本资源简单的描述了单容水箱的PID控制，希望对广大爱好者有所帮助

绝对原创PID各个参数对系统性能的影响-pid.rar 写了一个调节PID各个参数，可以马上看到系统响应的例子，对于了解PID参数的意义有一定的帮助。 大家如果有什么问题，可以和我联系。mail:wangzhuo@mail.hust.edu.cn

它可用于了解 pid 增益以及调整系统的增益。

混沌蚂蚁群算法是受自然界真实蚂蚁的混沌行为和自组织行为启发而产生的一种基于群智能理论的优化算法。介绍
了该算法的基本原理,并在对其进行算法分析的基础之上,提出了一种改进的混沌蚂蚁群算法,该改进算法采用全面学习策略
和一种简单的精细搜索策略以提高算法的性能。数值实验表明,该改进算法的收敛精度和结果稳定性优于混沌蚂蚁群算法。
在此基础上,将其应用于对P ID 控制器参数的优化,仿真显示其结果优于混沌蚂蚁群算法。

传统PID在对象变化时，控制器的参数难以自动调整。将模糊控制与PID控制结合，利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定。使控制器具有较好的自适应性。使用MATLAB对系统进行仿真，结果表明系统的动态性能得到了提高

对电动阀门控制水温特性进行分析,引入修正因子,对增量式PID算法进行改进,在热水机测试系统上得到了更快、更稳定的控制效果。

factory io 与1500plc 实现pid液位控制

使用滞后补偿和 PID 的直流电机控制要自定义此代码，您只需要： 1- 改变直流电机常数的值2- 确定稳定时间、PO% 和 SSE 并更改滞后补偿的零点3-调整PID控制器的增益

实际工程中由于PID 控制多重应用型优点（如，结构简单、调整方便、稳定性好、工作可靠等），因此它还是应用最广泛的调节器控制规律，或是基于基本PID 控制的各种改进型PID 控制。

rbf预测数学代码机器学习 使用MATLAB的经典机器学习问题的算法 没有使用机器学习包 Scratch提供的所有自行编写的源代码。 包含的主题： - Nearest Neighbor Methods (KNN Classification/Regression) - Clustering (K-Centers, DP-Centers) - Linear Methods: - LDA and Ridge Regression - Logistic Regression (SGD) - Support Vector Machine (SSGD) - Dimensionality Reduction using PCA - Kernel for SVM & Clustering 分类 Logistic回归和随机梯度下降算法 训练数据集：3个类，R ^ 4中的功能 SGD算法在迭代中的学习进展： 具有RBF内核的Binary-SVM 培训数据集和结果决策边界： SSGD算法在迭代中的学习进展： K最近邻居算法 训练数据集： 通过KNN算法进行的预测： 聚类 K均值算法 聚类结果：K = 3