实现了常规pid、模糊、以及模糊pid的matlab仿真

目前，传统PID控制器因其通用性已经成为了开源飞控的主流算法，但是由于是线性控制器，其局限性也是显而易见的。本文针对四旋翼无人机的姿态控制的难点，在传统PID控制算法的基础上，提出了串级模糊PID控制算法，该算法构造了一个串联型模糊PID控制器，并用陀螺仪数据代替角度的微分，减小了误差的引入。实验结果表明，串级模糊PID算法具有鲁棒性好，调节速度快，超调量小等优点，在提高控制质量的前提下也保留了PID控制器不依赖精确数学模型的特点。

模糊PID的程序,是用V C语言编的,有兴趣的看看.

关于永磁同步电机电流转速双闭环，模糊PI控制仿真的学习，matlab2012，2014，2016版本都有，获取方法见PDF

针对交流伺服电机这种复杂的被控对象,采用模糊PID复合控制策略对其进行了分析研究,并利用MATLAB/SIMULINK仿真软件进行了仿真,结果显示:将模糊PID复合控制应用在交流伺服电机系统中具有良好的动态及稳态性能,且有很好的鲁棒性等优点。

模糊PID控制-fuzzycontrol.m 分享一下我的模糊PID控制程序！ fuzzycontrol.m

由于主动避撞系统的验证中需要有动力学模型来支撑，所以要搭建无人车 纵向动力学模型。无人车纵向动力总成包括发动机、液力偶合器、自动变速器和 车辆质量模型等。为了验证所本文所搭建的动力学模型的合理性，在 CarSim 中同 样建立了整车模型，并在与 Simulink 中搭建的纵向动力学模型进行对比，证明所 建动力学模型的完整性与准确性。 与传统的模糊系统不同，DFS 将模糊变量分解为 N 层，并除去了两个边界 模糊集。每一层的传统模糊变量由一个对应的模糊集及其补集构成，并且每一层 对应于原模糊划分中的一个模糊集。由于采用 DFS 所构建的基于专家经验的模糊 规则库的规则数过多，所以采用简易分解模糊系统（SDFS）。对于 SDFS，相比 DFS 来说只需要考虑来自模糊变量的同一排序层的模糊集，模糊规则数相对较少。 针对无人车的主动避撞系统，避撞逻辑的模型采用安全距离模型。将前后 车的状态信息输入到控制器中，按照设计好的计算方法得到相应的危险阈值，该 阈值是表示当前车况危险程度的量，无人车可通过阈值法判别紧急危险状况，以 及是否触发车辆自主制动措施。一旦触发车辆自主的制动，系统将给出制动的期 望减速度，无人车将以期望加速度为目标进行制动。采用控制目标设计层、扭矩 输出层的分层控制策略。在目标设计层中，将期望纵向加速度与实际值作比较得 到相应的误差;在扭矩输出层，误差通过分解模糊 PID 控制器计算出期望加速度所 需要的力矩。最后，通过仿真验证所提出的控制方法的有效性。

模糊PID与常规PID控制对比模型，含2014和16版的模型，有讲解和运行视频，希望可以帮助到你，助你一臂之力

通过simulink实现模糊PID，通过模糊控制实现PID参数Kp、Ki、Kd的整定问题，从而获得比单独PID更好的控制效果。

使用MATLAB实现了传统PID控制，专家PID控制，模糊PID控制。代码可以直接运行，修改参数实现仿真，方便的不要不要的