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二阶ADRC的推导与仿真演示-2020年组内培训
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《控制理论基础》:从建模到PID控制到ADRC再到MPC的系统串讲(上)
《控制理论基础》:从ADRC到MPC
《控制理论基础》:从PID到ADRC
控制理论基础2022:PID参数整定 & 离散系统入门(结课)
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《控制理论基础》:PID控制
2024级研究生入学培训 - 理解精彩绝伦的ADRC,启蒙神奇的MPC
从模型预测控制到强化学习-2:非线性MPC的求解与应用(PPT高清版)
乘用车动力学模型的理解-2020年
控制理论基础2023:课程项目中期分享片段
《控制理论基础》:系统辨识与控制系统的离散化
动力系统及车辆的自抗扰控制及其工程应用-ADRC workshop分享2023
7-8:控制理论基础2023:系统的时域响应(下)与性能指标
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内燃动力模型的参数辨识方法
从模型预测控制到强化学习-9:仿真、理解和可视化形式各异的DQN算法
从模型预测控制到强化学习10:“直来直往-直接给策略推荐”的确策略梯度(PG)方法REINFORCE-A2C-原理与仿真
控制理论基础2022:状态空间方程与观测器简介
9-10:《控制理论基础》:反馈控制入门与系统的稳态误差(上)
《控制理论基础》2023:结课随堂比赛
2024级研究生入学培训 - 什么是动态系统,简单实用有趣的P-PD控制
控制基础:从反馈到PID控制
1-2:控制理论基础2023
《控制理论基础》:稳定裕度的计算与应用
15-16《控制理论基础》:Nyquist and Bode plots
03-从动态控制到学习优化-精华串讲-3:模型参数辨识-最优控制与强化学习的桥梁-动力系统抗扰控制
《控制理论基础》2023:典型环节的传递函数&一阶系统的时域响应
《控制理论基础》:从微分方程到传递函数(含拉氏变换的理解)
控制基础:从建模到PID控制串讲
控制理论基础2022 - 绪论
7-8:补充 - 理解卷积和传递函数
从模型预测控制到强化学习-1:线性MPC的原理与例程(PPT高清版)
从模型预测控制到强化学习-1:线性MPC的原理与例程(现场实录版)
控制理论基础2022:典型环节的传递函数
从模型预测控制到强化学习-6:SARSA及Eligibility Trace
从模型预测控制到强化学习-3:Q-learning(上)
10-11:《控制理论基础》系统的稳态误差分析(下)与消除稳态误差的途径
控制理论基础2022 - 传递函数模型
2024届本科生毕业设计-1