有一种控制算法比 PID调节规律更有效、更方便的了。现在一些时髦点的调节器基本源自 PID。甚至可以这样说：PID 调节器是其它控制调节算法的吗。为什么 PID应用如此广泛、又长久不衰？ 因为 PID解决了自动控制理论所要解决的最基本问题，既系统的稳定性、快速性和准确性。调节 PID的参数，可实现在系统稳定的前提下，兼顾系统的带载能力和抗扰能力，同时，在PID 调节器中引入积分项，系统增加了一个零积点，使之成为一阶或一阶以上的系统，这样系统阶跃响应的稳态误差就为零。 　　由于自动控制系统被控对象的千差万别，PID的参数也必须随之变化，以满足系统的性能要求。这就给使用者带来相当的麻烦，特别是对初学者，我们开发仿真软件，用理论和实践结合的方法，目的是帮助大家快速掌握PID 在工程中的应用。下面简单熟悉一下调试 PID参数的一般 步骤： 1．负反馈 自动控制理论也被称为负反馈控制理论。首先检查系统接线，确定系统的反馈为负反馈。例如电机调速系统，输入信号为正，要求电机正转时，反馈信号也为正（PID算法时，误差=输入-反馈）,同时电机转速越高，反馈信号越大。其余系统同此方法。 2．PID调试一般原则 a.在输出不振荡时，增大比例增益Kc。 b.在输出不振荡时，减小积分时间常数Ti。 c.在输出不振荡时，增大微分时间常数Td。 3．一般步骤 A.确定比例增益 Kc确定比例增益Kc时，首先去掉PID的积分项和微分项，一般是令Ti=0、Td=0（具体见PID的参数设定说明）,使 PID为纯比例调节。输入设定为系统允许的最大值的60%-70%，由0逐渐加大比例增益Kc，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Kc,设定PID的比例增益Kc为当前值的60%-70%。比例增益Kc调试完成。 b.确定积分时间常数Ti 比例增益P确定后,设定一个较大的积分时间常数Ti的初值，然后逐渐减小Ti，直至系统出现振荡，之后在反过来，逐渐加大Ti，直至系统振荡消失。记录此时的Ti,设定PID的积分时间常数Ti为当前值的150%-180%,积分时间常数 Ti调试完成。 c.确定微分时间常数Td 微分时间常数Td一般不用设定,为0即可。若要设定，与确定Kc和Ti的方法相同, 取不振荡时的30%。 d.系统空载、带载联调,再对PID参数进行微调,直至满足要求。 为了使广大的工程人员(实际操作人员)更加会和掌握PID的概念, 我们在工程中配备有如上图模拟仿真学习软件。 牢记以下PID常用16句口诀： 参数整定找最佳，从小到大顺序查 先是比例后积分，最后再把微分加 曲线振荡很频繁，比例增益要减小 曲线漂浮绕大湾，比例增益要增大 曲线偏离回复慢，积分时间往下降 曲线波动周期长，积分时间再加长 曲线振荡频率快，先把微分降下来 动差大来波动慢, 微分时间应加长

比较详细的阐述了模糊控制的原理，并给出了模糊PID仿真实例，与常规PID控制进行了比较

GA遗传优化算法的matlab仿真，matlab2021a运行仿真 % 调用 my_ga 进行计算 % 求解问题的参数个数 10 % 自定义适应度函数名 my_fitness % 种群规模 100 % 每一代中保持不变的数目 50 (即交叉率0.5) % 变异概率 0.1 (1/10的个体发生变异) % 最大演化代数 10000 10000代 % 最小目标值 1.0e-6 个体适应度函数值 < 0.000001结束

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab的GA工具箱与vc混和实现遗传算法的源码_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

PID路径跟踪小程序仿真实现，基于matlab/Simulink仿真实现，同时实现动图生成。

压缩包内有PID仿真实验报告和simulink仿真文件，相应的文章：https://blog.csdn.net/Fan_zhaoyang/article/details/119410248#comments_20936284

这个程序应用在51单片机上的。

GA_for_Feature_Selection 使用遗传算法结合决策树做特征选择 Using genetic algorithm for feature selection with decision tree 原始遗传算法参考 import numpy as np import pandas as pd import random data_train = pd.read_csv('\data_train.csv') data_test = pd.read_csv('\data_test.csv') #合并训练集测试集 data = data_train.append(data_test).drop(['id'], axis=1) feature_names = data.columns pop_size = 20 # 种群数量 max_value = 10 #

包括电流环和速度环的无刷直流电机SIMULINK模型，还有模糊PID模型

麦克纳姆轮运动学分析、TB6612直流电机驱动、PID控制与编码器教学例程相关资料