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详细说明： 第 1 章数字 PID 控制 1.1 PID 控制原理 1.2 连续系统的模拟PID 仿真 1.3 数字PID 控制 1.3.1 位置式PID 控制算法 1.3.2 连续系统的数字PID 控制仿真 1.3.3 离散系统的数字PID 控制仿真 1.3.4 增量式PID 控制算法及仿真 1.3.5 积分分离PID 控制算法及仿真 1.3.6 抗积分饱和PID 控制算法及仿真 1.3.7 梯形积分PID 控制算法 1.3.8 变速积分PID 算法及仿真 1.3.9 带滤波器的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 带死区的PID 控制算法及仿真 1.3.13 基于前馈补偿的PID 控制算法及仿真 1.3.14 步进式PID 控制算法及仿真 第 2 章常用的 PID 控制系统 2.1 单回路PID 控制系统 2.2 串级PID 控制 2.2.1 串级PID 控制原理 2.2.2 仿真程序及分析 2.3 纯滞后系统的大林控制算法 2.3.1 大林控制算法原理 2.3.2 仿真程序及分析 2.4 纯滞后系统的Smith 控制算法 2.4.1 连续Smith 预估控制 2.4.2 仿真程序及分析 2.4.3 数字Smith 预估控制 2.4.4 仿真程序及分析 第 3 章专家 PID 控制和模糊PID 控制 3.1 专家PID 控制 3.1.1 专家PID 控制原理 3.1.2 仿真程序及分析 3.2 模糊自适应整定PID 控制 3.2.1 模糊自适应整定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 章神经 PID 控制 4.1 基于单神经元网络的PID 智能控制 4.1.1 几种典型的学习规则 4.1.2 单神经元自适应PID 控制 4.1.3 改进的单神经元自适应PID 控制 4.1.4 仿真程序及分析 4.1.5 基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID 控制 4.1.6 仿真程序及分析 4.2 基于BP 神经网络整定的PID 控制 4.2.1 基于BP 神经网络的PID 整定原理 4.2.2 仿真程序及分析 4.3 基于RBF 神经网络整定的PID 控制 4.3.1 RBF 神经网络模型 4.3.2 RBF 网络PID 整定原理 4.3.3 仿真程序及分析 4.4 基于RBF 神经网络辨识的单神经元PID 模型参考自适应控制 4.4.1 神经网络模型参考自适应控制原理 4.4.2 仿真程序及分析 4.5 基于CMAC（神经网络）与PID 的并行控制 4.5.1 CMAC 概述 4.5.2 CMAC 与PID 复合控制算法 4.5.3 仿真程序及分析 4.6 CMAC 与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 章基于遗传算法整定的 PID 控制 5.1 遗传算法的基本原理 5.2 遗传算法的优化设计 5.2.1 遗传算法的构成要素 5.2.2 遗传算法的应用步骤 5.3 遗传算法求函数极大值 5.3.1 遗传算法求函数极大值实例 5.3.2 仿真程序 5.4 基于遗传算法的PID 整定 5.4.1 基于遗传算法的PID 整定原理 5.4.2 基于实数编码遗传算法的PID 整定 5.4.3 仿真程序 5.4.4 基于二进制编码遗传算法的PID 整定 5.4.5 仿真程序 5.5 基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID 控制 5.5.1 仿真实例 5.5.2 仿真程序 第 6 章先进 PID 多变量解耦控制 ...展开收缩
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