线控转向系统路感模拟与力矩控制：基于参数拟合的仿真算法及PID优化控制策略的探索图,线控转向系统路感模拟及力矩控制：Simulink仿真模型中的参数拟合与PID控制策略应用,线控转向系统路感模拟及路感
线控转向系统路感模拟与力矩控制：基于参数拟合的仿真算法及PID优化控制策略的探索图,线控转向系统路感模拟及力矩控制：Simulink仿真模型中的参数拟合与PID控制策略应用,线控转向系统路感模拟及路感力矩控制
通过参数拟合设计线控转向路感模拟算法，在simulink中建立仿真模型。
模型建立后，验证双纽线工况和中心区工况的路感力矩。
通过PID,模糊PID对路感力矩进行控制。
所有效果如图
,线控转向系统;路感模拟;路感力矩控制;参数拟合设计;Simulink仿真模型;双纽线工况;中心区工况;PID控制;模糊PID控制。,线控转向系统：路感模拟与力矩控制的仿真研究
2025-05-12 18:10:25
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多目标遗传算法优化PID参数,是M文件。内容很详细，有需要的可以下载
2022-08-23 23:57:30
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用于Tensorflow的PID优化器
PID优化的Tensorflow实现（CVPR 2018）。
有关算法的详细信息，请参见以下论文。
该程序已在Tensorflow r1.4上进行了测试。
安装
$ git clone https://github.com/machida-mn/tensorflow-pid
$ cd tensorflow-pid
$ pip install .
用法
import tensorflow_pid
loss = .......
train_op = tensorflow_pid . PIDOptimizer ( learning_rate = 0.01 , kd = 0.001 ). minimize ( loss )
在其他框架中实施
火炬
2021-12-12 12:20:46
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用MATLAB仿真PID控制，其中用simulink建仿真模型，用matlab语言编写PSO算法用于优化PID参数整定。
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