房间温度PID控制（时滞系统）MATLAB_SIMULINK.zip

PID控制器是过程控制中应用最为广泛的控制器，而传统PID控制器参数整定难以达到最优状态，同时，存在控制结果超调量过大、调节时间偏长等缺点，因此，将变异粒子群优化算法（Mutation Particle Swarm Optimization，MPSO）运用于BP-PID的参数整定过程中，设计了一种高效、稳定的自适应控制器。考虑MPSO的变异机制，以种群适应度方差与种群最优适应度值为标准，进行种群变异操作，可以克服早熟，提高收敛精度和PSO的全局搜索能力，使MPSO优化的BP神经网络整定的PID控制器能以更快的速度、更高的精度完成过程控制操作。在实验中，通过比较BP-PID、PSO-BP-PID以及MPSO-BP-PID三控制器仿真结果，证明了所提MPSO算法的有效性和所设计MPSO-BP-PID控制器的优越性。

基于神经网络的自适应PID控制器 通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合，建立了神经网络PID控制器，采用传递函数进行系统建模，通过自动调整PID参数，实现了对方波信号的跟踪。 程序有注释

使用matlab编写的粒子群算法，可用于PID参数整定中。

PID位置式控制STM32版v1.0 MDK 编译工具 自动PID调节程序

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智能车BTS796电机驱动模块电路图、硬件介绍、带PID代码示例。

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PID通俗教程

PID控制器（比例-积分-微分控制器）是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件，由比例单元比例P（proportion）、积分单元I（integration）和微分单元D（differentiation）组成。PID控制器作为最早实用化的控制器已有近百年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。