PID電機控制目錄 第1 章 數字PID 控制 1.1 PID 控制原理 1.2 連續系統的模擬PID 仿真 1.3 數字PID 控制 1.3.1 位置式PID 控制算法 1.3.2 連續系統的數字PID 控制仿真 1.3.3 離散系統的數字PID 控制仿真 1.3.4 增量式PID 控制算法及仿真 1.3.5 積分分離PID 控制算法及仿真 1.3.6 抗積分飽和PID 控制算法及仿真 1.3.7 梯形積分PID 控制算法 1.3.8 變速積分PID 算法及仿真 1.3.9 帶濾波器的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 帶死區的PID 控制算法及仿真 1.3.13 基于前饋補償的PID 控制算法及仿真 1.3.14 步進式PID 控制算法及仿真 第2 章 常用的PID 控制系統 2.1 單回路PID 控制系統 2.2 串級PID 控制 2.2.1 串級PID 控制原理 2.2.2 仿真程序及分析 2.3 純滯后系統的大林控制算法 2.3.1 大林控制算法原理 2.3.2 仿真程序及分析 2.4 純滯后系統的Smith 控制算法 2.4.1 連續Smith 預估控制 2.4.2 仿真程序及分析 2.4.3 數字Smith 預估控制 2.4.4 仿真程序及分析 第3 章 專家PID 控制和模糊PID 控制 3.1 專家PID 控制 3.1.1 專家PID 控制原理 3.1.2 仿真程序及分析 3.2 模糊自適應整定PID 控制 3.2.1 模糊自適應整定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 神經PID 控制 4.1 基于單神經元網絡的PID 智能控制 4.1.1 幾種典型的學習規則 4.1.2 單神經元自適應PID 控制 4.1.3 改進的單神經元自適應PID 控制 4.1.4 仿真程序及分析 4.1.5 基于二次型性能指標學習算法的單神經元自適應PID 控制 4.1.6 仿真程序及分析 4.2 基于BP 神經網絡整定的PID 控制 4.2.1 基于BP 神經網絡的PID 整定原理 4.2.2 仿真程序及分析 4.3 基于RBF 神經網絡整定的PID 控制 4.3.1 RBF 神經網絡模型 4.3.2 RBF 網絡PID 整定原理 4.3.3 仿真程序及分析 4.4 基于RBF 神經網絡辨識的單神經元PID 模型參考自適應控制 4.4.1 神經網絡模型參考自適應控制原理 4.4.2 仿真程序及分析 4.5 基于CMAC（神經網絡）與PID 的并行控制 4.5.1 CMAC 概述 4.5.2 CMAC 與PID 復合控制算法 4.5.3 仿真程序及分析 4.6 CMAC 與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 基于遺傳算法整定的PID 控制 5.1 遺傳算法的基本原理 5.2 遺傳算法的優化設計 5.2.1 遺傳算法的構成要素 5.2.2 遺傳算法的應用步驟 5.3 遺傳算法求函數極大值 5.3.1 遺傳算法求函數極大值實例 5.3.2 仿真程序 5.4 基于遺傳算法的PID 整定 5.4.1 基于遺傳算法的PID 整定原理 5.4.2 基于實數編碼遺傳算法的PID 整定 5.4.3 仿真程序 5.4.4 基于二進制編碼遺傳算法的PID 整定 5.4.5 仿真程序 5.5 基于遺傳算法摩擦模型參數辨識的PID 控制 5.5.1 仿真實例 5.5.2 仿真程序 第6 章 先進PID 多變量解耦控制 6.1 PID 多變量解耦控制 6.1.1 PID 解耦控制原理 6.1.2 仿真程序及分析 6.2 單神經元PID 解耦控制 6.2.1 單神經元PID 解耦控制原理 6.2.2 仿真程序及分析 6.3 基于DRNN 神經網絡整定的PID 解耦控制 6.3.1 基于DRNN 神經網絡參數自學習PID 解耦控制原理 6.3.2 DRNN 神經網絡的Jacobian 信息辨識 6.3.3 仿真程序及分析 第7 章 幾種先進PID 控制方法 7.1 基于干擾觀測器的PID 控制 7.1.1 干擾觀測器設計原理 7.1.2 連續系統的控制仿真 7.1.3 離散系統的控制仿真 7.2 非線性系統的PID 魯棒控制 7.2.1 基于NCD 優化的非線性優化PID 控制 7.2.2 基于NCD 與優化函數結合的非線性優化PID 控制 7.3 一類非線性PID 控制器設計 7.3.1 非線性控制器設計原理 7.3.2 仿真程序及分析 7.4 基于重復控制補償的高精