时滞系统的模糊PID控制的matlab/simulink仿真模型，有详细的说明及参考资料。能够直接在matlab里运行

pid控制器设计代码matlab SmartCarSpeedControl-PI 智能车速度PI控制器 飞思卡尔智能车比赛Matlab仿真速度控制PI的模型 Matlab R2011a 在Matlab下，打开SpeedControl.mdl,运行即可，点击Scope查看仿真结果 C程序部分源码在Control文件夹下，主要实现在EIT_PID.c里面 具体使用说明，请参见 如果对Code中有问题，请直接提交issue 相约： 嵌入式小书阅读地址：

这个简单的例子展示了 P、I、D 单独以及 PI、PD 和 PID 控制器在弹簧-质量-阻尼器模型中的应用。 模型方程：mx'' + cx' + kx = F 在哪里， m = 块的质量， c = 阻尼常数， k = 弹簧常数F 是施加的力，x 是块的结果位移传递函数（模型的拉普拉斯变换）： X(s)/F(s) = 1/(ms^2 + cs + k)

主要应用于汽车涂料车间内的工艺设备控制，此程序也可用于温度控制

基于C语言的数字PID控制算法及实现.pdf

PID 控制是一种在工业生产中应用最广泛的控制方法，其最大的优点是不需 要了解被控对象精确的数学模型，进行复杂的理论计算。只需要在线根据被控变量与给定值之间的偏差以及偏差的变化率等简单参数，通过工程方法对比例系数P K 、积分时间I T 、微分时间D T 三个参数进行调整，就可以得到令人满意的控制效果。PID 控制算法可以分为位置型控制算法和增量型控制算法，本文主要讨论位置型控制算

经验试凑法确定PID参数的步骤： 比例部分 为了减少试凑次数，可利用在选PID参数时已取得的经验，把P定在某一范围内，将调节器选为纯比例系数，使系统对信号输入的响应达到临界振荡状态（稳定边缘）。具体做法为：首先去掉PID的积分项和微分项，一般是令Ti=0、Td=0使PID为纯比例调节。将比例系数由小到大，并观察相应的系统响应，直至得到反应快、超调小的响应曲线。由0逐渐加大比例增益P，直至系统出现振荡；再反过来，从此时的比例增益P逐渐减小，直至系统振荡消失，记录此时的比例增益P如果系统没有静差或静差已经小到允许的范围内，并且已经满意，那么只需用比例调节器即可，比例系数可以由此确定。（P最好在0.1左右，最好别超过0.3）

提出了一种多物体环境下基于改进YOLOv2的无标定3D机械臂自主抓取方法。首先为了降低深度学习算法YOLOv2检测多物体边界框重合率和3D距离计算误差，提出了一种改进的YOLOv2算法。利用此算法对图像中的目标物体进行检测识别，得到目标物体在RGB图像中的位置信息； 然后根据深度图像信息使用K-means++聚类算法快速计算目标物体到摄像机的距离，估计目标物体大小和姿态，同时检测机械手的位置信息，计算机械手到目标物体的距离； 最后根据目标物体的大小、姿态和到机械手的距离，使用PID算法控制机械手抓取物体。提出的改进YOLOv2算法获得了更精准的物体边界框，边框交集更小，提高了目标物体距离检测和大小、姿态估计的准确率。为了避免了繁杂的标定，提出无标定抓取方法，代替了基于雅克比矩阵的无标定估计方法，通用性好。实验验证了提出的系统框架能对图像中物体进行较为准确的自动分类和定位，利用Universal Robot 3机械臂能够对任意摆放的物体进行较为准确的抓取。

完整的Labview PID使用手册，很详尽，里面有基础知识的介绍及各个VI的说明。

利用labview设计pid控制器，有对象和输出