大时滞系统的模糊控制MATLAB仿真\大时滞系统的模糊控制MATLAB仿真.rar 大时滞系统的模糊控制MATLAB仿真\大时滞系统的模糊控制MATLAB仿真.rar

自适应粒子群优化是一种优化算法，它是粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）的一种变体。与传统的PSO不同，APSO使用自适应策略来调整算法的参数，以提高算法的性能和收敛速度。 APSO的主要思想是根据群体的收敛情况动态调整算法的参数。APSO的核心算法与PSO类似，由粒子的速度和位置更新规则组成。每个粒子通过与局部最优解和全局最优解比较来更新自己的位置和速度。 APSO的另一个关键之处是学习因子的自适应调整。在每个迭代中，APSO会计算每个粒子的适应度值。如果适应度值的方差较小，则学习因子的值会变小，以便更加收敛到最优解。相反，如果适应度值的方差较大，则学习因子的值会变大，以便更好地探索解空间。

基于遗传算法（GA）计算卸载策略的求解matlab代码

数字PID 控制算法充分利用计算机的逻辑判断 和运算功能，使PID 控制更加灵活，实现一些复杂的控制算法，以满足各种生产过程的要求。本文档介绍了数字 PID 控制的原理，并通过在智能小车上的 实际应用体现了该控制思想的优越性。实测结果表 明，小车具有很好的路径识别能力，能够很好地沿 着黑色引线，按照理想的速度行使，响应速度快， 且动态性能良好，适应性强，整体控制效果好。

针对某小型实验无人机智能自主飞行的要求,提出了一种无人机纵向姿态的模糊控制方法,设计了模糊自 适应 PID控制器,可有效实现该无人机的纵向姿态控制和纵向航迹跟踪。仿真结果表明,所设计的模糊自适应 PID 控制器较传统的 PID控制器具有更好的控制性能 ,其响应快、超调小、精度高,而且鲁棒性和自适应能力也较强,可 满足自主飞行的要求。

stm32利用PID算法控制编码电机keil5程序，内含QT上位机串口接口函数，测试成功。 全部文件均打包在压缩包中。

基于粒子群PSO优化算法的ELM网络,并对比优化后的EML的预测性能+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

传统的PID控制对于控制模型不确定并具有非线性特性的对象时，存在参数难以整定、控制效果不好的缺点，文中提出了一种基于蚁群算法的PID调节算法，即利用蚁群算法动态调节PID的参数，实现对配料系统的控制，通过实验仿真的方式证明了该方法具有良好的控制效果及适应性。

使用模拟比例积分微分 (PID) 控制器的温度控制是一种非常简单的电路，是确保热电冷却器 (TEC) 的设置点能够对温度或者激光进行调节的有效方法。比例积分项协同工作，精确地伺服TEC的电流，以维持控制器的温度设置点。与此同时，微分项对完成上述工作的速率进行调节，从而优化总体系统响应。

可以实现简单的PID参数调整进而实现PID控制