機械手pid

⑴ 求4篇關於單片機和機械手的參考文獻

[1]方龍,陳丹,肖獻保. 基於單片機的機械手臂控制系統設計[J]. 廣西輕工業,2008,08:89-90.
[2]周衛東. 基於CAN匯流排通訊的機械臂控制系統設計[J]. 南京工程學院學報(自然科學版),2007,04:42-46.
[3]李輝,鄧遵義. 基於CAN匯流排分布式機械臂控制系統設計[J]. 機電產品開發與創新,2011,02:155-157.
[4]金偉. 基於DSP的機械臂控制系統設計[J]. 自動化與儀器儀表,2011,03:30-32.
[5]李鯉,劉善春. 基於ARM的機械臂控制系統分析[J]. 自動化與儀器儀表,2012,02:176-177.
[6]黃冉,周前祥,王一豪. 基於電流變液的機械臂控制系統設計與模擬[J]. 機械設計與製造,2012,12:4-6.
[7]滕冠,劉恆. 基於模糊控制的機械臂控制系統設計與實現[J]. 大眾科技,2015,01:85-87.
[8]馬江. 六自由度機械臂控制系統設計與運動學模擬[D].北京工業大學,2009.
[9]歐艷華. 基於PID的現代加工生產機械臂控制系統設計[J]. 輕工科技,2015,04:59-60.
[10]李磊. 六自由度機械臂控制系統設計[D].哈爾濱工程大學,2007.
[11]趙勝求. 基於視覺的PUMA560機械臂控制系統設計[D].哈爾濱工業大學,2010.

⑵ 北京PLC培訓有哪幾家

plc培訓主要是看這個機構的授課老師實戰經驗否豐富。在網路搜一下，北京京英plc培訓，希望能幫到你

⑶ 模糊滑模控制器在ROV機械手上的應用研究

田烈余^1，2盛堰^1，2陳春亮^1，2

（1.廣州海洋地質調查局 廣州 510760；.國土資源部海底礦產資源重點實驗室 廣州 510760）

第一作者簡介：田烈余（1981—），男，碩士研究生，研究方向為ROV機電液智能控制和海洋地質調查。

摘要 針對水下機器人機械手抓取專用工具及操作準確、快速、可靠平穩地要求，設計一種應用ROV的模糊滑模控制器（滑模控制器，本質上是一類特殊的非線性控制，且非線性表現為控制的不連續性）。該控制器的動態性能取決於滑模系數，與控制對象的參數無關，狀態軌線始終保持在切換面上，從而獲得全局魯棒性（表徵控制系統對特性或參數擾動的不敏感性），提高了位置控制系統的精度。聯合模擬結果表明：該控制器具有良好的動態、穩定性能以及較強的魯棒性，能夠使水下機器人的機械手操作快速准確平穩。

關鍵詞 水下機器人 模糊 滑模 聯合模擬

1 引言

水下機器人的機械手是由液壓缸、電液比例閥、伺服放大器、信號調節器和感測器等組成。該系統具有非線性、滯後性、大慣性等特點。而且水下機器人機械手工作在復雜的海洋環境下，考慮到運動的時變性，環境的復雜性和不確定性，建立精確的運動模型是十分困難的，所以需要對機械手有良好的控制演算法。而常規PID（比例（proportion）、積分（integral）、微分（differential coefficient）控制的縮寫，簡稱PID控制）控制需要建立被控對象精確的數學模型，難以處理復雜的時變性和非線性控制系統，它不能實時調整PID參數，且響應速度不夠快。模糊控制可以把人的經驗轉化為控制策略，對時變的、非線性的、滯後的、高階大慣性的被控對象，但卻無法消除靜態誤差，需要引入積分作用^［1］。基於以上原因，採用模糊滑模控制器，它是典型的非參數模型智能控制器，無需受控系統的數學模型各種准確的參數，僅需要確定機械手系統的工作環境就可以對系統進行控制，並根據不同的工作環境調整控制參數，使其達到最優的控制效果，與其他常規依賴模型的控制演算法比，具有良好的過渡性能和魯棒性特點^［2，3］。

2 模糊滑模的控制方法的設計

2.1 系統描述

水下機器人的機械手是一個典型的閥控缸系統，根據以往的數學模型可知為一三階控制系統^［4，6］，其狀態方程可表示為：

x^（n）=f（x，t）+g（x，t）u（t）+d（t） （1）

x=[x，x，…，x^（n-1）]^T，y=x （2）

其中x⊂Rⁿ，u⊂R，y⊂R，n=3。假設｜d（t）｜≤D。

2.2 滑模控制器的設計

定義全局滑模面為：

其中c ＞ 0，e為跟蹤誤差。

而跟蹤誤差為：e=r-θ其中r為位置指令。

為了實現全局滑模，函數F（t）需要滿足以下三個條件：

（1）

；

（2）F（t）→0 as t→∞；

（3）F（t）一階可導。

其中e₀與

是位置誤差及其導數。條件（1）使系統狀態位於滑模面上，條件（2）保證了閉環系統穩定性，條件（3）是滑模存在條件的要求。

根據上述分析，將F（t）定義為：F（t）=s（0）exp（-λt） （3）

其中λ＞0，s（0）為初始時刻的s（t）。

滑模控制律設計為：

南海地質研究（2014）

2.3 模糊控制器的設計

滑模存在的條件為

南海地質研究（2014）

圖1 二維平面內的滑模運動

Fig.1 The sliding mode motion in a 2D plane

由圖1可見，當系統到達滑模面後，將會保持在滑模面上。K（t）為保證系統運動得以到達滑模面的增益，其值必須足以消除不確定項的影響^［2］。

模糊規則如下：

如果

，則K（t）應增大。

如果

，則K（t）應減小。

由式可以設計關於

和K（t）之間的關系的模糊系統（圖2，圖3），在該系統中，

為輸入，K（t）為輸出。系統輸入輸出的模糊集分別定義如下（圖2，圖3）：

南海地質研究（2014）

K（t）=｛ NB NM Z PM PB｝

其中NB為負大，NM負中，Z零，PM正中，PB正大。

圖2 模糊輸入隸屬函數

Fig.2 The membership function of the fuzzy input

模糊系統的輸入輸出隸屬函數所示選擇如下模糊規則：

（1）IF

is PB THEN K（t）is PB

（2）IF

is PM THEN K（t）is PM

（3）IF

is Z THEN K（t）is Z

（4）IF

is NM THEN K（t）is NM

（5）IF

is NB THEN K（t）is NB

採用積分的方法對

的上界進行估計：

南海地質研究（2014）

其中G為比例系數，G＞0。

控制系統的結構如圖4所示。

用

代替6的K（t），則控制率為

南海地質研究（2014）

圖3 模糊輸出隸屬函數

Fig.3 The output fuzzy membership function

圖4 模糊滑模控制系統結構

Fig.4 Fuzzy sliding mode control system structure

3 水下機器人機械手的系統建模及聯合模擬

模擬模型所有的物理參數都按照實際條件進行設置，系統液壓油泵輸入轉數為1450r/min，公稱排量：63mL/r，供油壓力設定37.4 MPa，油缸規格一樣，缸筒內徑為50mm，活塞桿的直徑為32mm，長度為300mm；兩個缸活塞桿的初始位置都為150mm；所有油管的內徑都為14mm；液壓油密度ρ=0.87×10³kg/m³，彈性模量β為680MPa，比例閥的最大通油麵積為5×10^-5m²，最大開口度為0.005m，節流口流量系數為C_d=0.7；泄露面積為1×10^-12m²，模擬負載力為75KN。

在Simulink（Simulink，為MATLAB最重要的組件之一）中的部分主要是 fuzzyxc（fuzzyxc，Simulink組件中的模糊控制模擬模塊）控制部分，因為在Simulink中實現液壓機械手龐大的機械繫統（圖5），顯然是非常復雜，而相對於機械繫統來說，僅只是控制器部分，將會使模型變的非常的簡單^［2，4］。圖6為Simulink模型中的模糊滑模控制模塊，其中包括了控制器、AMESim模擬模型以及信號處理子系統^［5，6］。

圖5 機械手系統模擬模型

Fig.5 Hydraulic transfer feeder simulation model

圖6 主程序圖

Fig.6 Main program diagram

4 模擬結果分析

表示給出的位移指令y=sin（2πt），取M=2，採用控制式（7），取G=400，c=150，λ=10，模擬時間為10s時的位移跟蹤曲線。從圖7可以看出0.2s就可以跟蹤上給定的位移指令，機械手運動時間一般為30s。

圖7 正弦位置跟蹤

Fig.7 Sine position tracking

5 結語

通過分析型水下機器人的動態特性，建立了位置控制的動態模型。並針對系統特性設計了模糊滑膜控制器，在MATLAB環境中進行了模擬實驗，結果表明模糊滑膜控制比傳統的PID具有更好的快速性、穩定性，而且能夠克服外界擾動的影響。解決了水下機器人機械手的非線性、滯後、大慣性等難以控制的問題，具有重要的理論意義和工程實際應用價值。

參考文獻

［1］谷娜.2008.基於AMESim 和simulink 的汽車電動助力轉向器系統的聯合模擬［D］.四川：西華大學

［2］劉金琨.2005.滑模變結構控制MATLAB 模擬［M］.北京：清華大學出版社，2005.

［3］劉金琨.2004.先進PID 控制MATLAB 模擬［M］.北京：電子工業出版社，2004.

［4］Lynn A，Smid E，Eshraghi M，et al.2005.Modeling hydraulic regenerative hybrid vehicles using AMESim and Matlab/Simulink［5805-03］［J］.PROCEEDINGS⁃SPIE THE INTERNATIONAL SOCIETY FOR OPTICAL ENGINEERING，Vol.36（5805）：43-47

［5］Jing B D，Lu S，Yang L Z，et al.2009.Research of Hydraulic Jack Leakage Diagnosis Emulation Base on Wavelet/AMEsim［J］.Key Engineering Materials，Vol.36（392）：103-108

［6］鄔國秀.2008.基於AMESim 的閥控液壓缸液壓伺服系統的模擬［J］.計算機應用技術，Vol.35（1）：28-30

Fuzzy Sliding Mode Controller Applied Research in the ROV's Mechanical Hands

Tian Lieyu^1，2Sheng Yan^1，2Chen Chunliang^1，2

（1.Guangzhou Marine Geological Survey，Guangzhou，510760；2.Key laboratory of Marine Mineral Reasources，MLR，Guangzhou，510760）

Abstract：For underwater robot manipulator grab special tools and operation accurate，fast，reliable smoothly requirements，design a kind of application of fuzzy synovial controller ROV.The controller of the dynamic performance depends on the sliding mode coefficient，and the parameters of the controlled objects，not state rail line remains in on the switch，so as to achieve global robustness，and improve the precision of the position control system The union simulation results show that the controller has good dynamic，stable performance and strong robustness，can make underwater robot manipulator smooth operation quickly and accurately.

Key words：ROV；Fuzzy；Silding；The Union Simulation

⑷ 求基於matlab模擬的PID型迭代學習控制系統的模擬程序

學長啊，我也做的這個題目，能不能把你當時的畢設給我發一份啊（外加程序） ！！！！！！！學弟在這里謝謝學長了，學長一定要看啊！！！！

⑸ 先進PID控制MATLAB模擬的圖書目錄

第1章 基本的PID控制 1
1.1 PID控制原理 1
1.2 連續系統的模擬PID模擬 2
1.2.1 基本的PID控制 2
1.2.2 線性時變系統的PID控制 8
1.3 數字PID控制 12
1.3.1 位置式PID控制演算法 12
1.3.2 連續系統的數字PID控制模擬 13
1.3.3 離散系統的數字PID控制模擬 19
1.3.4 增量式PID控制演算法及模擬 25
1.3.5 積分分離PID控制演算法及模擬 27
1.3.6 抗積分飽和PID控制演算法及模擬 32
1.3.7 梯形積分PID控制演算法 35
1.3.8 變速積分PID演算法及模擬 35
1.3.9 帶濾波器的PID控制模擬 39
1.3.10 不完全微分PID控制演算法及模擬 45
1.3.11 微分先行PID控制演算法及模擬 49
1.3.12 帶死區的PID控制演算法及模擬 52
1.3.13 基於前饋補償的PID控制演算法及模擬 56
1.3.14 步進式PID控制演算法及模擬 59
1.3.15 PID控制的方波響應 61
1.3.16 基於卡爾曼濾波器的PID控制 64
1.4 S函數介紹 73
1.4.1 S函數簡介 73
1.4.2 S函數使用步驟 73
1.4.3 S函數的基本功能及重要參數設定 73
1.4.4 實例說明 74
1.5 PID研究新進展 74
第2章 PID控制器的整定 76
2.1 概述 76
2.2 基於響應曲線法的PID整定 76
2.2.1 基本原理 76
2.2.2 模擬實例 77
2.3 基於Ziegler-Nichols的頻域響應PID整定 81
2.3.1 連續Ziegler-Nichols方法的PID整定 81
2.3.2 模擬實例 81
2.3.3 離散Ziegler-Nichols方法的PID整定 84
2.3.4 模擬實例 84
2.4 基於頻域分析的PD整定 88
2.4.1 基本原理 88
2.4.2 模擬實例 88
2.5 基於相位裕度整定的PI控制 91
2.5.1 基本原理 91
2.5.2 模擬實例 94
2.6 基於極點配置的穩定PD控制 95
2.6.1 基本原理 95
2.6.2 模擬實例 96
2.7 基於臨界比例度法的PID整定 98
2.7.1 基本原理 98
2.7.2 模擬實例 99
2.8 一類非線性整定的PID控制 101
2.8.1 基本原理 101
2.8.2 模擬實例 103
2.9 基於優化函數的PID整定 105
2.9.1 基本原理 105
2.9.2 模擬實例 105
2.10 基於NCD優化的PID整定 107
2.10.1 基本原理 107
2.10.2 模擬實例 107
2.11 基於NCD與優化函數結合的PID整定 111
2.11.1 基本原理 111
2.11.2 模擬實例 111
2.12 傳遞函數的頻域測試 113
2.12.1 基本原理 113
2.12.2 模擬實例 114
第3章 時滯系統的PID控制 117
3.1 單迴路PID控制系統 117
3.2 串級PID控制 117
3.2.1 串級PID控制原理 117
3.2.2 模擬實例 118
3.3 純滯後系統的大林控制演算法 122
3.3.1 大林控制演算法原理 122
3.3.2 模擬實例 122
3.4 純滯後系統的Smith控制演算法 124
3.4.1 連續Smith預估控制 125
3.4.2 模擬實例 126
3.4.3 數字Smith預估控制 128
3.4.4 模擬實例 129
第4章 基於微分器的PID控制 134
4.1 基於全程快速微分器的PID控制 134
4.1.1 全程快速微分器 134
4.1.2 模擬實例 134
4.2 基於Levant微分器的PID控制 143
4.2.1 Levant微分器 143
4.2.2 模擬實例 144
第5章 基於觀測器的PID控制 156
5.1 基於慢干擾觀測器補償的PID控制 156
5.1.1 系統描述 156
5.1.2 觀測器設計 156
5.1.3 模擬實例 157
5.2 基於干擾觀測器的PID控制 162
5.2.1 干擾觀測器基本原理 162
5.2.2 干擾觀測器的性能分析 164
5.2.3 干擾觀測器魯棒穩定性 166
5.2.4 低通濾波器 的設計 167
5.2.5 模擬實例 168
5.3 基於擴張觀測器的PID控制 172
5.3.1 擴張觀測器的設計 172
5.3.2 擴張觀測器的分析 173
5.3.3 模擬實例 175
5.4 基於輸出延遲觀測器的PID控制 189
5.4.1 系統描述 189
5.4.2 輸出延遲觀測器的設計 189
5.4.3 延遲觀測器的分析 190
5.4.4 模擬實例 191
第6章 自抗擾控制器及其PID控制 201
6.1 非線性跟蹤微分器 201
6.1.1 微分器描述 201
6.1.2 模擬實例 201
6.2 安排過渡過程及PID控制 205
6.2.1 安排過渡過程 205
6.2.2 模擬實例 206
6.3 基於非線性擴張觀測器的PID控制 212
6.3.1 系統描述 212
6.3.2 非線性擴張觀測器 212
6.3.3 模擬實例 213
6.4 非線性PID控制 225
6.4.1 非線性PID控制演算法 225
6.4.2 模擬實例 225
6.5 自抗擾控制 228
6.5.1 自抗擾控制結構 228
6.5.2 模擬實例 228
第7章 PD魯棒自適應控制 239
7.1 撓性航天器穩定PD魯棒控制 239
7.1.1 撓性航天器建模 239
7.1.2 PD控制器的設計 240
7.1.3 模擬實例 240
7.2 基於名義模型的機械手PI魯棒控制 245
7.2.1 問題的提出 245
7.2.2 魯棒控制律的設計 246
7.2.3 穩定性分析 246
7.2.4 模擬實例 247
7.3 基於Anti-winp的PID控制 255
7.3.1 Anti-winp基本原理 255
7.3.2 基於Anti-winp的PID控制 255
7.3.3 模擬實例 256
7.4 基於PD增益自適應調節的模型參考自適應控制 259
7.4.1 問題描述 259
7.4.2 控制律的設計與分析 260
7.4.3 模擬實例 261
第8章 模糊PD控制和專家PID控制 270
8.1 倒立擺穩定的PD控制 270
8.1.1 系統描述 270
8.1.2 控制律設計 270
8.1.3 模擬實例 271
8.2 基於自適應模糊補償的倒立擺PD控制 274
8.2.1 問題描述 274
8.2.2 自適應模糊控制器設計與分析 275
8.2.3 穩定性分析 276
8.2.4 模擬實例 277
8.3 基於模糊規則表的模糊PD控制 284
8.3.1 基本原理 284
8.3.2 模擬實例 285
8.4 模糊自適應整定PID控制 288
8.4.1 模糊自適應整定PID控制原理 288
8.4.2 模擬實例 291
8.5 專家PID控制 296
8.5.1 專家PID控制原理 296
8.5.2 模擬實例 297
第9章 神經PID控制 301
9.1 基於單神經元網路的PID智能控制 301
9.1.1 幾種典型的學習規則 301
9.1.2 單神經元自適應PID控制 301
9.1.3 改進的單神經元自適應PID控制 302
9.1.4 模擬實例 303
9.1.5 基於二次型性能指標學習演算法的單神經元自適應PID控制 305
9.1.6 模擬實例 306
9.2 基於RBF神經網路整定的PID控制 309
9.2.1 RBF神經網路模型 309
9.2.2 RBF網路PID整定原理 310
9.2.3 模擬實例 311
9.3 基於自適應神經網路補償的倒立擺PD控制 316
9.3.1 問題描述 316
9.3.2 自適應神經網路設計與分析 316
9.3.3 模擬實例 319
第10章 基於遺傳演算法整定的PID控制 325
10.1 遺傳演算法的基本原理 325
10.2 遺傳演算法的優化設計 326
10.2.1 遺傳演算法的構成要素 326
10.2.2 遺傳演算法的應用步驟 326
10.3 遺傳演算法求函數極大值 327
10.3.1 二進制編碼遺傳演算法求函數極大值 327
10.3.2 實數編碼遺傳演算法求函數極大值 331
10.4 基於遺傳演算法的PID整定 334
10.4.1 基於遺傳演算法的PID整定原理 335
10.4.2 基於實數編碼遺傳演算法的PID整定 337
10.4.3 基於二進制編碼遺傳演算法的PID整定 341
10.4.4 基於自適應在線遺傳演算法整定的PD控制 347
10.5 基於摩擦模型補償的PD控制 352
10.5.1 摩擦模型辨識 352
10.5.2 模擬實例 353
第11章 伺服系統PID控制 359
11.1 基於LuGre摩擦模型的PID控制 359
11.1.1 伺服系統的摩擦現象 359
11.1.2 伺服系統的LuGre摩擦模型 359
11.1.3 模擬實例 360
11.2 基於Stribeck摩擦模型的PID控制 362
11.2.1 Stribeck摩擦模型描述 362
11.2.2 一個典型伺服系統描述 363
11.2.3 模擬實例 364
11.3 伺服系統三環的PID控制 371
11.3.1 伺服系統三環的PID控制原理 371
11.3.2 模擬實例 372
11.4 二質量伺服系統的PID控制 375
11.4.1 二質量伺服系統的PID控制原理 375
11.4.2 模擬實例 377
11.5 伺服系統的模擬PD+數字前饋控制 379
11.5.1 伺服系統的模擬PD+數字前饋控制原理 379
11.5.2 模擬實例 380
第12章 迭代學習PID控制 382
12.1 迭代學習控制方法介紹 382
12.2 迭代學習控制基本原理 382
12.3 基本的迭代學習控制演算法 383
12.4 基於PID型的迭代學習控制 383
12.4.1 系統描述 383
12.4.2 控制器設計 384
12.4.3 模擬實例 384
第13章 其他控制方法的設計與模擬 390
13.1 單級倒立擺建模 390
13.2 倒立擺PD控制 391
13.2.1 系統描述 391
13.2.2 模擬實例 391
13.3 單級倒立擺的全狀態反饋控制 394
13.3.1 系統描述 394
13.3.2 全狀態反饋控制 395
13.3.3 模擬實例 395
13.4 輸入/輸出反饋線性化 403
13.4.1 系統描述 403
13.4.2 控制律設計 404
13.4.3 模擬實例 404
13.5 倒立擺反演控制 408
13.5.1 系統描述 408
13.5.2 控制律設計 408
13.5.3 模擬實例 409
13.6 倒立擺滑模控制 413
13.6.1 問題描述 413
13.6.2 控制律設計 413
13.6.3 模擬實例 414
13.7 自適應魯棒控制 419
13.7.1 問題的提出 419
13.7.2 自適應控制律的設計 419
13.7.3 模擬實例 420
13.8 單級倒立擺的H∞控制 427
13.8.1 系統描述 427
13.8.2 H∞控制器要求 428
13.8.3 基於Riccati方程的H∞控制 429
13.8.4 基於LMI的H∞控制 429
13.8.5 模擬實例 431
13.9 基於GUI的倒立擺控制動畫演示 438
13.9.1 GUI介紹 438
13.9.2 演示程序的構成 439
13.9.3 主程序的實現 439
13.9.4 演示界面的GUI設計 439
13.9.5 演示步驟 440
第14章 PID實時控制的C++語言 設計及應用 442
14.1 控制系統模擬的C++實現 442
14.2 基於C++的三軸飛行模擬轉台伺服系統PID實時控制 444
14.2.1 控制系統構成 445
14.2.2 實時控製程序分析 445
14.2.3 模擬實例 449
附錄A 常用符號說明 459
參考文獻 460

⑹ 求《先進PID控制MATLAB模擬（第3版）》電子版，希望有的朋友發下，紙質版出差帶著太不方便。

第三版的電子書不好找，找了很久，只找到第二版的，供參考。

下面是兩個版本的目錄對比。

第三版目錄：

第1章 基本的PID控制
1.1 PID控制原理
1.2 連續系統的模擬PID模擬
1.2.1 基本的PID控制
1.2.2 線性時變系統的PID控制
1.3 數字PID控制
1.3.1 位置式PID控制演算法
1.3.2 連續系統的數字PID控制模擬
1.3.3 離散系統的數字PID控制模擬
1.3.4 增量式PID控制演算法及模擬
1.3.5 積分分離PID控制演算法及模擬
1.3.6 抗積分飽和PID控制演算法及模擬
1.3.7 梯形積分PID控制演算法
1.3.8 變速積分PID演算法及模擬
1.3.9 帶濾波器的PID控制模擬
1.3.10 不完全微分PID控制演算法及模擬
1.3.11 微分先行PID控制演算法及模擬
1.3.12 帶死區的PID控制演算法及模擬
1.3.13 基於前饋補償的PID控制演算法及模擬
1.3.14 步進式PID控制演算法及模擬
1.3.15 PID控制的方波響應
1.3.16 基於卡爾曼濾波器的PID控制
1.4 S函數介紹
1.4.1 S函數簡介
1.4.2 S函數使用步驟
1.4.3 S函數的基本功能及重要參數設定
1.4.4 實例說明
1.5 PID研究新進展
第2章 PID控制器的整定
2.1 概述
2.2 基於響應曲線法的PID整定
2.2.1 基本原理
2.2.2 模擬實例
2.3 基於Ziegler-Nichols的頻域響應PID整定
2.3.1 連續Ziegler-Nichols方法的PID整定
2.3.2 模擬實例
2.3.3 離散Ziegler-Nichols方法的PID整定
2.3.4 模擬實例
2.4 基於頻域分析的PD整定
2.4.1 基本原理
2.4.2 模擬實例
2.5 基於相位裕度整定的PI控制
2.5.1 基本原理
2.5.2 模擬實例
2.6 基於極點配置的穩定PD控制
2.6.1 基本原理
2.6.2 模擬實例
2.7 基於臨界比例度法的PID整定
2.7.1 基本原理
2.7.2 模擬實例
2.8 一類非線性整定的PID控制
2.8.1 基本原理
2.8.2 模擬實例
2.9 基於優化函數的PID整定
2.9.1 基本原理
2.9.2 模擬實例
2.10 基於NCD優化的PID整定
2.10.1 基本原理
2.10.2 模擬實例
2.11 基於NCD與優化函數結合的PID整定
2.11.1 基本原理
2.11.2 模擬實例
2.12 傳遞函數的頻域測試
2.12.1 基本原理
2.12.2 模擬實例
第3章 時滯系統的PID控制
3.1 單迴路PID控制系統
3.2 串級PID控制
3.2.1 串級PID控制原理
3.2.2 模擬實例
3.3 純滯後系統的大林控制演算法
3.3.1 大林控制演算法原理
3.3.2 模擬實例
3.4 純滯後系統的Smith控制演算法
3.4.1 連續Smith預估控制
3.4.2 模擬實例
3.4.3 數字Smith預估控制
3.4.4 模擬實例
第4章 基於微分器的PID控制
4.1 基於全程快速微分器的PID控制
4.1.1 全程快速微分器
4.1.2 模擬實例
4.2 基於Levant微分器的PID控制
4.2.1 Levant微分器
4.2.2 模擬實例
第5章 基於觀測器的PID控制
5.1 基於慢干擾觀測器補償的PID控制
5.1.1 系統描述
5.1.2 觀測器設計
5.1.3 模擬實例
5.2 基於干擾觀測器的PID控制
5.2.1 干擾觀測器基本原理
5.2.2 干擾觀測器的性能分析
5.2.3 干擾觀測器魯棒穩定性
5.2.4 低通濾波器 的設計
5.2.5 模擬實例
5.3 基於擴張觀測器的PID控制
5.3.1 擴張觀測器的設計
5.3.2 擴張觀測器的分析
5.3.3 模擬實例
5.4 基於輸出延遲觀測器的PID控制
5.4.1 系統描述
5.4.2 輸出延遲觀測器的設計
5.4.3 延遲觀測器的分析
5.4.4 模擬實例
第6章 自抗擾控制器及其PID控制
6.1 非線性跟蹤微分器
6.1.1 微分器描述
6.1.2 模擬實例
6.2 安排過渡過程及PID控制
6.2.1 安排過渡過程
6.2.2 模擬實例
6.3 基於非線性擴張觀測器的PID控制
6.3.1 系統描述
6.3.2 非線性擴張觀測器
6.3.3 模擬實例
6.4 非線性PID控制
6.4.1 非線性PID控制演算法
6.4.2 模擬實例
6.5 自抗擾控制
6.5.1 自抗擾控制結構
6.5.2 模擬實例
第7章 PD魯棒自適應控制
7.1 撓性航天器穩定PD魯棒控制
7.1.1 撓性航天器建模
7.1.2 PD控制器的設計
7.1.3 模擬實例
7.2 基於名義模型的機械手PI魯棒控制
7.2.1 問題的提出
7.2.2 魯棒控制律的設計
7.2.3 穩定性分析
7.2.4 模擬實例
7.3 基於Anti-winp的PID控制
7.3.1 Anti-winp基本原理
7.3.2 基於Anti-winp的PID控制
7.3.3 模擬實例
7.4 基於PD增益自適應調節的模型參考自適應控制
7.4.1 問題描述
7.4.2 控制律的設計與分析
7.4.3 模擬實例
第8章 模糊PD控制和專家PID控制
8.1 倒立擺穩定的PD控制
8.1.1 系統描述
8.1.2 控制律設計
8.1.3 模擬實例
8.2 基於自適應模糊補償的倒立擺PD控制
8.2.1 問題描述
8.2.2 自適應模糊控制器設計與分析
8.2.3 穩定性分析
8.2.4 模擬實例
8.3 基於模糊規則表的模糊PD控制
8.3.1 基本原理
8.3.2 模擬實例
8.4 模糊自適應整定PID控制
8.4.1 模糊自適應整定PID控制原理
8.4.2 模擬實例
8.5 專家PID控制
8.5.1 專家PID控制原理
8.5.2 模擬實例
第9章 神經PID控制
9.1 基於單神經元網路的PID智能控制
9.1.1 幾種典型的學習規則
9.1.2 單神經元自適應PID控制
9.1.3 改進的單神經元自適應PID控制
9.1.4 模擬實例
9.1.5 基於二次型性能指標學習演算法的單神經元自適應PID控制
9.1.6 模擬實例
9.2 基於RBF神經網路整定的PID控制
9.2.1 RBF神經網路模型
9.2.2 RBF網路PID整定原理
9.2.3 模擬實例
9.3 基於自適應神經網路補償的倒立擺PD控制
9.3.1 問題描述
9.3.2 自適應神經網路設計與分析
9.3.3 模擬實例
第10章 基於遺傳演算法整定的PID控制
10.1 遺傳演算法的基本原理
10.2 遺傳演算法的優化設計
10.2.1 遺傳演算法的構成要素
10.2.2 遺傳演算法的應用步驟
10.3 遺傳演算法求函數極大值
10.3.1 二進制編碼遺傳演算法求函數極大值
10.3.2 實數編碼遺傳演算法求函數極大值
10.4 基於遺傳演算法的PID整定
10.4.1 基於遺傳演算法的PID整定原理
10.4.2 基於實數編碼遺傳演算法的PID整定
10.4.3 基於二進制編碼遺傳演算法的PID整定
10.4.4 基於自適應在線遺傳演算法整定的PD控制
10.5 基於摩擦模型補償的PD控制
10.5.1 摩擦模型辨識
10.5.2 模擬實例
第11章 伺服系統PID控制
11.1 基於LuGre摩擦模型的PID控制
11.1.1 伺服系統的摩擦現象
11.1.2 伺服系統的LuGre摩擦模型
11.1.3 模擬實例
11.2 基於Stribeck摩擦模型的PID控制
11.2.1 Stribeck摩擦模型描述
11.2.2 一個典型伺服系統描述
11.2.3 模擬實例
11.3 伺服系統三環的PID控制
11.3.1 伺服系統三環的PID控制原理
11.3.2 模擬實例
11.4 二質量伺服系統的PID控制
11.4.1 二質量伺服系統的PID控制原理
11.4.2 模擬實例
11.5 伺服系統的模擬PD+數字前饋控制
11.5.1 伺服系統的模擬PD+數字前饋控制原理
11.5.2 模擬實例
第12章 迭代學習PID控制
12.1 迭代學習控制方法介紹
12.2 迭代學習控制基本原理
12.3 基本的迭代學習控制演算法
12.4 基於PID型的迭代學習控制
12.4.1 系統描述
12.4.2 控制器設計
12.4.3 模擬實例
第13章 其他控制方法的設計與模擬
13.1 單級倒立擺建模
13.2 倒立擺PD控制
13.2.1 系統描述
13.2.2 模擬實例
13.3 單級倒立擺的全狀態反饋控制
13.3.1 系統描述
13.3.2 全狀態反饋控制
13.3.3 模擬實例
13.4 輸入/輸出反饋線性化
13.4.1 系統描述
13.4.2 控制律設計
13.4.3 模擬實例
13.5 倒立擺反演控制
13.5.1 系統描述
13.5.2 控制律設計
13.5.3 模擬實例
13.6 倒立擺滑模控制
13.6.1 問題描述
13.6.2 控制律設計
13.6.3 模擬實例
13.7 自適應魯棒控制
13.7.1 問題的提出
13.7.2 自適應控制律的設計
13.7.3 模擬實例
13.8 單級倒立擺的H∞控制
13.8.1 系統描述
13.8.2 H∞控制器要求
13.8.3 基於Riccati方程的H∞控制
13.8.4 基於LMI的H∞控制
13.8.5 模擬實例
13.9 基於GUI的倒立擺控制動畫演示
13.9.1 GUI介紹
13.9.2 演示程序的構成
13.9.3 主程序的實現
13.9.4 演示界面的GUI設計
13.9.5 演示步驟
第14章 PID實時控制的C++語言 設計及應用
14.1 控制系統模擬的C++實現
14.2 基於C++的三軸飛行模擬轉台伺服系統PID實時控制
14.2.1 控制系統構成
14.2.2 實時控製程序分析
14.2.3 模擬實例
附錄A 常用符號說明
參考文獻

第二版目錄：

第1章數字PID控制
1.1PID控制原理
1.2連續系統的模擬PID模擬
1.2.1基本的PID控制
1.2.2線性時變系統的PID控制
1.3數字PID控制
1.3.1位置式PID控制演算法
1.3.2連續系統的數字PID控制模擬
1.3.3離散系統的數字PID控制模擬
1.3.4增量式PID控制演算法及模擬
1.3.5積分分離PID控制演算法及模擬
1.3.6抗積分飽和PID控制演算法及模擬
1.3.7梯形積分PID控制演算法
1.3.8變速積分PID演算法及模擬
1.3.9帶濾波器的PID控制模擬
1.3.10不完全微分PID控制演算法及模擬
1.3.11微分先行PID控制演算法及模擬
1.3.12帶死區的PID控制演算法及模擬
1.3.13基於前饋補償的PID控制演算法及模擬
1.3.14步進式PID控制演算法及模擬

第2章常用的PID控制系統
2.1單迴路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模擬程序及分析
2.3純滯後系統的大林控制演算法
2.3.1大林控制演算法原理
2.3.2模擬程序及分析
2.4純滯後系統的Smith控制演算法
2.4.1連續Smith預估控制
2.4.2模擬程序及分析
2.4.3數字Smith預估控制
2.4.4模擬程序及分析

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模擬程序及分析
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模擬程序及分析
3.3模糊免疫PID控制演算法
3.3.1模糊免疫PID控制演算法原理
3.3.2模擬程序及分析

第4章神經PID控制
4.1基於單神經元網路的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模擬程序及分析
4.1.5基於二次型性能指標學習演算法的單神經元自適應PID控制
4.1.6模擬程序及分析
4.2基於BP神經網路整定的PID控制
4.2.1基於BP神經網路的PID整定原理
4.2.2模擬程序及分析
4.3基於RBF神經網路整定的PID控制
4.3.1RBF神經網路模型
4.3.2RBF網路PID整定原理
4.3.3模擬程序及分析
4.4基於RBF神經網路辨識的單神經元PID模型參考自適應控制
4.4.1神經網路模型參考自適應控制原理
4.4.2模擬程序及分析
4.5基於CMAC（神經網路）與PID的並行控制
4.5.1CMAC概述
4.5.2CMAC與PID復合控制演算法
4.5.3模擬程序及分析
4.6CMAC與PID並行控制的Simulink模擬
4.6.1Simulink模擬方法
4.6.2模擬程序及分析

第5章基於遺傳演算法整定的PID控制
……
第6章先進PID多變數控制
第7章幾種先進PID控制方法
第8章灰色PID控制
第9章伺服系統PID控制
第10章機器人的PID控制
第11章PID實時控制的C++語言設計及應用
參考文獻