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1.画出未校正系统的Bode图，分析系统是否稳定。 2.画出未校正系统的根轨迹图，分析闭环系统是否稳定。 3.对系统进行超前-滞后串联校正，要求校正后的系统满足指标： 系统对阶跃响应的超调量Mp<5%，调节时间Ts<1.5s 4. 给出校正装置的传递函数。 5.在SIMULINK中建立系统的仿真模型。 6.应用所学的知识分析校正器对系统性能影响。

这是 1/s 工厂的 PID 控制示例。 此处介绍了 anti-windup 积分的概念及其重要性。 安全关键控制系统中的所有集成商都必须具有抗饱和保护。 这取自最佳实践 ( https://www.cso.nato.int/pubs/rdp.asp?RDP=RTO-TR-029 )。 这个例子说明了为什么需要这样做。 它比较了有和没有抗饱和的 PID 性能。 有一个例子，抗饱和积分器被错误地实现为一个积分器，然后是一个饱和块。 正确的实现是积分器输出被限制，并且这个被限制的输出作为状态反馈。 但是，可以看出执行中的错误经常发生。

PID算法用c语言实现，通过C语言将PID移植到单片机的讲解

建立了 Buck变换器和 PID控制算法的数学模型,在此模型基础上,运用 C#语言设计了基于 PID控制的 Buck变换器仿真系统。该系统与普通的仿真系统相比,可方便地修改仿真参数,且能够形象、直观地看出改变 PID 参数对Buck变换器输出电压的影响,节约了实际调试的时间。

针对传统 PID 的控制参数难以精确整定，与 RBF 神经网络很难满足实时控制的缺点。构建一种基于 RBF 神经网络 的自适应 PID 控制策略。 该策略利用 RBF 神经网络的自学习、自适应能力自调整系统的控制参数。 仿真结果表明所设计的控 制器是可行的和有效的，具有更强的适应性、鲁棒性，达到了满意的控制性能。

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