基于神经网络的PID控制器设计，可以的，好的

目前，传统自调整PID控制器回路中存在目的误差、平均误差和透过误差较多的现象，容易造成工艺数据控制不精确。为此，提出一种基于免疫遗传算法优化的自调整PID控制器研究方案。首先确定PID控制器系统硬件结构，采用免疫遗传算法对自调整PID控制器回路中的积分单元以及微积分计算进行优化，有效避免了目的误差的产生，使用交叉与变异算子调整比例单元以及比例微分单元，借鉴数据交叉适应度值有效控制系统出现稳定性差变、降低平均误差以及透过误差出现的概率，保证工艺数据控制精度，有效解决了上述问题。仿真实验证明，基于免疫遗传算法优化的自调整PID控制器能够对工艺数据进行高精度控制，具有实践意义，能为自调整PID控制器研究发展提供帮助。

基于PSO粒子群优化的PID控制器最优参数kp，ki，kd计算，matlab2021a中运行测试 function z=PSO_PID(x) assignin('base','Kp',x(1)); assignin('base','Ki',x(2)); assignin('base','Kd',x(3)); [t_time,x_state,y_out]=sim('PID_Model',[0,20]); z=y_out(end,1);

BUCK电路闭环PID控制系统的MATLAB仿真.rar

采用抗积分饱和PID控制算法进行离散系统阶跃响应。可以避免控制量长时间停留在饱和区，防止系统产生超调。

得分：96/100 内容：本次实验将模糊控制理论嵌入传统PID控制方法中，选取大连地区某换热站进行测试，旨在获得比传统PID控制更加稳定的控制方法，以更好地满足集中供热的调控需求。 文件包括：1）matlab代码；2）实验报告 实验过程：首先建立一次侧管网流量与二次侧管网供水温度之间传递函数的模型，然后进行模糊PID控制器设计，最后对比常规PID控制和模糊自适应PID控制。 实验设计来源于论文：马可心等, 模糊理论结合PID控制方法在集中供热系统中的应用

采用S函数直接编写系统，简单可靠，容易学习；采用PID控制器对悬架进行控制，控制区别显著。

比较详细的阐述了模糊控制的原理，并给出了模糊PID仿真实例，与常规PID控制进行了比较

这个程序应用在51单片机上的。

麦克纳姆轮运动学分析、TB6612直流电机驱动、PID控制与编码器教学例程相关资料