（1）不要求建立实际系统的辨识格式，即可以省去选择模型这一步，因为神经网络本质已作为一种辨识模型，其可调参数反映在网络内部的权值上。 （2）可以对本质非线性系统进行辨识。而且是通过在网络外部拟合系统的输入/输出，网络内部归纳隐含在系统输入/输出数据中的系统特性来完成，因此这种辨识是由神经网络本身实现的，是非算法式的。 （3）辨识的收敛速度不依赖于待辨识系统的维数，只与神经网络本身及其采用的学习算法有关，传统的辨识算法则随模型参数的增大而变得更复杂。 （4）由于神经网络具有大量的连接，这些连接上的权值在辨识中对于模型参数，通过调节这些权值可使网络输出逼近系统输出。 （5）神经网络作为实际系统的辨识模型，实际上也是系统的一个物理实现，可以用于在线控制。 所以，用神经网络方法进行辨识可以得到更符合实际的模型，且可以对其进行参数控制来获得更好的控制效果。而MATLAB提供的B

提出了一种基于改进PID-速度前馈的位置伺服系统控制方法，其主要内容涵盖了原理阐述，算法设计、系统实现及仿真。仿真结果表明该控制策略能够同时满足系统快速性和稳定性的要求。该方案最终应用于产品，应用结果表明该系统具有良好的性能，充分满足了实际使用的需要。

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实验一 连续系统的模拟PID仿真 2 一、基本的PID控制 2 二、线性时变系统的PID控制 3 实验二 数字PID控制 5 一、位置式PID控制算法 5 二、连续系统的数字PID控制仿真 5 三、离散系统的数字PID控制仿真 7 四、增量式PID控制算法及仿真 12 实验三 PID控制的改进算法 14 一、积分分离PID控制算法 14 二、抗积分饱和PID控制算法 17 三、不完全微分PID控制算法 19 四、微分前行PID控制算法 21 五、带死区的PID控制算法 23 实验四 纯滞后系统的控制算法 26 一、纯滞后系统的Smith控制算法 26 二、大林控制算法 26

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对四旋翼飞行器进行了PID控制。由于四旋翼具有6个自由度，因而引入了6个PID控制器。