基于自适应Smith预估器的遥操作双边PID控制方法，吴立凯，高欣，针对大时延情况下遥操作系统存在的控制问题，本文提出了一种基于自适应Smith预估器的双边PID控制方法。考虑实际系统中被控对象存在�

针对传统PID方法对复杂系统非线性问题控制能力不足缺点，提出了一种基于人类学习认识模型的智能PID控制方法。首先建立了人类不同年龄阶段学习认识过程的数学模型，并应用该模型设计了一种可以在线自主调参的智能PID控制器。该控制器不仅具有自学习、自调整的能力，还克服了大多数智能方法计算迭代复杂、没有数学解析模型的缺点。仿真结果表明本文设计的控制器是有效的。

本文在四轮转向系统的动力学特性和控制研究上进行了一些探索,首先系统地介绍4WS的系统组成，并对4WS的转向过程进行了研究，分别分析了4WS在高速和低速下的转向特性，得出了其与普通2WS的区别

水下球形机器人的模糊PID控制方法

步进式PID,一种平滑式的PID控制方法

针对无线传感器网络的拥塞控制问题，提出了一种基于PID控制和BP神经网络的分布式拥塞控制算法BPCCP。BPCCP算法的基本思想是，以能耗、公平性、吞吐量、接收率为性能指标，通过周期性地控制数据包进入节点缓冲区的总速率，使缓冲区队列长度维持在一个理想值附近。理论分析与真实实验结果表明，在相同的实验初始条件下, BPCCP算法与现有算法相比，显著地改善了吞吐量，明显地提高了网络的负载平衡能力，具有很强的自适应性。

基于模糊RBF神经网络的PID控制方法及应用.pdf

直接横摆力矩控制DYC(Direct Yaw-Moment Control)是提高汽车操纵稳定性特性的重要方法，其研究对于提高汽车的主动安全性具有重要意义.在深入研究汽车操纵动力学和先进控制理论的基础上，设计了具有智能积分模块的模糊PID(Proportion-Integral-Dif- ferential)控制器，将该控制方法应用于DYC控制.建立了能够反映车辆转向工况基本动力学性质的车辆动力学模型，在Simulink环境下对开发的智能积分模糊PID控制器进行了仿真测试与分析.仿真结果验证了算法的可行性

本文档的主要内容详细介绍的是直流无刷电机的工作原理的详细资料。主要内容包括了：直流无刷电机的优越性，直流无刷电机的控制结构 ，直流无刷电机的控制原理，P.I.D 控制简介，电机驱动器的保护措施   直流电机具有响应快速、较大的起动转矩、从零转速至额定转速具备可提供额定转矩的性能，但直流电机的优点也正是它的缺点，因为直流电机要产生额定负载下恒定转矩的性能，则电枢磁场与转子磁场须恒维持 90°，这就要藉由碳刷及整流子。碳刷及整流子在电机转动时会产生火花、碳粉因此除了会造成组件损坏之外，使用场合也受到限制。交流电机没有碳刷及整流子，免维护、坚固、应用广，但特性上若要达到相当于直流电机的性能须用复杂控制技术才能达到。现今半导体发展迅速功率组件切换频率加快许多，提升驱动电机的性能。微处理机速度亦越来越快，可实现将交流电机控制置于一旋转的两轴直交坐标系统中，适当控制交流电机在两轴电流分量，达到类似直流电机控制并有与直流电机相当的性能。   此外已有很多微处理机将控制电机必需的功能做在芯片中，而且体积越来越小；像模拟/数字转换器（Analog-to-digital converter，ADC）、脉冲宽度调制（pulse wide modulator，PWM）…等。直流无刷电机即是以电子方式控制交流电机换相，得到类似直流电机特性又没有直流电机机构上缺失的一种应用。

基于BP神经网络的无刷直流电机PID控制方法的研究