使用Excel模拟PID算法

闭环PID电机控制，源代码，直流电机的PID控制。硬件资源与使用： MCU芯片：AT mega64 晶振：11.0592Mhz

本资源为博文《单片机应用系统课程设计——基于PID的直流电机调速控制系统》对应的设计报告word和PDF排版，设计报告可编辑可修改，得分92分，专业第一。

STC马达控制，是无刷马达控制，直接使用。已经量产过。

超详细的PID控制原理解释，代码解析，还附带了纯手打的工程上使用PID的实用经验

PID精讲--PID调节控制做电机速度控制 1 模拟PID控制 1.1 模拟PID控制原理 2 数字PID控制 2.1 位置式PID算法 2.2 增量式PID算法 2.3 控制器参数整定 2.3.1 凑试法 2.3.2 临界比例法 2.3.3 经验法 2.3.4 采样周期的选择 2.4 参数调整规则的探索 2.5 自校正PID控制器 3 软件说明 3.1 软件说明 3.2 档案构成 3.3 DMC界面 3.4 子程序说明 4 程序范例 4.1 DEMO程序 4.2 程序流程与说明 4.3 中断子流程与说明 5 MCU使用资源 5.1 MCU硬件使用资源说明 6 实验测试 6.1 响应曲线 7 参考文献

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PID（比例积分微分）是一个数学物理术语。PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心内容。它是根据被 控过程的特性确定PID控制器的比例系数、积分时间和微分时间的大小。PID控制器参数整定的方法很多，概括起来有两大类：一是理论计算整定法。它主要是 依据系统的数学模型，经过理论计算确定控制器参数。这种方法所得到的计算数据未必可以直接用，还必须通过工程实际进行调整和修改。二是工程整定方法，它主 要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简单、易于掌握，在工程实际中被广泛采用。PID控制器参数的工程整定方法，主要有临界比例法、反应 曲线法和衰减法。三种方法各有其特点，其共同点都是通过试验，然后按照工程经验公式对控制器参数进行整定。

本代码采用Proteus仿真，采用51单片机模拟PWM，用定时器获取电机转速信息，用PID算法转速，转速、P、I、D都可以用按钮设置，LCD显示屏显示出电机的转速、差值、设定值、P、I、D，并可以粗调跟微调，还有闪烁提示，用来指示当前的设置项目。

PID电机控制目录 第1 章 数字PID 控制 1.1 PID 控制原理 1.2 连续系统的模拟PID 仿真 1.3 数字PID 控制 1.3.1 位置式PID 控制算法 1.3.2 连续系统的数字PID 控制仿真 1.3.3 离散系统的数字PID 控制仿真 1.3.4 增量式PID 控制算法及仿真 1.3.5 积分分离PID 控制算法及仿真 1.3.6 抗积分饱和PID 控制算法及仿真 1.3.7 梯形积分PID 控制算法 1.3.8 变速积分PID 算法及仿真 1.3.9 带滤波器的PID 控制仿真 1.3.10 不完全微分PID 控制算法及仿真 1.3.11 微分先行PID 控制算法及仿真 1.3.12 带死区的PID 控制算法及仿真 1.3.13 基于前馈补偿的PID 控制算法及仿真 1.3.14 步进式PID 控制算法及仿真 第2 章 常用的PID 控制系统 2.1 单回路PID 控制系统 2.2 串级PID 控制 2.2.1 串级PID 控制原理 2.2.2 仿真程序及分析 2.3 纯滞后系统的大林控制算法 2.3.1 大林控制算法原理 2.3.2 仿真程序及分析 2.4 纯滞后系统的Smith 控制算法 2.4.1 连续Smith 预估控制 2.4.2 仿真程序及分析 2.4.3 数字Smith 预估控制 2.4.4 仿真程序及分析 第3 章 专家PID 控制和模糊PID 控制 3.1 专家PID 控制 3.1.1 专家PID 控制原理 3.1.2 仿真程序及分析 3.2 模糊自适应整定PID 控制 3.2.1 模糊自适应整定PID 控制原理 3.2.2 仿真程序及分析 3.3 模糊免疫PID 控制算法 3.3.1 模糊免疫PID 控制算法原理 3.3.2 仿真程序及分析 第4 章 神经PID 控制 4.1 基于单神经元网络的PID 智能控制 4.1.1 几种典型的学习规则 4.1.2 单神经元自适应PID 控制 4.1.3 改进的单神经元自适应PID 控制 4.1.4 仿真程序及分析 4.1.5 基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID 控制 4.1.6 仿真程序及分析 4.2 基于BP 神经网络整定的PID 控制 4.2.1 基于BP 神经网络的PID 整定原理 4.2.2 仿真程序及分析 4.3 基于RBF 神经网络整定的PID 控制 4.3.1 RBF 神经网络模型 4.3.2 RBF 网络PID 整定原理 4.3.3 仿真程序及分析 4.4 基于RBF 神经网络辨识的单神经元PID 模型参考自适应控制 4.4.1 神经网络模型参考自适应控制原理 4.4.2 仿真程序及分析 4.5 基于CMAC（神经网络）与PID 的并行控制 4.5.1 CMAC 概述 4.5.2 CMAC 与PID 复合控制算法 4.5.3 仿真程序及分析 4.6 CMAC 与PID 并行控制的Simulink 仿真 4.6.1 Simulink 仿真方法 4.6.2 仿真程序及分析 第5 章 基于遗传算法整定的PID 控制 5.1 遗传算法的基本原理 5.2 遗传算法的优化设计 5.2.1 遗传算法的构成要素 5.2.2 遗传算法的应用步骤 5.3 遗传算法求函数极大值 5.3.1 遗传算法求函数极大值实例 5.3.2 仿真程序 5.4 基于遗传算法的PID 整定 5.4.1 基于遗传算法的PID 整定原理 5.4.2 基于实数编码遗传算法的PID 整定 5.4.3 仿真程序 5.4.4 基于二进制编码遗传算法的PID 整定 5.4.5 仿真程序 5.5 基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID 控制 5.5.1 仿真实例 5.5.2 仿真程序 第6 章 先进PID 多变量解耦控制 6.1 PID 多变量解耦控制 6.1.1 PID 解耦控制原理 6.1.2 仿真程序及分析 6.2 单神经元PID 解耦控制 6.2.1 单神经元PID 解耦控制原理 6.2.2 仿真程序及分析 6.3 基于DRNN 神经网络整定的PID 解耦控制 6.3.1 基于DRNN 神经网络参数自学习PID 解耦控制原理 6.3.2 DRNN 神经网络的Jacobian 信息辨识 6.3.3 仿真程序及分析 第7 章 几种先进PID 控制方法 7.1 基于干扰观测器的PID 控制 7.1.1 干扰观测器设计原理 7.1.2 连续系统的控制仿真 7.1.3 离散系统的控制仿真 7.2 非线性系统的PID 鲁棒控制 7.2.1 基于NCD 优化的非线性优化PID 控制 7.2.2 基于NCD 与优化函数结合的非线性优化PID 控制 7.3 一类非线性PID 控制器设计 7.3.1 非线性控制器设计原理 7.3.2 仿真程序及分析 7.4 基于重复控制补偿的高精