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資源簡介

本資源為基于單神經元PID連續系統的Simulink仿真，控制算法為Hebb學習算法，如果想看改進后的Hebb算法請下載我的另一個資源dsj_pid_gjHebb,本仿真各個參數已調好，可完美運行。如有懷疑，請瀏覽我的博客：單神經元PID控制+Simulink仿真。地址為：https://blog.csdn.net/weixin_42650162/article/details/90517955

資源截圖

代碼片段和文件信息 

function?[sysx0strtssimStateCompliance]?=?sy1（txuflagninpndK）
switch?flag
??case?0
????[sysx0strtssimStateCompliance]=mdlInitializeSizes;
??case?2
????sys=mdlUpdate（txuninpnd）;
??case?3
????sys=mdlOutputs（txuK）;
??case?{149}
????sys=[];
??otherwise
????DAStudio.error（‘Simulink:blocks:unhandledFlag‘?num2str（flag））;
end
function?[sysx0strtssimStateCompliance]=mdlInitializeSizes
sizes?=?simsizes;
sizes.NumContStates??=?0;
sizes.NumDiscStates??=?3;
sizes.NumOutputs?????=?4;
sizes.NumInputs??????=?5;
sizes.DirFeedthrough?=?1;
sizes.NumSampleTimes?=?1;??
sys?=?simsizes（sizes）;
x0??=?[0.10.10.1];
str?=?[];
ts??=?[-1?0];
simStateCompliance?=?‘UnknownSimState‘;
function?sys=mdlUpdate（txuninpnd）
sys?=?x+[ni*u（1）*u（5）*u（1）;np*u（1）*u（5）*（u（1）-u（2））;nd*u（1）*u（5）*（u（3）-2*u（2））];
function?sys=mdlOutputs（txuK）
xx?=?[u（1）?u（1）-u（2）?u（1）+u（3）-2*u（2）];
sys?=?[u（4）+K*xx*x/sum（abs（x））;K*x/sum（abs（x））];

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件??????17214??2019-05-29?20:28??dsj_pid_Heeb\dsj_pid_Hebb.slx

?????文件????????940??2019-05-29?20:25??dsj_pid_Heeb\Hebb.m

?????文件?????149711??2019-05-29?20:42??dsj_pid_Heeb\Help.docx

?????目錄??????????0??2019-05-29?20:50??dsj_pid_Heeb

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