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《先进PID控制MATLAB仿真》电子书封面

先进PID控制MATLAB仿真

  • 发布时间:2020年12月02日 12:52:38
  • 作者:刘金琨
  • 大小:64.7 MB
  • 类别:PID控制电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:扫描第4版
  • 评分:7.5

    先进PID控制MATLAB仿真 PDF 扫描第4版

      给大家带来的一篇关于PID控制相关的电子书资源,介绍了关于MATLAB仿真、先进PID控制方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小64.7 MB,刘金琨编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.6。

      内容介绍

      先进PID控制MATLAB仿真

      先进PID控制MATLAB仿真电子书封面

      读者评价

      书里面实例非常多,是学习PID控制的一本非常不错的书

      这本书适合有一定控制基础的人看,事例很多,很全面,刘金锟老师的书算是业内良心之著了!

      整体来说书不错,是一本仿真书籍,没有对PID进行讲解

      内容介绍

      全书共分17章,包括基本的PID控制、PID控制器的整定、时滞系统PID控制、基于微分器的PID控制、基于观测器的PID控制、自抗扰控制器及其PID控制、PD鲁棒自适应控制、专家PID控制和模糊PD控制、神经网络PID控制、基于差分进化的PID控制、伺服系统PID控制、迭代学习PID控制、挠性及奇异摄动系统的PD控制、机械手PID控制、飞行器双闭环PD控制、倒立摆系统的控制及GUI动画演示,以及其他控制方法的设计。每种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。

      内容节选

      PID控制原理-最简单的原理介绍

      在模拟控制系统中,控制器最常用的控制规律是PID控制。模拟PID控制系统原理框图如下图。系统由模拟PID控制器和被控对象组成。

      PID控制器是一种线性控制器,它根据给定值Yd(t)与实际输出值Y(t)构成控制偏差:err = Yd - Y .

      PID的控制规律为:

      式中,Kp——比例系数; Ti——积分时间常数; TD——微分时间常数。

      简单来说,PID控制器各校正环节的作用如下:

      (1)比例环节:成比例地反映控制系统的偏差信号error(t),偏差一旦产生,控制器立即产生控制作用,以减少偏差。
      (2)积分环节:主要用于消除静差,提高系统的无差度。积分作用的强弱取决于积分时间常数Ti,Ti越大,积分作用越弱,反之则越强。
      (3)微分环节:反映偏差信号的变化趋势(变化速率),并能在偏差信号变得太大之前,在系统中引入一个有效的早期修正信号,从而加快系统的动作速度,减少调节时间。

      目录

      • 第1章  基本的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
      • 1.2.1  基本的PID控制 2
      • 1.2.2  线性时变系统的PID控制 8
      • 1.3  数字PID控制 12
      • 1.3.1  位置式PID控制算法 12
      • 1.3.2  连续系统的数字PID控制仿真 13
      • 1.3.3  离散系统的数字PID控制仿真 18
      • 1.3.4  增量式PID控制算法及仿真 25
      • 1.3.5  积分分离PID控制算法及仿真 26
      • 1.3.6  抗积分饱和PID控制算法及仿真 31
      • 1.3.7  梯形积分PID控制算法 34
      • 1.3.8  变速积分PID算法及仿真 34
      • 1.3.9  带滤波器的PID控制仿真 38
      • 1.3.10  不完全微分PID控制算法及仿真 44
      • 1.3.11  微分先行PID控制算法及仿真 48
      • 1.3.12  带死区的PID控制算法及仿真 51
      • 1.3.13  基于前馈补偿的PID控制算法及仿真 55
      • 1.3.14  步进式PID控制算法及仿真 57
      • 1.3.15  PID控制的方波响应 60
      • 1.3.16  基于卡尔曼滤波器的PID控制 62
      • 1.4  S函数介绍 71
      • 1.4.1  S函数简介 71
      • 1.4.2  S函数使用步骤 72
      • 1.4.3  S函数的基本功能及重要参数设定 72
      • 1.4.4  实例说明 72
      • 1.5  PID研究新进展 73
      • 参考文献 73
      • 第2章  PID控制器的整定 75
      • 2.1  概述 75
      • 2.2  基于响应曲线法的PID整定 75
      • 2.2.1  基本原理 75
      • 2.2.2  仿真实例 76
      • 2.3  基于Ziegler-Nichols的频域响应PID整定 79
      • 2.3.1  连续Ziegler-Nichols方法的PID整定 79
      • 2.3.2  仿真实例 80
      • 2.3.3  离散Ziegler-Nichols方法的PID整定 83
      • 2.3.4  仿真实例 83
      • 2.4  基于频域分析的PD整定 87
      • 2.4.1  基本原理 87
      • 2.4.2  仿真实例 87
      • 2.5  基于相位裕度整定的PI控制 89
      • 2.5.1  基本原理 89
      • 2.5.2  仿真实例 92
      • 2.6  基于极点配置的稳定PD控制 94
      • 2.6.1  基本原理 94
      • 2.6.2  仿真实例 95
      • 2.7  基于临界比例度法的PID整定 97
      • 2.7.1  基本原理 97
      • 2.7.2  仿真实例 98
      • 2.8  一类非线性整定的PID控制 100
      • 2.8.1  基本原理 100
      • 2.8.2  仿真实例 102
      • 2.9  基于优化函数的PID整定 104
      • 2.9.1  基本原理 104
      • 2.9.2  仿真实例 104
      • 2.10  基于NCD优化的PID整定 106
      • 2.10.1  基本原理 106
      • 2.10.2  仿真实例 106
      • 2.11  基于NCD与优化函数结合的PID整定 109
      • 2.11.1  基本原理 109
      • 2.11.2  仿真实例 110
      • 2.12  传递函数的频域测试 111
      • 2.12.1  基本原理 111
      • 2.12.2  仿真实例 112
      • 参考文献 115
      • 第3章  时滞系统的PID控制 116
      • 3.1  单回路PID控制系统 116
      • 3.2  串级PID控制 116
      • 3.2.1  串级PID控制原理 116
      • 3.2.2  仿真实例 117
      • 3.3  纯滞后系统的大林控制算法 121
      • 3.3.1  大林控制算法原理 121
      • 3.3.2  仿真实例 121
      • 3.4  纯滞后系统的Smith控制算法 123
      • 3.4.1  连续Smith预估控制 123
      • 3.4.2  仿真实例 125
      • 3.4.3  数字Smith预估控制 127
      • 3.4.4  仿真实例 128
      • 参考文献 133
      • 第4章  基于微分器的PID控制 134
      • 4.1  基于全程快速微分器的PD控制 134
      • 4.1.1  全程快速微分器 134
      • 4.1.2  仿真实例 134
      • 4.2  基于Levant微分器的PID控制 143
      • 4.2.1  Levant微分器 143
      • 4.2.2  仿真实例 144
      • 参考文献 155
      • 第5章  基于观测器的PID控制 156
      • 5.1  基于慢干扰观测器补偿的PID控制 156
      • 5.1.1  系统描述 156
      • 5.1.2  观测器设计 156
      • 5.1.3  仿真实例 157
      • 5.2  基于指数收敛干扰观测器的PID控制 162
      • 5.2.1  系统描述 163
      • 5.2.2  指数收敛干扰观测器的问题提出 163
      • 5.2.3  指数收敛干扰观测器的设计 163
      • 5.2.4  PID控制器的设计及分析 164
      • 5.2.5  仿真实例 164
      • 5.3  基于名义模型干扰观测器的PID控制 171
      • 5.3.1  干扰观测器基本原理 171
      • 5.3.2  干扰观测器的性能分析 172
      • 5.3.3  干扰观测器鲁棒稳定性 173
      • 5.3.4  低通滤波器Q(s)的设计 175
      • 5.3.5  仿真实例 176
      • 5.4  基于扩张观测器的PID控制 181
      • 5.4.1  扩张观测器的设计 181
      • 5.4.2  扩张观测器的分析 181
      • 5.4.3  仿真实例 184
      • 5.5  基于输出延迟观测器的PID控制 198
      • 5.5.1  系统描述 198
      • 5.5.2  输出延迟观测器的设计 198
      • 5.5.3  仿真实例 199
      • 参考文献 208
      • 第6章  自抗扰控制器及其PID控制 209
      • 6.1  非线性跟踪微分器 209
      • 6.1.1  微分器描述 209
      • 6.1.2  仿真实例 209
      • 6.2  安排过渡过程及PID控制 214
      • 6.2.1  安排过渡过程 214
      • 6.2.2  仿真实例 214
      • 6.3  基于非线性扩张观测器的PID控制 220
      • 6.3.1  系统描述 220
      • 6.3.2  非线性扩张观测器 220
      • 6.3.3  仿真实例 221
      • 6.4  非线性PID控制 233
      • 6.4.1  非线性PID控制算法 233
      • 6.4.2  仿真实例 234
      • 6.5  自抗扰控制 236
      • 6.5.1  自抗扰控制结构 236
      • 6.5.2  仿真实例 237
      • 参考文献 246
      • 第7章  PD鲁棒自适应控制 247
      • 7.1  稳定的PD控制算法 247
      • 7.1.1  问题的提出 247
      • 7.1.2  PD控制律的设计 247
      • 7.1.3  仿真实例 248
      • 7.2  基于模型的PI鲁棒控制 251
      • 7.2.1  问题的提出 251
      • 7.2.2  PD控制律的设计 251
      • 7.2.3  稳定性分析 252
      • 7.2.4  仿真实例 252
      • 7.3  基于名义模型的机械手PI鲁棒控制 256
      • 7.3.1  问题的提出 256
      • 7.3.2  鲁棒控制律的设计 257
      • 7.3.3  稳定性分析 257
      • 7.3.4  仿真实例 258
      • 7.4  基于Anti-windup的PID控制 266
      • 7.4.1  Anti-windup基本原理 266
      • 7.4.2  基于Anti-windup的PID控制 266
      • 7.4.3  仿真实例 267
      • 7.5  基于PD增益自适应调节的模型参考自适应控制 271
      • 7.5.1  问题描述 271
      • 7.5.2  控制律的设计与分析 271
      • 7.5.3  仿真实例 272
      • 参考文献 280
      • 第8章  模糊PD控制和专家PID控制 281
      • 8.1  倒立摆稳定的PD控制 281
      • 8.1.1  系统描述 281
      • 8.1.2  控制律设计 281
      • 8.1.3  仿真实例 282
      • 8.2  基于自适应模糊补偿的倒立摆PD控制 285
      • 8.2.1  问题描述 285
      • 8.2.2  自适应模糊控制器设计与分析 286
      • 8.2.3  稳定性分析 287
      • 8.2.4  仿真实例 288
      • 8.3  基于模糊规则表的模糊PD控制 295
      • 8.3.1  基本原理 295
      • 8.3.2  仿真实例 296
      • 8.4  模糊自适应整定PID控制 299
      • 8.4.1  模糊自适应整定PID控制原理 299
      • 8.4.2  仿真实例 301
      • 8.5  专家PID控制 307
      • 8.5.1  专家PID控制原理 307
      • 8.5.2  仿真实例 308
      • 参考文献 310
      • 第9章  神经网络PID控制 311
      • 9.1  基于单神经元网络的PID智能控制 311
      • 9.1.1  几种典型的学习规则 311
      • 9.1.2  单神经元自适应PID控制 311
      • 9.1.3  改进的单神经元自适应PID控制 312
      • 9.1.4  仿真实例 313
      • 9.2  基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制 316
      • 9.2.1  控制律的设计 316
      • 9.2.2  仿真实例 317
      • 9.3  基于自适应神经网络补偿的PD控制 320
      • 9.3.1  问题描述 320
      • 9.3.2  自适应神经网络设计与分析 321
      • 9.3.3  仿真实例 323
      • 参考文献 328
      • 第10章  基于差分进化的PID控制 329
      • 10.1  差分进化算法的基本原理 329
      • 10.1.1  差分进化算法的提出 329
      • 10.1.2  标准差分进化算法 329
      • 10.1.3  差分进化算法的基本流程 330
      • 10.1.4  差分进化算法的参数设置 331
      • 10.2  基于差分进化算法的函数优化 332
      • 10.3  基于差分进化整定的PD控制 335
      • 10.3.1  基本原理 336
      • 10.3.2  基于差分进化的PD整定 336
      • 10.4  基于摩擦模型辨识和补偿的PD控制 340
      • 10.4.1  摩擦模型的在线参数辨识 340
      • 10.4.2  仿真实例 341
      • 10.5  基于最优轨迹规划的PID控制 345
      • 10.5.1  问题的提出 345

      学习笔记

      实例详解Matlab 与 Python 的区别

      一、Python简介 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议[2] 。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。 Python执行: Python在执行时,首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code(字节码),然后再由Python Virtual Machine(Python虚拟机)来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java,.NET是一致的。然而,Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是,Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。这里的高级并不是通常意义上的高级,不是说Python的Virtual Machin……

      详解如何在python中读写和存储matlab的数据文件(*.mat)

      背景 在做deeplearning过程中,使用caffe的框架,一般使用matlab来处理图片(matlab处理图片相对简单,高效),用python来生成需要的lmdb文件以及做test产生结果。所以某些matlab从图片处理得到的label信息都会以.mat文件供python读取,同时也python产生的结果信息也需要matlab来做进一步的处理(当然也可以使用txt,不嫌麻烦自己处理结构信息)。 介绍 matlab和python间的数据传输一般是基于matlab的文件格式.mat,python中numpy和scipy提供了一些函数,可以很好的对.mat文件的数据进行读写和处理。 在这里numpy作用是提供Array功能映射matlab里面的Matrix,而scipy提供了两个函数loadmat和savemat来读写.mat文件。 下面是一个简单的测试……

      以上就是本次介绍的PID控制电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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      PID调节经验总结 PID控制器参数选择的方法很多,例如试凑法、临界比例度法、扩充临界比例度法等。但是,对于PID控制而言,参数的选择始终是一件非常烦杂的工作,需要经过不断的调整才能得到较为满意的控制效果。依据经验,一般PID参数确定的步骤如下: (1)确定比例系数Kp 确定比例系数Kp时,首先去掉PID的积分项和微分项,可以令Ti=0、Td=0,使之成为纯比例调节。输入设定为系统允许输出最大值的60%~70%,比例系数Kp由0开始逐渐增大,直至系统出现振荡;再反过来,从此时的比例系数Kp逐渐减小,直至系统振荡消失。记录此时的比例系数Kp,设定PID的比例系数Kp为当前值的60%~70%。 (2)确定积分时间常数Ti 比例系数Kp确定之后,设定一个较大的积分时间常数Ti,然后逐渐减小Ti,直至系统出现振荡,然后再反过来,逐渐增大Ti,直至系统振荡消失。记录此时的Ti,设定PID的积分时间常数Ti为当前值的 150%~180%。 (3)确定微分时间常数Td 微分时间常数Td一般不用设定,为0即可,此时PID调节转换为PI调节。如果需要设定,则与确定Kp的方法相同,取不振荡时其值的30%。 (4)系统空载、带载联调 对PID参数进行微调,直到满足性能要求。

      网友NO.31524
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      PID控制算法的一点心得 一、位置式PID和增量式PID实际上是一样的,增量式PID优点更多,可以用位置式PID的系统也可以用增量式PID。 二、积分系统先调P,然后调D,最后调I,比如温控系统、定位系统等 线性系统先调I, 然后调P,最后调D,比如速度控制系统,自动增益放大器等 三、P改变系统的响应速度,太小容易产生静态误差,太大容易过冲和振荡 I 使系统更加稳定,减小静态误差 D关注的是偏差的变化率,有预知未来的功能,可以产生阻尼效应,减小振荡或超调

      黎 浩

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