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一本关于PID控制的好书，包含各种PID控制，经典PID，模糊PID，神经网络PID，灰色PID，多变量解耦PID。书中附有大量的基于Matlab的仿真程序。
,A good book on PID control, including a variety of PID control, classical PID, fuzzy PID, neural network PID, gray PID, multivariable decoupling PID. Based on the book
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模糊PID的响应速度比常规PID控制快，而且系统的调整时间很短，没有超调。神经网络PID与模糊PID的控制效果相同，都能在极短的时间内，消除偏差，快速地克服偏差的影响，改善了系统动态特性.-Fuzzy PID response speed faster than the conventional PID control, and adjust the system time is very short, there is no overshoot. PID and fuzzy neural ne
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《MATLAB控制系统仿真与实例详解》一书的光盘源码。图书简介：本书详细地讲解了MATLAB 7.x的功能与相关操作以及MATLAB在控制系统中的仿真应用。本书内容包括控制系统仿真基础、MATLAB程序设计语言基础、控制系统理论基础、Simulink交互式仿真环境、控制系统建模、线性控制系统的分析与仿真、PID控制系统设计及仿真、最优控制系统设计、鲁棒控制系统设计、神经网络系统设计及其MATLAB实现、模糊控制系统设计和系统辨识。
-" MATLAB Control System S
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基于Matlab环境编写的一些神经网络PID控制和模糊PID控制源代码，其中包含BP pid，CMAC PID,RBF PID，BP数值逼近算法，BP预测控制以及模糊PID。-Matlab-based environment for the preparation of a number of neural network PID control and fuzzy PID control of the source code, which includes BP pid, CMAC PID,
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给出了一模糊神经网络解耦控制算法,对含有噪声的二阶系统进行控制,并与PID控制结果进行了比较,效果不错!-Given a fuzzy neural network decoupling control algorithm, controls the second-order system for noise control and PID control and the results were compared with the effect of good!
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< 控制系统计算机辅助设计--MATLAB语言与应用>>系统地介绍了国际控制界最流行的控制系统计算机辅助设计语言MATLAB，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、数学问题的MATLAB求解、线性系统计算机辅助分析、控制系统与其他复杂系统的Simulink建模，控制系统的计算机辅助设计方法，包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、最优控制器设计、LQG/LTR控制器设计、H2=H1 最优控制、分数阶控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传
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模糊神经网络智能控制,设计了模糊控制与PID相结合的MATLAB系统仿真-Fuzzy Neural Network Intelligent Control
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在工业生产过程中,针对纯迟延、时变、强耦合的多输入多输出现象,提出一种
基于模糊神经网络解耦和PID控制相结合,对系统进行解耦控制的方法。这种方法不需要建
立多变量对象精确的数学模型,通过对大迟延大惯性强耦合的循环流化床锅炉床温-主汽压力
对象进行仿真,其结果表明,解耦控制效果很好,具有良好的静态性、动态性及鲁棒性。
-In the industrial production process for a pure delay, time-varying, strong coupl
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matlab中关于模糊控制器的设计，编程，模糊神经网络控制，模糊PID控制等-matlab fuzzy controller on the design, programming, fuzzy neural network control, fuzzy PID control
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《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》一书所有的matlab仿真程序。本书系统地介绍了机器人控制的几种先进设计方法，是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。全书以机器人为对象，共分10章，包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑膜控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。-" Robot Control System Design and MATLAB simulation,"
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mtlab粒子群优化模糊RBF神经网络整定PID控制-mtlab Particle Swarm Optimization Fuzzy RBF neural network PID control tuning
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仿真曲线可以看出，神经网络PID和模糊PID的响应速度比常规PID控制快，而且系统的调整时间很短，没有超调。神经网络PID与模糊PID的控制效果相同，都能在极短的时间内，消除偏差，快速地克服偏差的影响，改善了系统动态特性，因此说明神经网络PID和模糊PID对锅炉汽包水位的控制效果要优于常规PID控制。-Simulation curve can be seen, PID and fuzzy PID neural network response speed faster than the conv
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实现无刷直流电机的补偿模糊神经网络与PID的复合控制、达到良好的控制效果-Realize the brushless dc motor compensation fuzzy neural network with the PID control, reach a composite control effect
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给出了一模糊神经网络解耦控制算法,对含有噪声的二阶系系统进行控制,并与PID控制结果进行了比较,效果不错!
-Given a fuzzy neural network decoupling control algorithm, controls the second-order systeem for noise control and PID control and the results were compared with the effect of good!
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这个是关于先进控制技术的matlab代码，都是结合实例的。内包含：模糊控制、神经网络控制、灰色控制、专家控制、鲁棒控制、Smith控制、达林控制、以及各种通用工业ＰＩＤ控制-This is about the matlab code for advanced control technologies are combined with examples. Contains: fuzzy control, neural network control, gray control, expert c
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智能控制经典算法打包合集，模糊pid，神经网络pid，遗传算法pid，迭代学习控制，控制专业必备-Classic Collection packaged intelligent control algorithms, fuzzy pid, neural network pid, genetic algorithm pid, iterative learning control, not to be missed! ! ! Control professional must! ! !
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利用MATLAB软件，搭建一个GUI人工交互界面，分别用模糊控制、专家控制、BP神经网络控制实现PID控制在工程实践应用的性能比较！-Use MATLAB software, human interaction to build a GUI interface, respectively, with fuzzy control, expert control, BP neural network control to achieve PID control application perform
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PID控制器的性能取决于Kp、Ki、Kd这3个参数是否合理，因此，优化PID控制器参数具有重要意义。目前，PID控制器参数主要是人工调整，这种方法不仅费时，而且不能保证获得最佳的性能。PSO已经广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊系统控制以及其它应用领域，本案例将使用PSO进行PID控制器参数的优化设计。-Performance of PID controller depends on the Kp, Ki, Kd these three parameters are reasona
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采用模糊神经网络PID控制，使系统输出跟踪上输入。(Use fuzzy neural network PID control and make the system output track the input.)
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基于bp模糊神经网路pid控制系统matlab仿真和相关论文报告(Based on bp fuzzy neural network pid control system matlab simulation and related paper report)
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