATLAB is the parameter setting file. After running, the parameters will be in workspace, and Simulink calls the
fangchengxishu
- 计算状态空间方程系数,为计算一些状态空间问题提供一定的思路(space-state function)
adaptive subspace identification
- 自适应子空间辨识，通过输入输出数据，计算状态空间方程，建模并预测。(Adaptive subspace identification, through input and output data, calculates the state space equation, modeling and forecasting.)
Subspace Identification for Linear Systems
- 状态空间方程的子空间辨识 matlab工程仿真案例(subspace identification)
9节点系统小干扰稳定分析
- 对电力系统小干扰稳定性进行分析的方法大致可以分为以下几种：数值仿真方法、建立在线性模型基础上的分析方法、小干扰稳定域分析方法、非线性理论分析方法和计及模型不确定性的分析方法。对小干扰稳定性问题可以采用线性模型进行研究，这种线性模型是将描述系统动态行为的微分方程和代数方程在稳态运行点处线性化后得到的。目前，建立在线性模型基础上的电力系统小干扰稳定性分析方法主要有两种：以状态空间模型描述为基础的特征值分析法和以传递函数矩阵为基础的频域分析法
一阶倒立摆
- 一阶倒立摆写状态空间方程，在输入量的控制下，显示最终小车图像(The first-order inverted pendulum writes the state space equation and displays the final car image under the control of the input)