php企业网站模板下载wordpress后台仅显示当前主题

张小明 2026/1/19 20:38:22
php企业网站模板下载,wordpress后台仅显示当前主题,做盗版视频网站成本多少钱,遂昌建设局网站【参考文献#xff0b;粒子群优化LADRC】 粒子群优化线性自抗扰控制 控制系统为舵机系统【改进参考文献方法】 粒子群优化程序通用#xff0c;可替换控制系统 PSO直接运行#xff0c;可调节参数 线性自抗扰(LADRC) 三个参数在线优化 实现粒子群优化自抗扰控制器参数 参考对比…【参考文献粒子群优化LADRC】 粒子群优化线性自抗扰控制 控制系统为舵机系统【改进参考文献方法】 粒子群优化程序通用可替换控制系统 PSO直接运行可调节参数 线性自抗扰(LADRC) 三个参数在线优化 实现粒子群优化自抗扰控制器参数 参考对比实验包括输出曲线控制量曲线在控制系统的广阔领域中如何优化控制算法以实现更精准、高效的控制一直是研究的热点。今天咱就来唠唠粒子群优化PSO与线性自抗扰控制LADRC在舵机系统中的巧妙结合。粒子群优化程序的通用性粒子群优化算法那可是个厉害角色。它的程序具有很强的通用性几乎可以适配各种控制系统咱这里聚焦的舵机系统自然也不在话下。下面简单给大家展示下粒子群优化算法的核心代码片段以Python为例import numpy as np def pso(func, dim, n_particles, max_iter, w, c1, c2, bounds): # 初始化粒子位置和速度 positions np.random.uniform(bounds[0], bounds[1], (n_particles, dim)) velocities np.zeros((n_particles, dim)) pbest_positions positions.copy() pbest_fitness np.array([func(p) for p in positions]) gbest_index np.argmin(pbest_fitness) gbest_position pbest_positions[gbest_index] gbest_fitness pbest_fitness[gbest_index] for i in range(max_iter): r1 np.random.rand(n_particles, dim) r2 np.random.rand(n_particles, dim) velocities w * velocities c1 * r1 * (pbest_positions - positions) c2 * r2 * ( gbest_position - positions) positions positions velocities positions np.clip(positions, bounds[0], bounds[1]) fitness np.array([func(p) for p in positions]) improved_indices fitness pbest_fitness pbest_positions[improved_indices] positions[improved_indices] pbest_fitness[improved_indices] fitness[improved_indices] current_best_index np.argmin(pbest_fitness) if pbest_fitness[current_best_index] gbest_fitness: gbest_position pbest_positions[current_best_index] gbest_fitness pbest_fitness[current_best_index] return gbest_position, gbest_fitness这段代码里func是目标函数也就是我们要优化的对象dim是搜索空间的维度nparticles是粒子的数量maxiter是最大迭代次数w是惯性权重c1和c2是学习因子bounds则限定了粒子位置的范围。整个算法模拟鸟群觅食的行为通过粒子不断调整自己的位置和速度去寻找最优解。而且啊这个程序在舵机系统里跑起来很直接你只需要调节那几个参数就能让它适应舵机系统的特定需求。线性自抗扰控制LADRC的参数优化线性自抗扰控制LADRC在舵机系统控制中表现也很出色但它的三个参数要是能在线优化那效果更是杠杠的。咱就借助粒子群优化来实现这一目标。LADRC 主要由跟踪微分器TD、扩张状态观测器ESO和非线性状态误差反馈控制律NLSEF组成。下面以一个简单的LADRC 控制舵机角度的代码片段来看看代码简化示意实际应用需完善class LADRC: def __init__(self, b0, beta01, beta02, beta1, beta2, beta3, z1, z2, z3): self.b0 b0 self.beta01 beta01 self.beta02 beta02 self.beta1 beta1 self.beta2 beta2 self.beta3 beta3 self.z1 z1 self.z2 z2 self.z3 z3 def update(self, setpoint, y): # 跟踪微分器 h0 0.01 d 0.1 a0 self.z2 d0 np.sign(self.z1 - setpoint h0 * a0) a1 np.sqrt(a0 ** 2 4 * self.beta01 * np.abs(self.z1 - setpoint)) a a0 d0 * (a1 - a0) / 2 fhan -self.beta02 * np.sign(a) if np.abs(a) d else -self.beta02 * a / d self.z1 self.z1 h0 * (a0 fhan) self.z2 self.z2 h0 * fhan # 扩张状态观测器 e self.z1 - y self.z1 self.z1 h0 * (self.z2 - self.beta1 * e) self.z2 self.z2 h0 * (self.z3 - self.beta2 * np.sign(e) * np.sqrt(np.abs(e)) self.b0 * u) self.z3 self.z3 - h0 * self.beta3 * np.sign(e) * np.sqrt(np.abs(e)) # 控制律 u0 self.z1 - setpoint u (1 / self.b0) * (-self.z3 - self.beta01 * u0 - self.beta02 * self.z2) return u在这个类里init方法初始化了LADRC 的各个参数update方法则完成了每一时刻控制量的计算。而粒子群优化的任务就是找到这些参数的最优值让LADRC 在舵机系统里发挥最大效能。参考对比实验为了验证粒子群优化自抗扰控制器参数的效果咱得搞些对比实验。这里主要观察输出曲线和控制量曲线。假设我们有传统的LADRC 控制和经过粒子群优化参数后的LADRC 控制两种情况。通过Matplotlib 绘制它们的输出曲线代码如下import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 假设这是传统LADRC 的输出数据 output1 np.random.rand(100) # 假设这是PSO优化LADRC后的输出数据 output2 np.random.rand(100) time np.arange(100) plt.plot(time, output1, labelTraditional LADRC Output) plt.plot(time, output2, labelPSO - Optimized LADRC Output) plt.xlabel(Time) plt.ylabel(Output Value) plt.legend() plt.show()从输出曲线中我们可以直观地看到经过粒子群优化参数后的LADRC 输出是否更加稳定、快速地跟踪目标值。同样绘制控制量曲线也能帮助我们了解控制器在不同时刻输出的控制力度进而评估控制器的性能。如果控制量曲线过于波动可能意味着控制器不够稳定而粒子群优化的目的之一就是让控制量曲线更加平滑合理。通过粒子群优化线性自抗扰控制在舵机系统中的应用我们有望提升舵机系统的控制精度和稳定性为实际工程应用带来更好的解决方案。希望这篇博文能给大家在相关领域的研究和实践带来一些启发。
版权声明:本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

深圳分销网站制作设计名字

在视频处理中,去除字幕是常见需求。但面对众多去字幕产品,该怎么选?本文将对擦擦视频去字幕及三款竞品深度测评,助你做出明智决策。我们如何测评去字幕精度:考察去除字幕的准确程度。处理速度:评估处理视频…

张小明 2026/1/8 14:07:03 网站建设

在家做兼职哪个网站如何用xshell安装wordpress

摘要 本设计是以STC89C52单片机为核心,以共阴数码管作为电梯楼层显示,以多个发光二极管作为电梯楼层上下指示灯,以非自锁按键作为电梯楼层按键的模拟电梯运行系统。本次设计实现了电梯运行的基本功能,操作者可以通过楼层按键模拟自…

张小明 2026/1/9 15:17:10 网站建设

做网站设计有哪些网页网站首页设计html代码

Paperzz-AI官网免费论文查重复率AIGC检测/开题报告/文献综述/论文初稿 paperzz - 开题报告https://www.paperzz.cc/proposal 研究生宿舍的凌晨两点,林晓的电脑屏幕还亮着 —— 开题报告的 “研究意义” 部分已经删改了第 7 版,导师批注的 “逻辑松散”…

张小明 2026/1/14 10:56:26 网站建设

深圳 网站建设网页设计制作音乐排行榜

Hermes-4 14B:混合推理与低拒绝率重构企业级AI应用新范式 【免费下载链接】Hermes-4-14B 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/NousResearch/Hermes-4-14B 导语 2025年开源大模型领域再添强将——Nous Research推出的Hermes-4 14B以"混合推理…

张小明 2026/1/9 6:51:19 网站建设

北京建设信息网站律师事务所 网站建设

EmotiVoice能否用于语音日记应用?私人化情绪记录 在数字生活日益沉浸化的今天,人们不再满足于用文字或视频记录日常。越来越多用户开始寻求更私密、更具情感温度的方式来保存记忆——语音日记应运而生。它不像社交媒体那样追求曝光,而是强调“…

张小明 2026/1/6 18:14:34 网站建设

建设银行公积金网站提示udun北京朝阳建站优化

Qwen3-8B-AWQ生产部署安全与性能优化 在企业级AI应用快速落地的今天,如何以合理的成本部署一个既安全又高效的对话模型,成为许多技术团队的核心命题。Qwen3-8B-AWQ正是在这个背景下脱颖而出:它用仅80亿参数,在保持接近FP16精度的同…

张小明 2025/12/25 8:50:54 网站建设