- 现代工业过程中面临越来越多的结构复杂的多变量系统，传统的单变量PID控制方法已无法满足要求，为了解决多变量系统的控制问题，以两输入两输出系统为例，提出一种基于阶跃响应的多变量频域模型辨识方法，并将此种方法与对角矩阵解耦控制方法相结合应用于多变量PID控制系统中。最后对滞后环节近似部分和对角矩阵解耦方法进行仿真验证。结果表明该方法能够更好的控制系统变量，误差减小50％以上。
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- 研究普通PID数字控制器在PLC控制系统中的应用，结果表明该算法容易产生误差积累，从而使得超调量过大，在此基础上提出增量式PID控制算法。阐述基于三菱FX2N增量式PID控制器设计方法，给出了增量式PID控制算法程序流程图和部分程序。实验结果表明，该控制算法既有利于改善系统的动态特性又有利于消除静差，比普通的PID控制具有更好的控制品质。
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- 各种智能型数字显示调节仪，一般都具有PID参数自整定功能。仪表在初次使用时，可通过自整定确定系统的最佳P、I、D调节参数，实现理想的调节控制。在自整定启动前，因为系统在不同设定值下整定的参数值不完全相同，应
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- 针对在工业生产过程中经常需要高稳定度的恒温环境，传统模拟式仪表结合简单的PID控制较难达到目标的情况，提出了基于数字PID控制算法和89C52单片机的温度控制系统。该系统通过温度传感器DSl820对温度进行采样和转换，然后执行数字PID控制，输出控制量来调节可控硅触发端的通断，从而实现对温度的控制。水温可以在一定范围内由人工设定，并能在环境温度降低时实现自动调整。结果表明：通过将数字PID算法和89C52单片机结合使用，使整个控制系统的温度控制精度提高了10％，输出温度的误差小于2％，不仅满足了对温度控制
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- 电路的功能若对温度进行控制并要求以最短的时间达到规定的温度时，可在普通比例控制电路上加上对误差进行积分的电路，但这样会随时间的增加而扩大，面具响应也慢，为了减少误差，提高速度，在电路中再加上微分元件，
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- 神经网络PID控制器实现了两种算法本质的结合，借助于神经网络的自学习，自组织能力，可实现PID参数的在线调整，控制器自适应性好；该算法不要求被控对象有精确的数学模型，扩大了应用范围，控制效果良好；在合理选择神经网络的结构的情况下，该算法有很强的泛化能力。基于以上优点，神经网络PID控制器具有很好的发展应用前景。
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- 串级计算机控制系统的典型结构如下图所示，系统中有两个PID控制器，Gc2(s)称为副调节器传递函数，包围Gc2(s)的内环称为副回路。Gc1(s)称为主调节器传递函数，包围Gc1(s)的外环称为主回咱。主调节器的输出控制量u1作为
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- 前言
数字PID控制在生产过程中是一种最普遍采用的控制方法，其特点是结构简单，稳定性好，工作可靠，调整方便，多被应用到被控对象的结构和参数不能完全掌握或得不到精确数学模型的环境中。将数字PID控制算法应用于基站发射功率控制，可以极大地提高基站发射功率的稳定性和可靠性，控制输出功率在覆盖允许范围内，不至过小无法满足网络规划时的覆盖距离要求，而减少小区覆盖范围，又不会产生过强的输出信号对相邻基站造成干扰。本文首先分析数字PID控制算法中的两种常见算法，而后重点讨论它们在基于ADUC7026的基站功率
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- 本文以Freescale 16位单片机MC9S12DG128为核心控制器，在CodeWarrior IDE开发环境中进行软件开发，要求赛车在未知道路上沿着黑线以最快的速度完成比赛。整个系统涉及车模机械结构调整、传感器电路设计及信号处理、控制算法和策略优化等多个方面。为了提高智能赛车的行驶速度和可靠性，对比了不同方案的优缺点，并结合LabVIEW仿真平台进行了大量底层和上层测试，最终确定了现有的系统结构和各项控制参数。
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- The MathWorks 日前宣布推出配备新功能的 Simulink Control Design 3.0，这些新功能可以自动调节“比例 – 积分 – 微分”(proportional-integral-derivative, PID) 控制器。这些功能与 Simulink 的最新 PID 控制器模块一同发布。
工程师们可以使用这些模块快速创建 PID 控制器、选择 PID 结构、添加积分器抗积分饱和逻辑、将连续时间域转换为离散时间域，并可以对定
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- 针对某恒温箱控制系统中存在的非线性、时变等特点，结合传统PID与现代模糊控制理论，以EP1C12型FP-GA为核心控制器，采用模块化思想，设计并实现温度模糊自适应PID控制。实际运行结果表明，采用该方法可明显改善控制效果，在简化设计的同时，也可提高系统的运算速度和可靠性。
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温控技术无论是在工业生产，还是日常生活中都起着非常重要的作用。在冶金、石油、化工、电力和现代农业等行业，温度是极为重要而又普遍的热工参数之一，在普通家庭里热水器、电饭煲、电烤箱等依赖于温
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- 针对液压位置伺服系统中参数时变和非线性等特点，本文使用模糊PID控制算法实现对PID参数的在线自调整。Matlab仿真表明，与传统PID控制相比，模糊PID控制具有超调小、稳态精度高、鲁棒性强等特点。
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- 建立一个基于改进的CMAC小脑模型神经网络的PID参数自整定控制系统，该PID参数的整定方法为基于规则的整定方法，不必精确地辨识被控对象的数学模型，只需将系统误差 的时间特性中的特征值送入CMAC网络，CMAC再根据输入的特征值得出相应的PID参数的变化量，即可实现PID参数的自整定。
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