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PID参数优化与整定方法
- PID控制器现在仍然是应用最广泛的工业控制器，其关键在于对PID参数的优化整定,而采用常规的手工整定方法已经难以满足要求，目前需要解决对PID参数的高效优化问题。 本论文首先介绍了PID控制方法和常规PID参数整定方法，编程实现了数字PID控制器和基于遗传算法的参数自整定程序，然后将遗传算法用于不同的被控对象进行PID参数的整定及优化，为了对比控制效果，应用MATLAB软件进行了仿真验证，并用仿真曲线进行直观的对比。 结果表明遗传算法能够在对所求解问题一无所知的情况下,快速从全局搜索出优化的控
fractional-order-pid-controller
- 分数阶pid控制器、最新参考文献，工业上新型控制器，文献包含控制器的设计、性能分析、工业应用现状、控制器参数整定方法。是目前研究与应用的热点-Fractional pid controller, the latest references, industry new controller, the literature contains the controller design, performance analysis, industrial application status, the
mohupid
- 基于matlab的模糊PID仿真，可以实现对控制器参数的整定。-Matlab-based simulation of the fuzzy PID can be achieved on the controller tuning parameters.
PID
- 目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器（仪表）已经很多，产品已在工程实际中得到了广泛的应用，有各种各样的PID控制器产品，各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器(intelligent regulator)，其中PID控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现.-At present, PID control and its controller or intelligent PID controller (instrument) has a lot of
A_real-time_adaptive_PID_controller_step_motor
- 传统PID控制器通常难以满足多变量、非线性、强耦合的步进电机动态响应和精 确调速要求,结合传统PID控制和模糊控制及遗传算法(GA)整定PID参数的优点,设计基于 模糊遗传算法的实时自适应步进电动机PID控制器,充分发挥传统和智能控制策略各自的优 势。仿真结果表明,该实时自适应步进电动机PID控制器,具有很好的自适应能力和抗负载扰 动能力。在稳定性、动态速度响应诸方面均优于传统的PID控制器和模糊控制器,系统达到了 较高调速性能和控制精度。 -Traditional PI
pizd
- 1.采用微分先行PID控制实现对液位的控制。 2.采用增量式PI控制实现流量的快速跟踪，且波动范围较小。 3.采用经验方法分别对上述两个PID控制器参数进行整定。 -1. Using differential PID control to achieve the first level of control. 2. Using PI control to achieve incremental flow of fast-track, and the fluctuation small
PID-controller
- 介绍了一种基于最，j,-最大原理整定鲁棒PID控制器参数的方法，并应用MA ⅡAB 优化工具箱函数按非线性二次规划法搜索合理的PID参数。仿真结果表明，优化函数寻找 最佳PID参数简便可靠；当模型在一定范围内变化时，按该方法整定的鲁棒PID控制器均 能保证控制系统的动态性能良好。-Introduced based on the most, j,- setting the maximum principle method of robust PID controller paramet
Intelligent-controller
- PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba
pid-turn
- 基于继电反馈的PID控制器的参数整定公式和方法-Parameters based on relay feedback PID controller tuning formulas and methods
dsaddsafds
- PID控制器的性能取决于其控制参数的组合，针对其参数的整定和优化问题，提出了应用一种改进的粒子群优化算法，该 算法借鉴了遗传算法的杂交机制，并采用惯性权值的非线性递减策略。用以加速算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力。将该算 法应用于一个二阶系统的PID控制器参数的优化。仿真结果表明该改进的粒子群算法具有比传统粒子群算法和遗传算法更好的 优化效果，具有一定的工程应用前景。-Abstract：PID controller’s performance completely depends
1000-3428(2008)22-0231-03
- 针对传统的PID 控制器参数固定而导致在控制中效果差的问题，提出一种基于模糊RBF 神经网络智能PID 控制器的设计方法。 该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点，将模糊控制与RBF 神经网络相结合以在线调整PID 控制器参数，整 定出一组适合于控制对象的kp. ki. kd 参数。将算法运用到电机控制系统的PID 参数寻优中，仿真结果表明基于此算法设计的PID 控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。-Fixed for the traditional PID
FC-a-PID-Controller
- 一份智能控制的课程报告，包括PID参数整定的简便有效方法及模糊控制器的设计,包含二者的详细matlab仿真,及其结果对比，可以依葫芦画瓢。-Course report intelligent control, including PID parameter tuning and design a simple and effective method of fuzzy controller, containing both detailed matlab simulation, and the
PID-neural-network-controller
- PID神经网络控制器的设计，用神经网络的自学习能力，在线整定PID控制器的参数。-Design of PID neural network controller, with self-learning ability of neural network, on-line tuning parameters PID controller.
基于人群搜索算法的PID控制器参数优化
- 基于人群搜索算法的PID参数整定的优化(i m sorry my english is poor)