包括基本的PID控制、PID控制器的整定、时滞系统PID控制、基于微分器的PID控制、基于观测器的PID控制、自抗扰控制器及其PID控制、PD鲁棒自适应控制、专家PID控制和模糊PD控制、神经网络PID控制、基于差分进化的PID控制、伺服系统PID控制、迭代学习PID控制、挠性及奇异摄动系统的PD控制、机械手PID控制、飞行器双闭环PD控制、倒立摆系统的控制及GUI动画演示，以及其他控制方法的设计。每种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。

该文在分析普通PID控制算法的基础上，提出了增量式PID算法的控制原理，通过了自编程序在三菱FX2NPLC上实现了改进的PID算法。由实际模型的验证结果表明，此方法可以有效地减少系统的超调量，使其得到更好的控制效果，因此在实际的工程应用中具有较好的借鉴作用。

基于51单片机的直流电机PID控制系统 采用proteus仿真数码管显示

早产儿智能恒温鸟巢式水床，相比传统的恒温箱，能够更好的模拟母体子宫环境，给早产儿一个安全舒适的成长空间。基于S3C2440 和DS18B20的恒温水床控制系统，以S3C2440作为数据采集单元，数字温度传感器DS18B20作为温度检测元件，通过QT开发，设计了智能友好的人机交互界面。引入了模糊自适应控制算法，建立PID控制数学模型，实现控制精度提高。整个系统设有温度报警装置，保证了早产儿水床系统的安全性和可靠性。

飞思卡尔智能车的速度控制模块，PID电机控制，由参考程序哇。

Abstract: An anti-windup scheme for proportional-integral-derivative controllers is presented. The approach is based on the combined use of back-calculation and conditional integration anti- windup techniques. In this way, the disadvantages that can hinder previously proposed strategies are overcome. Specifically, the method can guarantee a satisfactory performance for processes with different normalised dead times, without the tuning of additional parameters being required. Therefore, considering its simplicity, it is highly suitable for implementation in industrial regulators.

7805线性电源提供5v直流给单片机和继电器模块，stm32 gpio口输出pwm可调方波，1hz频率，采用PID算法计算输出PMW占空比，温差大时，大功率输出，温差小时继电器不断开关，PMW占空比改变控制加热功率，OLED可见参数和水温，按键可调，增加了蓝牙控制，可以用手机调参，改变所需加热值。 所用到的材料 stm32 c8t6最小系统 四个独立按键 500w热得快 5v继电器模块 iic 四针oled屏 蓝牙模块 7805 220-12v变压器 DS18B20

该程序源代码用于stm32f103c8t6智能小车PID控速实验。 1、源代码开发软件：KEIL4； 2、程序对应处理器是：STM32F103C8T6； 3、智能小车电机驱动芯片是：L293D； 4、智能小车电机为：TT直流减速电机； 5、需要用到测速模块； 6、需要用到OLED液晶。 该程序源代码在本人stm32f103c8t6智能小车上亲测可用。

该程序源代码用于stm32f103c8t6智能小车PID控速实验（带按键）。 1、源代码开发软件：KEIL4； 2、程序对应处理器是：STM32F103C8T6； 3、智能小车电机驱动芯片是：L293D； 4、智能小车电机为：TT直流减速电机； 5、需要用到测速模块； 6、需要用到OLED液晶。 该程序源代码在本人stm32f103c8t6智能小车上亲测可用。

针对传统PID整定控制效果差且单纯神经网络整定存在参数学习和调整困难等问题，提出了一种基于改进模糊神经网络的PID参数整定方法。在该方法中，PID控制器的控制参数采用基于Mamdani模型的模糊神经网络进行自适应整定，模糊神经网络参数采用混沌遗传算法离线粗调和BP算法在线细调的方式进行学习和调整，仿真结果表明该整定策略动态响应快、误差控制精度高且网络中各节点及参数物理意义明确。最后分别从模糊规则数的变化及适应度函数的选取两方面提出两种优化方案，仿真结果表明增加模糊规则数或采用不同的适应度函数都有利于进一步减小控制误差。