智能车的PID控制程序，用以调节速度和转角
上传时间： 2013-12-20
上传用户：yiwen213
模糊PID控制的又一程序，可以调节PID个参数来完成各控制量的控制
上传时间： 2017-06-16
上传用户：ynwbosss
MATLAB平台下的基于人工神经网络的非线性控制系统PID参数整定代码，能实现在线调节功能。
上传时间： 2017-08-02
上传用户：yph853211
本文讨论了神经网络PID控制策略，提出了一种单神经元自适应PID控制器，给出了控制模型，探讨了单神经元自适应PID控制学习算法，通过修改神经元控制器连接加权系数 ，构成了自适应PID控制器。利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定，并使用了MATLAB软件进行了仿真研究。比较传统PID控制器与单神经元自适应PID控制器两者的仿真结果表明，神经网络PID控制器参数调节简单，具有很高的精度和很强的适应性，可以获得满意的控制效果。
上传时间： 2014-01-25
上传用户：zhaiyanzhong
采用将BP神经网络的学习算法应用于PID控制中，使BP神经网络与PID控制算法结合起来，通过吸收两者的优势，使系统具有自适应性。这样系统可自动调节控制参数，更好地适应输入变量的变化，提高控制性能和可靠性。本文从BP神经网络的基本构成原理、学习规则和学习算法出发，设计了基于BP神经网络的PID控制器，并对其进行了仿真分析,结果表明，该控制方案可行、有效。
上传时间： 2014-02-27
上传用户：源码3
专家 PID 控制,是在普通PID控制的基础上引入专家知识，能快速地调节PID参数
上传时间： 2013-12-18
上传用户：saharawalker
该程序描述了用单片机实现离散的PID控制器，通过改变kp,ki,kp参数可以实现控制器的调节。
上传时间： 2013-12-22
上传用户：牛津鞋
PID控制算法即比例积分微分控制算法，该算法简单、鲁棒性好、可靠性高，在工业控制中应用广泛，尤其适用于建立精确数学模型的控制系统。但是对于非线性、时变不确定和大时滞对象、难以建立准确数学模型时，PID控制算法的控制品质不时很高，尤其是以误差作为基本调节项，微分作用只在系统出现明显偏差时起作用，属事后控制，故不能很好地抑制系统的超调。而灰色PID控制算法，以灰色系统理论为基础，对系统不确定部分建立灰色模型，进行灰色预估补偿，使控制系统的灰量得到一定程度的白化，可以提高PID控制质量及其鲁棒性。
标签： grey-pid
上传时间： 2015-04-22
上传用户：zju104
PID温度控制器作为一种重要的控制设备,在化工、食品等诸多工业生产过程中得到了广泛的应用.但是,一般的PID温度控制器,必须由工程人员根据经验,手动调节PID参数.这对于需要经常对PID参数进行调整的用户十分不方便,限制了控制器的应用.本课题的研究目的在于设计出一种能够自动整定PID参数、且控制精度高的PID温度控制器,以满足工业生产中对高性能温度控制器的需求.同时,本温度控制器要能够与PLC(可编程逻辑控制器)配合使用,由PLC来控制本控制器的工作.本文通过理论分析和编程仿真,设计出一种控制性能优良的PID参数自整定控制算法,并开发了控制器的硬件电路及控制程序.本文的研究内容主要包括以下几个方面:(1)采用理论分析与公式推导的方法,设计出了基于阶跃辨识、基于继电辨识和基于Fuzzy推理的三种切实可行的PID参数自整定方法.采用Matlab对这三种PID参数自整定方法进行了建模与仿真,选择了综合性能最好的一种方法应用于本温度控制器中,满足了产品的控制指标要求.(2)通过设计基于单片机的控制电路,实现了本系统的控制功能.(3)通过设计基于CPLD的通讯电路和通讯协议,实现了本温度控制器与PLC的通讯功能.(4)通过设计数据结构和算法,使温度控制器控制软件具有较高的运行效率.本文中通过理论分析与建模仿真设计出了PID参数自整定算法,为以后更高性能的此类算法的开发提供了一条可行的途径;温度控制器电路的设计和控制程序的开发,对其它同类产品的开发具有一定的参考价值.
上传时间： 2022-05-23
上传用户：得之我幸78
针对现有方法的不足，本文从太阳能光伏阵列的输出特性出发，针对光伏阵列本身具有非线性、时变性和无法建立精确的数学模型的特征，以及传统模糊控制与PID控制难以满足精度高、鲁棒性好的要求，提出了一种基于模糊PID控制的最大功率点跟踪控制策略，并采用升压斩波电路（Boost电路）实现MPPT功能本文首先介绍了太阳能光伏发电系统的组成和分类，分析了光伏阵列的工作特性，接着分析了Boost电路在光伏发电系统中的实现，最后概述了太阳能最大功率点跟踪的模糊控制策略中几种控制器的基本原理，利用Matlab/simulink进行仿真，分别搭建了PID控制器、模糊控制器以及模糊PID控制器的模型，将这几种控制器应用于光伏发电系统。仿真结果表明，模糊PID控制方法不仅能快速响应外界环境的变化、有效消除传统模糊控制下最大功率点处的振荡现象，而且弥补了在PID控制下系统调节过渡时间较长的缺点，使光伏系统始终工作在最大功率点，提高了光伏系统的效率。
上传时间： 2022-06-21
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