微分先行PID控制方波响应 普通PID控制方波响应 1.3.10微分先行PID控制算法及仿真
2023-03-03 15:21:55 1.74MB PID
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基于STM32的PID模糊自适应PID控制程序,具有隶属度函数,PWM波形,传感器输入
%%清空环境? clear all; clc; %%参数设置? w=0.6;%惯性因子? c1=2;%加速常数 c2=2;%加速常数? Dim=3;%维数 SwarmSize=50;%粒子群规模? ObjFun=@PIDcl;%待优化函数句柄? MaxIter=100;%最大迭代次数? MinFit=-Inf;%最小适应值 Vmax=1; Vmin=-1; Ub=[10 10 10]; Lb=[0 0 0]; %%粒子群初始化? Range=ones(SwarmSize,1)*(Ub-Lb); Swarm=rand(SwarmSize,Dim).*Range+ones(SwarmSize,1)*Lb;%初始化粒子群 VStep=rand(SwarmSize,Dim)*(Vmax-Vmin)+Vmin;%初始化速度 fSwarm=zeros(SwarmSize,1); for i=1:SwarmSize fSwarm(i,:)=feval(ObjFun,Swarm(i,:));%粒子群的适应值计算 end %%个体极值和群体极值 [bestfbestindex]=min(fSwarm); zbest=Swarm(bestindex,:);%全局最佳 gbest=Swarm;%个体最佳 fgbest=fSwarm;%个体最佳适应值 fzbest=bestf;%全局最佳适应值 %%迭代寻优 iter=0; y_fitness=zeros(1,MaxIter);%预先产生4个空矩阵? K_p=zeros(1,MaxIter); K_i=zeros(1,MaxIter); K_d=zeros(1,MaxIter); while ((iterMinFit)) for j=1:SwarmSize %速度更新 VStep(j,:)=w*VStep(j,:)+c1*rand*(gbest(j,:)-Swarm(j,:))+c2*rand*(zbest-Swarm(j,:)); if VStep(j,:)>Vmax,VStep(j,:)=Vmax; end if VStep(j,:)Ub(k),Swarm(j,k)=Ub(k); end if Swarm(j,k)
2023-03-02 19:29:21 1.83MB MTALAB Simulink 蚁群算法 PID
pid控制器代码matlab Matlab / Simulink 该存储库包含在巴登符腾堡州立大学州立大学举行的MATLAB / Simlunik讲座所需的所有资料,并将不断更新。 议程 讲座01(同步): MATLAB的用途(用例) 基础操作,数据结构,脚本,调试器 数据可视化(1/2) 讲座02(同步): 数据可视化(2/2) k-均值算法 执行 可视化 讲座03(异步): 线性回归 梯度下降 用例和实施 讲座04(同步): PID控制器 在Simulink中实施 模拟 讲座05(异步): Newton-Raphson-Algorithm进行根搜索 数值微分 Matlab中的质量弹簧阻尼器0D建模 Matlabs求解器的刚性极点 讲座06(同步): 2D建模(导热) Simulinks S函数(Simulink中的C代码) 讲座07(异步): 使用Matlabs Appdesigner创建应用 用例:开发用户友好的数据预处理工具 讲座08(同步): 杂项 k-均值算法 实施与可视化 Matlab和Python 问答时间
2023-03-02 12:12:22 9.44MB 系统开源
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太原理工大学运动控制系统课程设计《基于RBF 神经网络PID 控制双闭环直流电动机调速系统设计》,完整可直接使用,包含matlab工程文件
2023-03-01 20:41:10 1.76MB 运控 matlab
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UnityPIDController:在Unity中创建PID控制器
2023-03-01 11:54:17 26.15MB C#
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针对某小型实验无人机智能自主飞行的要求,提出了一种无人机纵向姿态的模糊控制方法,设计了模糊自 适应 PID控制器,可有效实现该无人机的纵向姿态控制和纵向航迹跟踪。仿真结果表明,所设计的模糊自适应 PID 控制器较传统的 PID控制器具有更好的控制性能 ,其响应快、超调小、精度高,而且鲁棒性和自适应能力也较强,可 满足自主飞行的要求。
2023-02-25 19:34:15 752KB 工程技术 论文
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传统的PID控制对于控制模型不确定并具有非线性特性的对象时,存在参数难以整定、控制效果不好的缺点,文中提出了一种基于蚁群算法的PID调节算法,即利用蚁群算法动态调节PID的参数,实现对配料系统的控制,通过实验仿真的方式证明了该方法具有良好的控制效果及适应性。
2023-02-23 08:53:55 703KB 蚁群算法 PID控制 精度 配料系统
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使用模拟比例积分微分 (PID) 控制器的温度控制是一种非常简单的电路,是确保热电冷却器 (TEC) 的设置点能够对温度或者激光进行调节的有效方法。比例积分项协同工作,精确地伺服TEC的电流,以维持控制器的温度设置点。与此同时,微分项对完成上述工作的速率进行调节,从而优化总体系统响应。
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可以实现简单的PID参数调整进而实现PID控制
2023-02-22 16:09:57 27KB pid BP神经网络 simulink
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