先進PID控制及其MATLAB仿真

第1章  數字PID控制                  
 1.1  PID控制原理                  
 1.2  連續(xù)系統(tǒng)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(xù)系統(tǒng)的數字PID控制仿真                  
 1.3.3  離散系統(tǒng)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(qū)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(tǒng)                  
 2.1  單回路PID控制系統(tǒng)                  
 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(tǒng)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(tǒng)的Smith控制算法                  
 2.4.1  連續(xù)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(guī)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(yōu)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(xù)系統(tǒng)的控制仿真                  
 7.1.3  離散系統(tǒng)的控制仿真                  
 7.2  非線性系統(tǒng)的PID魯棒控制                  
 7.2.1  基于NCD優(yōu)化的非線性優(yōu)化PID控制                  
 7.2.2  基于NCD與優(yōu)化函數結合的非線性優(yōu)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度PID控制                  
 7.4.1  重復控制原理                  
 7.4.2  基于重復控制補償的PID控制                  
 7.4.3  仿真程序及分析                  
 7.5  基于零相差前饋補償的PID控制                  
 7.5.1  零相差控制原理                  
 7.5.2  基于零相差前饋補償的PID控制                  
 7.5.3  仿真程序及分析                  
 7.6  基于卡爾曼濾波器的PID控制                  
 7.6.1  卡爾曼濾波器原理                  
 7.6.2  仿真程序及分析                  
 7.6.3  基于卡爾曼濾波器的PID控制                  
 7.6.4  仿真程序及分析                  
 7.7  單級倒立擺的PID控制                  
 7.7.1  單級倒立擺建模                  
 7.7.2  單級倒立擺控制                  
 7.7.3  仿真程序及分析                  
 7.8  吊車-雙擺系統(tǒng)的控制                  
 7.8.1  吊車-雙擺系統(tǒng)的建模                  
 7.8.2  吊車-雙擺系統(tǒng)的仿真                  
 第8章  灰色PID控制                  
 8.1  灰色控制原理                  
 8.1.1  生成數列                  
 8.1.2  GM灰色模型                  
 8.2  灰色PID控制                  
 8.2.1  灰色PID控制的理論基礎                  
 8.2.2  連續(xù)系統(tǒng)灰色PID控制                  
 8.2.3  仿真程序及分析                  
 8.2.4  離散系統(tǒng)灰色PID控制                  
 8.2.5  仿真程序及分析                  
 8.3  灰色PID的位置跟蹤                  
 8.3.1  連續(xù)系統(tǒng)灰色PID位置跟蹤                  
 8.3.2  仿真程序及分析                  
 8.3.3  離散系統(tǒng)灰色PID位置跟蹤                  
 8.3.4  仿真程序及分析                  
 第9章  伺服系統(tǒng)PID控制                  
 9.1  伺服系統(tǒng)低速摩擦條件下PID控制                  
 9.1.1  Stribeck摩擦模型描述                  
 9.1.2  一個典型伺服系統(tǒng)描述                  
 9.1.3  仿真程序及分析                  
 9.2  伺服系統(tǒng)三環(huán)的PID控制                  
 9.2.1  伺服系統(tǒng)三環(huán)的PID控制原理                  
 9.2.2  仿真程序及分析                  
 9.3  二質量伺服系統(tǒng)的PID控制                  
 9.3.1  二質量伺服系統(tǒng)的PID控制原理                  
 9.3.2  仿真程序及分析                  
 第10章  PID實時控制的Ｃ＋＋語言設計及應用                  
 10.1  M語言的C＋＋轉化                  
 10.2  基于C＋＋的三軸飛行模擬轉臺伺服系統(tǒng)PID實時控制                  
 10.2.1  控制系統(tǒng)構成                  
 10.2.2  系統(tǒng)各部分功能的軟件設計                  
 10.2.3  仿真程序及分析                  
 參考文獻