先进PID控制及其MATLAB仿真PDF电子书下载

第1章 数字PID控制 1

1.1 PID控制原理 1

1.2 连续系统的模拟PID仿真 2

1.3 数字PID控制 2

1.3.1 位置式PID控制算法 3

1.3.2 连续系统的数字PID控制仿真 3

1.3.3 离散系统的数字PID控制仿真 7

1.3.4 增量式PID控制算法及仿真 13

1.3.5 积分分离PID控制算法及仿真 15

1.3.6 抗积分饱和PID控制算法及仿真 18

1.3.7 梯形积分PID控制算法 21

1.3.8 变速积分PID算法及仿真 22

1.3.9 带滤波器的PID控制仿真 25

1.3.10 不完全微分PID控制算法及仿真 30

1.3.11 微分先行PID控制算法及仿真 34

1.3.12 带死区的PID控制算法及仿真 38

1.3.13 基于前馈补偿的PID控制算法及仿真 42

1.3.14 步进式PID控制算法及仿真 45

2.2.1 串级PID控制原理 49

2.2 串级PID控制 49

2.1 单回路PID控制系统 49

第2章 常用的PID控制系统 49

2.2.2 仿真程序及分析 50

2.3 纯滞后系统的大林控制算法 53

2.3.1 大林控制算法原理 53

2.3.2 仿真程序及分析 53

2.4 纯滞后系统的Smith控制算法 55

2.4.1 连续Smith预估控制 55

2.4.2 仿真程序及分析 57

2.4.3 数字Smith预估控制 58

2.4.4 仿真程序及分析 59

第3章 专家PID控制和模糊PID控制 63

3.1 专家PID控制 63

3.1.1 专家PID控制原理 63

3.1.2 仿真程序及分析 64

3.2 模糊自适应整定PID控制 67

3.2.1 模糊自适应整定PID控制原理 67

3.2.2 仿真程序及分析 70

3.3.1 模糊免疫PID控制算法原理 81

3.3 模糊免疫PID控制算法 81

3.3.2 仿真程序及分析 82

第4章 神经PID控制 87

4.1 基于单神经元网络的PID智能控制 87

4.1.1 几种典型的学习规则 87

4.1.2 单神经元自适应PID控制 87

4.1.3 改进的单神经元自适应PID控制 88

4.1.4 仿真程序及分析 88

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 92

4.1.6 仿真程序及分析 93

4.2 基于BP神经网络整定的PID控制 96

4.2.1 基于BP神经网络的PID整定原理 96

4.2.2 仿真程序及分析 98

4.3 基于RBF神经网络整定的PID控制 104

4.3.1 RBF神经网络模型 104

4.3.2 RBF网络PID整定原理 106

4.3.3 仿真程序及分析 106

4.4.1 神经网络模型参考自适应控制原理 112

4.4.2 仿真程序及分析 112

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 112

4.5 基于CMAC(神经网络)与PID的并行控制 117

4.5.1 CMAC概述 117

4.5.2 CMAC与PID复合控制算法 119

4.5.3 仿真程序及分析 120

4.6 CMAC与PID并行控制的Simulink仿真 125

4.6.1 Simulink仿真方法 125

4.6.2 仿真程序及分析 125

5.1 遗传算法的基本原理 130

第5章 基于遗传算法整定的PID控制 130

5.2 遗传算法的优化设计 131

5.2.1 遗传算法的构成要素 131

5.2.2 遗传算法的应用步骤 131

5.3 遗传算法求函数极大值 132

5.3.1 遗传算法求函数极大值实例 132

5.3.2 仿真程序 133

5.4 基于遗传算法的PID整定 136

5.4.1 基于遗传算法的PID整定原理 137

5.4.2 基于实数编码遗传算法的PID整定 138

5.4.3 仿真程序 140

5.4.4 基于二进制编码遗传算法的PID整定 144

5.4.5 仿真程序 145

5.5 基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制 149

5.5.1 仿真实例 149

5.5.2 仿真程序 150

第6章 先进PID多变量解耦控制 156

6.1 PID多变量解耦控制 156

6.1.1 PID解耦控制原理 156

6.1.2 仿真程序及分析 156

6.2.1 单神经元PID解耦控制原理 159

6.2 单神经元PID解耦控制 159

6.2.2 仿真程序及分析 160

6.3 基于DRNN神经网络整定的PID解耦控制 164

6.3.1 基于DRNN神经网络参数自学习PID解耦控制原理 164

6.3.2 DRNN神经网络的Jacobian信息辨识 165

6.3.3 仿真程序及分析 166

第7章 几种先进PID控制方法 176

7.1 基于干扰观测器的PID控制 176

7.1.1 干扰观测器设计原理 176

7.1.2 连续系统的控制仿真 178

7.1.3 离散系统的控制仿真 180

7.2 非线性系统的PID鲁棒控制 186

7.2.1 基于NCD优化的非线性优化PID控制 186

7.2.2 基于NCD与优化函数结合的非线性优化PID控制 188

7.3 一类非线性PID控制器设计 189

7.3.1 非线性控制器设计原理 189

7.3.2 仿真程序及分析 190

7.4 基于重复控制补偿的高精度PID控制 196

7.4.1 重复控制原理 196

7.4.3 仿真程序及分析 197

7.4.2 基于重复控制补偿的PID控制 197

7.5 基于零相差前馈补偿的PID控制 202

7.5.1 零相差控制原理 202

7.5.2 基于零相差前馈补偿的PID控制 204

7.5.3 仿真程序及分析 205

7.6 基于卡尔曼滤波器的PID控制 217

7.6.1 卡尔曼滤波器原理 217

7.6.2 仿真程序及分析 218

7.6.3 基于卡尔曼滤波器的PID控制 221

7.6.4 仿真程序及分析 221

7.7.1 单级倒立摆建模 224

7.7 单级倒立摆的PID控制 224

7.7.3 仿真程序及分析 226

7.7.2 单级倒立摆控制 226

7.8 吊车-双摆系统的控制 231

7.8.1 吊车-双摆系统的建模 231

7.8.2 吊车-双摆系统的仿真 232

第8章 灰色PID控制 238

8.1 灰色控制原理 238

8.1.1 生成数列 238

8.2.1 灰色PID控制的理论基础 239

8.1.2 GM灰色模型 239

8.2 灰色PID控制 239

8.2.2 连续系统灰色PID控制 241

8.2.3 仿真程序及分析 242

8.2.4 离散系统灰色PID控制 246

8.2.5 仿真程序及分析 248

8.3 灰色PID的位置跟踪 252

8.3.1 连续系统灰色PID位置跟踪 252

8.3.2 仿真程序及分析 254

8.3.3 离散系统灰色PID位置跟踪 257

8.3.4 仿真程序及分析 259

第9章 伺服系统PID控制 263

9.1 伺服系统低速摩擦条件下PID控制 263

9.1.1 Stribeck摩擦模型描述 263

9.1.2 一个典型伺服系统描述 263

9.1.3 仿真程序及分析 264

9.2 伺服系统三环的PID控制 271

9.2.1 伺服系统三环的PID控制原理 271

9.2.2 仿真程序及分析 272

9.3.1 二质量伺服系统的PID控制原理 277

9.3 二质量伺服系统的PID控制 277

9.3.2 仿真程序及分析 278

第10章 PID实时控制的C++语言设计及应用 283

10.1 M语言的C++转化 283

10.2 基于C++的三轴飞行模拟转台伺服系统的PID实时控制 286

10.2.1 控制系统构成 286

10.2.2 系统各部分功能的软件设计 287

10.2.3 仿真程序及分析 287

参考文献 299