本文针对大功率船舶柴油发电机组具有的不确定性、时变性、非线性和大纯滞后等特性,借鉴RBF神经网络与模糊控制各自的优势,将模糊控制与RBF神经网络进行有机融合,设计了基于模糊RBF神经网络的船舶柴油发电机组转速PID控制器,并对船舶柴油发电机组转速控制系统分别在正常工况和异常工况下的动态过程进行仿真与分析。通过与常规PID控制、RBF神经网络PID控制和模糊PID控制三种方法下的仿真效果进行比较,验证了本文提出的方法具有更好的稳定性和抗干扰能力。

pid控制器代码matlab 珀尔帖 使用Arduino和numPy的PID控制器。 作为基础控制系统课程的项目撰写 输出PWM信号，该信号可以过滤为直流电压，然后发送到Peltier设备。 Arduino代码处理PID常数并输出结果。 反馈环路是通过K型热电偶和MAX6675热电偶放大器获得的。 可以修改该代码以使用PID控制任何简单的设备。 Python代码在图形上输出控制器的输出。 还提供了MATLAB图形代码和示例原始数据以供参考。 所需的库： PYTHON：pyserial，numpy，matplotlib，drawedow ARDUINO：PID_v1，最大值6675 图书馆和软件属于其各自所有者。

针对铝合金脉冲MIG焊中存在的多变量强耦合、难建模等特点,利用动态PLS控制框架在解耦、建模等方面的优势,将多变量的控制转换成为多个单回路的控制,并对各控制回路单独进行PID控制器设计.介绍了动态PLS建模及基于动态PLS建模框架的控制器设计的结构与特点,并将该控制器设计方法引入到铝合金脉冲MIG焊中,并进行仿真试验.仿真验证采用动态PLS框架的控制器设计方法能获得满意的动态和稳态特性,并可应用于其它焊接过程,为基于数据驱动的动态建模控制方法在复杂焊接过程中的应用奠定了基础.

pid控制器代码matlab Matlab / Simulink 该存储库包含在巴登符腾堡州立大学州立大学举行的MATLAB / Simlunik讲座所需的所有资料，并将不断更新。 议程 讲座01（同步）： MATLAB的用途（用例） 基础操作，数据结构，脚本，调试器 数据可视化（1/2） 讲座02（同步）： 数据可视化（2/2） k-均值算法 执行 可视化 讲座03（异步）： 线性回归 梯度下降 用例和实施 讲座04（同步）： PID控制器 在Simulink中实施 模拟 讲座05（异步）： Newton-Raphson-Algorithm进行根搜索 数值微分 Matlab中的质量弹簧阻尼器0D建模 Matlabs求解器的刚性极点 讲座06（同步）： 2D建模（导热） Simulinks S函数（Simulink中的C代码） 讲座07（异步）： 使用Matlabs Appdesigner创建应用 用例：开发用户友好的数据预处理工具 讲座08（同步）： 杂项 k-均值算法 实施与可视化 Matlab和Python 问答时间

UnityPIDController:在Unity中创建PID控制器

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。

可以实现简单的PID参数调整进而实现PID控制

采用了PLC的模糊PID控制方法,以西门子PLC S7-300为网络总站,以模拟煤矿井下环境的湿热箱温湿度为控制变量,设计了基于PLC-PID控制器的湿热箱温湿度控制系统。该控制系统可调节加湿加热与制冷除湿多机组并联系统启停及工作数量,能解决多机并联系统控制点多、变工况运行的难题,温湿度控制困难的问题,同时通过Matlab软件中Simulink仿真工具对该温湿度控制系统进行了建模仿真。

数据驱动的PID控制器及其在纸浆中和过程中的应用

 针对太阳光跟踪伺服系统中应用的传统PID控制过程中的一些问题，本文通过对自适应模糊PID控制系统的分析，设计了双轴跟踪伺服系统自适应模糊PID控制器，并在Simulink环境中建立方位角跟踪传动机构仿真模型且完成仿真。仿真结果表明，太阳光跟踪伺服系统自适应模糊PID控制器较传统PID控制器具有较强的稳定性、适应性与鲁棒性，这在太阳光跟踪伺服系统控制领域具有重要的实用价值与应用空间。