基于神经网络的自适应PID控制器 通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合，建立了神经网络PID控制器，采用传递函数进行系统建模，通过自动调整PID参数，实现了对方波信号的跟踪。 程序有注释

1 引言 　　温度是工业生产过程中一个主要的被控参数。目前，大多采用常规PID控制器实现对温度的控制。PID控制器具有结构简单、易于实现且鲁棒性好、可靠性高等优点，对可建立数学模型的定常系统具有很好的控制效果，但由于实际温度控制系统工况复杂、参数多变、大惯性、大滞后，常规PID控制器难以对其高精度进行控制。模糊控制鲁棒性强，无需被控对象的数学模型，只依赖于操作人员的经验知识及操作数据，非常适用于控制非线性、时变和滞后系统，但其静态性能较差，因此应用范围受很大限制。针对这些问题，这里提出一种基于FPGA的温度模糊自适应PID控制器设计方案，该方案将传统PID控制与现代模糊控制相结合，应用模糊推

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。

模糊自适应PID在电厂主汽温控制中应用，李建刚，任子晖，本文主要给出了电厂锅炉主汽温的控制参数自整定的模糊PID设计。首先介绍了PID控制和模糊控制理论的相关知识，基于主气温的数学模型

在目前的 Simulink 模块中没有找到关于 BP 神经网络的封装，所以说单独使用不能完美的进行设计仿真，这时用到了S函数来连接MATLAB与Simulink的程序，神经网络学习算法于此构造，学习速率为 xite，惯性因子为 alfa，隐含层加权系数为 wi，输出层加权系数为 wo，完成仿真前首先要初始化，仿真开始后首先建立一个传递函数，然后对其进行离散化提取出分子和分母，三个输出分别对应 PID 参数中的Kp、Ki、Kd，然后是对参数的不断更新，该环节反复进行，每次数据方向传播回来后与之前的误差对比，在所有的运行过程中每个神经元的权值和阀值都会自动调整，直到取得最佳解或者达到指定次数才会停止更新。

新手的优先选择

传统PID在对象变化时，控制器的参数难以自动调整。将模糊控制与PID控制结合，利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定。使控制器具有较好的自适应性。使用MATLAB对系统进行仿真，结果表明系统的动态性能得到了提高

simulink下茶油发电机模型 采用PID自适应控制，适合船舶电力推进发电机

 

【MATLAB2016a】模糊自适应PID双闭环直流调速系统（带负载），使用步骤请看B站视频https://www.bilibili.com/video/BV1Zu411e7qW?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=7c338f7ca9e256485c1a0c569850c46c