基于遗传算法的simulink/PID参数整定(s函数） 在simulink中搭建仿真模型，并采用遗传算法优化PID控制器参数。 基础学习，详细中文注释，值得参考！！！！！！！！！

比例积分微分（PID）控制器由于其简单性和实用性而成为使用最广泛的控制器之一。 为了设计高质量的PID控制器，提出了一种基于自适应原理和双峰高斯函数的先进烟花算法，通过参数调整来优化PID控制器。 首先，制定了优化性能的综合指标，然后提出了PID控制系统的极值优化方法。 其次，建立了结合AFW的PID参数整定模型。 最后，通过AFW和对比度调整方法，如Ziegler-Nichols方法，Enhanced Fireworks（EFW）算法和粒子群优化（PSO），对5种典型的传递函数进行仿真，以获得最优参数。 仿真结果表明AFW是有效的，是解决不同传递函数的PID控制问题的简便方法。

由于内置式三相PMSM凸极效应的存在，模型误差给系统造成的影响不可忽略，为此，我们引入一种对模型精度要求低且对参数变化不敏感的控制策略——内模控制来解决。内模控制器具有结构简单、参数单一以及在线计算方便等优点，这样来进行PI调节器参数设计。

华北电力大学课程设计-单回路控制系统参数整定.是火电厂热工自动控制的课程设计,供大家参考

遗传算法对数字PID参数整定.docx

针对立方体机器人动力学模型多变量、强耦合的问题,提出一种基于自抗扰控制的平衡控制器设计方法.引入虚拟控制量,并在控制量与输出向量之间并行地嵌入多个自抗扰控制器,从而实现对多变量系统的解耦控制,将系统的动态耦合和外部扰动视为各自通道上的自抗扰控制器的总扰动,在为期望姿态安排过渡过程基础上,设计扩张状态观测器对总扰动进行估计并实时补偿.综合采用经验试凑法和带宽法对控制器参数进行整定,对自抗扰控制器系统进行稳定控制、姿态跟踪、抗扰性和鲁棒性实验,并与PID控制系统进行定量对比分析.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器不仅能有效实现立方体机器人的平衡控制,而且较PID控制器具有更好的响应速度、控制精度和强鲁棒性.

基于遗传算法的PID参数整定研究 基于遗传算法的PID参数整定研究（七-九）是基于精确的传递函数进行优化，其本质是将优化对象简化为一阶或者二阶的传递函数，在.m程序上进行编写其零极点模型，从而应用遗传算法对其进行参数整定。 然而，实际情况是大多数的被控对象往往其传递函数难以获得，无法运用经典控制理论进行合理化的模型建立。比如针对含有SVPWM的双闭环矢量控制系统，含离散元器件的系统，以及非线性的单元等等。因此，有必要建立一种直接联合Simulink仿真模型的在线参数整定。 ———————————————— 资源介绍的链接：https://blog.csdn.net/qq_42249050/article/details/106117671

GA 算法 参数整定与对比 包括了NSGA-2、GA等算法的整定对比结果，被控对象是一阶时滞系统。

BP神经网络可以根据系统运行的状态，对PID参数Kp,Ki和Kd进行调节，使系统达到最优的控制状态。

PID参数整定算法研究及仿真分析.doc