自动控制原理 石群

自动控制原理 石群

自动控制考研

详尽实用的、按照考研标准讲授的“自动控制原理(含现代控制理论)视频教程”!此系列视频教程全部由清华大学博士石群老师亲自讲授

共81课时3天11小时6分3秒

自动控制原理 西北工业大学 卢京潮

自动控制原理 西北工业大学 卢京潮

自动控制线性系统拉氏变换

本课程是自动控制类专业的重要专业基础课,其教学任务是使学生掌握自动控制系统的基本概念和自动控制系统分析、设计(校正)的基本方法,初步掌握系统实验技能,学会运用Matlab进行控制系统辅助分析设计的方法,为后续课程(现代控制理论,计算机控制系统,工业过程控制等)的学习提供所应用的系统分析、设计的基本理论和基本方法,掌握必要的基本技能,为进一步深造打下必要的理论基础。 对于考取西安交通大学821自动控制原理方向的同学,该视频教程可作为学习参考,以便助您快速掌握该校专业课学习重点。

共52课时1天12小时59分11秒

工程更智能、工业设计更强大 - 现场变送器与智能电表设计方案

工程更智能、工业设计更强大 - 现场变送器与智能电表设计方案

TI应用智能现场

借助 TI 的创新技术、系统专业知识和广泛的参考设计,设计人员可为任何工业市场设计出更智能、更强大的工业系统,从而创建更安全高效的环境。 TI 在现场变送器、智能水表和智能燃气表应用中的最新产品和设计方案。

共2课时1小时52分57秒

模式识别 国防科技大学 蔡宣平

模式识别 国防科技大学 蔡宣平

贝叶斯聚类模式识别

模式识别就其学术内涵,是一门数据处理、信息分析的学科,就其应用特征讲,属于人工智能、机器学习范畴。 模式识别课程是本科生信息工程及相关专业的专业基础课,也是许多其它专业的选修课, 在知识结构中占有很重要的位置。对于巩固已学知识、开展专业课学习及未来工作具有重要意义

共35课时22小时6分8秒

控制工程基础 清华大学 郭美凤

控制工程基础 清华大学 郭美凤

控制稳定性频域分析响应

控制工程基础课程是机械学院本科生的一门专业基础课。控制工程基础课程的主要内容包括:机电系统建模、系统时域瞬态响应分析、频域分析、系统稳定性及误差分析、控制器的设计。清华大学控制工程基础课程的教学主要针对闭环控制系统的分析与校正,为学生提供了扎实的基础和丰富的应用。

共66课时8小时59分40秒

理解PID控制(英语字幕)

理解PID控制(英语字幕)

MATLABPIDsimulink

快速理解PID控制,建立仿真模型

共7课时1小时26分2秒

智能控制导论

智能控制导论

控制神经网络模糊控制遗传算法

自然界中存在很多种智能现象,如人脑的认知过程、鸟类迁徙、狮子觅食。那么机器能否通过编程去模仿这些动物的思维过程?答案是可以,而这门用程序去模拟自然界中的自然现象从而服务于控制过程的技术就是智能控制技术。 主要讲述专家控制、模糊控制、人工神经网络控制、遗传算法,并教授MATLAB编程和SIMULINK知识,用以实现上述知识。

共56课时10小时28分53秒

计算机控制技术 国防科技大学 韦庆

计算机控制技术 国防科技大学 韦庆

计算机控制离散系统状态观察

计算机控制技术是计算机硬件系列课程和控制系列课程重要知识交汇点,课程以研究连续控制和离散控制区别与联系为主线,从分析计算机控制系统信号入手,逐步建立完善的计算机控制系统描述、分析、设计相关理论及方法。课程以MATLAB为工具,注重控制系统建模、分析和设计等现代工程能力的训练与培养。

共32课时1天2小时38分0秒

EDDP 电机控制演示平台使用方法指南

EDDP 电机控制演示平台使用方法指南

电机控制EDDP xilinx

EDDP(Electric Drives Demonstration Platform,电机控制开发平台)是一个基于赛灵思 Zynq SoC 的开源电机控制套件,可实现高性能的磁场定向控制算法(FOC)。它采用了新颖的高层次开发方法,配合赛灵思 SDSoC 工具,可以用 C++ 实现核心的算法,从而让不熟悉硬件描述语言的工程师快速上手,充分发挥 Zynq SoC 软硬结合的优势,评估和开发高性能电机控制应用。 通过运行 Webserver,用户可以在网页浏览器上对电机进行控制,实时观测相关信号的波形。它的工程文件、源代码和技术文档都可以免费下载,用户可根据需要自由地修改代码,完成定制化设计。

共4课时38分41秒

智能控制

智能控制

神经网络智能控制模糊控制遗传算法

智能控制(intelligent controls)在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。 控制理论发展至今已有100多年的历史,经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段,已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。本视频讲述神经网络、模糊数学与模糊控制、智能优化算法。仿人智能控制

共64课时22小时32分42秒

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