为了解决PID控制器参数整定过程中的优化和复杂性问题，增强PID控制器参数整定的自适应性，结合差异演化算法和粒子群算法，提出一种带有差异演化变异算子的粒子群混合优化算法，利用一维云模型映射器将人的控制经验通过语言原子转换为控制规则器，设计具有自适应功能的云模型控制器；将该优化算法应用于一维云模型PID控制器参数整定与优化，并与传统方法进行仿真比较．结果表明，基于带有差异演化变异算子的粒子群混合优化算法的智能控制器具有简单易行、控制性能良好、自适应性和鲁棒性强的特点，可为云模型控制器参数设计提供参考．

.m文件调用simulink实现倒立摆稳摆。每步仿真0.005s，每次仿真一步，每个循环调用一次simulink。 PID参数粗略调试，收敛效果一般，仅供参考。 主程序为PID_IP.m运行完毕后画出控制过程曲线

Buck变换器具有器件少、控制简单等优点,已被广泛应用于微处理器供电的电压模块构架中,但目前工程上的Buck电路大多采用常规PID控制器,存在着参数整定复杂,调试时间长等缺点。通过把模糊控制器与PID控制器相结合,利用模糊逻辑控制实现了PID控制器参数在线自调整。理论分析和仿真结果表明,采用自适应PID控制具有更多的优点。

pid控制器代码matlab 使用Arduino Matlab的Motor-PID控制器 使用Arduino和Matlab进行简单的电机PID设置 硬件要求： Arduino Uno 电机双H桥L298驱动器 带编码器的金属直流减速电机 软件要求： Matlab R2016a + Arduino IDE 如何使用： 编辑Matlab代码（PIDController.m）的COMPORT并运行GUI handles.s = serial('COM5'); 输入P，I，D和目标速度（以RPM为单位）的值 点击发送 更新P，I，D，以获得最佳响应。 笔记： 单击发送后，电动机应开始移动，并且系统响应详细信息应开始填充和更新。 要测试PID是否工作，请尝试停止电动机（注意-用一块布擦拭），它应该反击。 电机响应取决于P，I和D值。 为了了解Arduino代码中包含的PID算法，我建议观看以下视频：

Simulink 与 Arduino 的 PID 控制和调整Arduino 模拟输入到 PID PID参数整定稳定用设定点绘制输出以查看稳定性E. saleh saeid bohliga zwuitina@yahoo.com

恒定的循环时间对于数字反馈控制至关重要。 通常使用中断例程对微控制器进行编程。 我们为 Arduino 硬件应用了 Simulink 支持包，并实现了具有高达 1 kHz 的恒定控制回路频率的反馈控制系统。 我们可以在真实的磁悬浮系统上实现和测试不同的控制算法，而无需编写任何 C 代码。 循环的采样时间来自两个来源：Step Function 模块和模拟输入模块，您必须为这两个模块选择相同的采样时间。 通过使用 Arduino Due 硬件，最短采样时间为 0.001 秒，以实现稳定的控制循环而不会出现故障。 观看带有工作控制循环的视频www.levball.com 。 另请观看我们的 Maker 项目： https://www.hackster.io/matlab-makers/magnetically-levitated-ball-with-matlab-and-arduino-e3a

pid控制原理：看完这三个故事你就明白了pdf,看了《PID 的故事》，引发了我这样一个思考：小 时候，我学习骑自行车的经历至今都使我记忆犹新。60 年代初，那时候没有现在这样的各种各样的小自行车，都是 28'的大杠，什么‘永久’‘飞鸽’牌等等，而且，一般的家庭有个自行车就像现在的家庭拥有一部私家轿车差不多。

1.3.10微分先行PID控制算法及仿真 微分先行PID控制的特点是只对输出量yout(k)进行微分，而对给定值rin(k)不进行微分。这样，在改变给定值时，输出不会改变，而被控量的变化通常是比较缓和的。这种输出量先行微分控制适用于给定值rin(k)频繁升降的场合，可以避免给定值升降时引起系统振荡，从而明显地改善了系统的动态特性。

MATLAB基于BP神经网络PID控制程序

通过执行PID控制，我们使光束达到了15 cms的设定点（总光束长度=30cms）上的球平衡。 在该项目中，已实施PID控制以平衡光束中心的球。有一个伺服电机用于为光束提供1自由度，这有助于我们将光束移动到所需的设定点。产生一个误差信号，该误差信号被馈送到控制器，然后以一定角度移动到伺服电机，以使球在中间处于平衡状态.PID控制代表比例积分和微分控制，它不仅用于业余爱好项目，而且在许多工业应用中也是如此。