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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
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
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.