自学PID整定的绝好资料，从入门到精通，一步到位。

PID通俗教程

PID控制器（比例-积分-微分控制器）是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件，由比例单元比例P（proportion）、积分单元I（integration）和微分单元D（differentiation）组成。PID控制器作为最早实用化的控制器已有近百年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。

以TMs320LF2407A为控制核心，介绍了一种基于DSP的大功率开关电源的设计方案。该电源采用半桥式逆变电路拓扑结构，应用脉宽调制和软件PID调节技术实现了电压的稳定输出。最后，给出了试验结果。试验表明，该电源具有良好的性能，完全满足技术规定要求。

在介绍模糊控制基本原理及模糊控制器设计与分类的基础上，推导出一种简化PID型模糊控制器。为了验证简化PID型模糊控制器的性能，将其与PD及 PI型模糊控制器进行比较。其仿真结果最后表明，在控制器参数选取相同的情况下，简化PID型模糊控制器的性能要优于PD型和PI型模糊控制器。

CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，尽我所能，为你服务； 1、代码压缩包内容 主函数：Main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除Main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化随机森林RF分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化RF 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化RF 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化RF 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化RF 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化RF 4.4.6 其他优化算法优化RF

基于粒子群算法优化深度置信网络(PSO-DBN)的数据回归预测，优化参数为隐藏层节点数目，反向迭代次数，反向学习率，利用交叉验证抑制过拟合问题，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法(PSO)优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

电压调节模块(Voltage Regulator Module，VRM)具有低压大电流输出、快速负载变化响应、高输出稳定度等特点，主要应用于CPU等对供电电源有特殊要求的集成电路芯片的供电。