机械手pid

⑴ 求4篇关于单片机和机械手的参考文献

[1]方龙,陈丹,肖献保. 基于单片机的机械手臂控制系统设计[J]. 广西轻工业,2008,08:89-90.
[2]周卫东. 基于CAN总线通讯的机械臂控制系统设计[J]. 南京工程学院学报(自然科学版),2007,04:42-46.
[3]李辉,邓遵义. 基于CAN总线分布式机械臂控制系统设计[J]. 机电产品开发与创新,2011,02:155-157.
[4]金伟. 基于DSP的机械臂控制系统设计[J]. 自动化与仪器仪表,2011,03:30-32.
[5]李鲤,刘善春. 基于ARM的机械臂控制系统分析[J]. 自动化与仪器仪表,2012,02:176-177.
[6]黄冉,周前祥,王一豪. 基于电流变液的机械臂控制系统设计与仿真[J]. 机械设计与制造,2012,12:4-6.
[7]滕冠,刘恒. 基于模糊控制的机械臂控制系统设计与实现[J]. 大众科技,2015,01:85-87.
[8]马江. 六自由度机械臂控制系统设计与运动学仿真[D].北京工业大学,2009.
[9]欧艳华. 基于PID的现代加工生产机械臂控制系统设计[J]. 轻工科技,2015,04:59-60.
[10]李磊. 六自由度机械臂控制系统设计[D].哈尔滨工程大学,2007.
[11]赵胜求. 基于视觉的PUMA560机械臂控制系统设计[D].哈尔滨工业大学,2010.

⑵ 北京PLC培训有哪几家

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⑶ 模糊滑模控制器在ROV机械手上的应用研究

田烈余^1，2盛堰^1，2陈春亮^1，2

（1.广州海洋地质调查局 广州 510760；.国土资源部海底矿产资源重点实验室 广州 510760）

第一作者简介：田烈余（1981—），男，硕士研究生，研究方向为ROV机电液智能控制和海洋地质调查。

摘要 针对水下机器人机械手抓取专用工具及操作准确、快速、可靠平稳地要求，设计一种应用ROV的模糊滑模控制器（滑模控制器，本质上是一类特殊的非线性控制，且非线性表现为控制的不连续性）。该控制器的动态性能取决于滑模系数，与控制对象的参数无关，状态轨线始终保持在切换面上，从而获得全局鲁棒性（表征控制系统对特性或参数扰动的不敏感性），提高了位置控制系统的精度。联合仿真结果表明：该控制器具有良好的动态、稳定性能以及较强的鲁棒性，能够使水下机器人的机械手操作快速准确平稳。

关键词 水下机器人 模糊 滑模 联合仿真

1 引言

水下机器人的机械手是由液压缸、电液比例阀、伺服放大器、信号调节器和传感器等组成。该系统具有非线性、滞后性、大惯性等特点。而且水下机器人机械手工作在复杂的海洋环境下，考虑到运动的时变性，环境的复杂性和不确定性，建立精确的运动模型是十分困难的，所以需要对机械手有良好的控制算法。而常规PID（比例（proportion）、积分（integral）、微分（differential coefficient）控制的缩写，简称PID控制）控制需要建立被控对象精确的数学模型，难以处理复杂的时变性和非线性控制系统，它不能实时调整PID参数，且响应速度不够快。模糊控制可以把人的经验转化为控制策略，对时变的、非线性的、滞后的、高阶大惯性的被控对象，但却无法消除静态误差，需要引入积分作用^［1］。基于以上原因，采用模糊滑模控制器，它是典型的非参数模型智能控制器，无需受控系统的数学模型各种准确的参数，仅需要确定机械手系统的工作环境就可以对系统进行控制，并根据不同的工作环境调整控制参数，使其达到最优的控制效果，与其他常规依赖模型的控制算法比，具有良好的过渡性能和鲁棒性特点^［2，3］。

2 模糊滑模的控制方法的设计

2.1 系统描述

水下机器人的机械手是一个典型的阀控缸系统，根据以往的数学模型可知为一三阶控制系统^［4，6］，其状态方程可表示为：

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。假设｜d（t）｜≤D。

2.2 滑模控制器的设计

定义全局滑模面为：

其中c ＞ 0，e为跟踪误差。

而跟踪误差为：e=r-θ其中r为位置指令。

为了实现全局滑模，函数F（t）需要满足以下三个条件：

（1）

；

（2）F（t）→0 as t→∞；

（3）F（t）一阶可导。

其中e₀与

是位置误差及其导数。条件（1）使系统状态位于滑模面上，条件（2）保证了闭环系统稳定性，条件（3）是滑模存在条件的要求。

根据上述分析，将F（t）定义为：F（t）=s（0）exp（-λt） （3）

其中λ＞0，s（0）为初始时刻的s（t）。

滑模控制律设计为：

南海地质研究（2014）

2.3 模糊控制器的设计

滑模存在的条件为

南海地质研究（2014）

图1 二维平面内的滑模运动

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

由图1可见，当系统到达滑模面后，将会保持在滑模面上。K（t）为保证系统运动得以到达滑模面的增益，其值必须足以消除不确定项的影响^［2］。

模糊规则如下：

如果

，则K（t）应增大。

如果

，则K（t）应减小。

由式可以设计关于

和K（t）之间的关系的模糊系统（图2，图3），在该系统中，

为输入，K（t）为输出。系统输入输出的模糊集分别定义如下（图2，图3）：

南海地质研究（2014）

K（t）=｛ NB NM Z PM PB｝

其中NB为负大，NM负中，Z零，PM正中，PB正大。

图2 模糊输入隶属函数

Fig.2 The membership function of the fuzzy input

模糊系统的输入输出隶属函数所示选择如下模糊规则：

（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

采用积分的方法对

的上界进行估计：

南海地质研究（2014）

其中G为比例系数，G＞0。

控制系统的结构如图4所示。

用

代替6的K（t），则控制率为

南海地质研究（2014）

图3 模糊输出隶属函数

Fig.3 The output fuzzy membership function

图4 模糊滑模控制系统结构

Fig.4 Fuzzy sliding mode control system structure

3 水下机器人机械手的系统建模及联合仿真

仿真模型所有的物理参数都按照实际条件进行设置，系统液压油泵输入转数为1450r/min，公称排量：63mL/r，供油压力设定37.4 MPa，油缸规格一样，缸筒内径为50mm，活塞杆的直径为32mm，长度为300mm；两个缸活塞杆的初始位置都为150mm；所有油管的内径都为14mm；液压油密度ρ=0.87×10³kg/m³，弹性模量β为680MPa，比例阀的最大通油面积为5×10^-5m²，最大开口度为0.005m，节流口流量系数为C_d=0.7；泄露面积为1×10^-12m²，模拟负载力为75KN。

在Simulink（Simulink，为MATLAB最重要的组件之一）中的部分主要是 fuzzyxc（fuzzyxc，Simulink组件中的模糊控制仿真模块）控制部分，因为在Simulink中实现液压机械手庞大的机械系统（图5），显然是非常复杂，而相对于机械系统来说，仅只是控制器部分，将会使模型变的非常的简单^［2，4］。图6为Simulink模型中的模糊滑模控制模块，其中包括了控制器、AMESim仿真模型以及信号处理子系统^［5，6］。

图5 机械手系统仿真模型

Fig.5 Hydraulic transfer feeder simulation model

图6 主程序图

Fig.6 Main program diagram

4 仿真结果分析

表示给出的位移指令y=sin（2πt），取M=2，采用控制式（7），取G=400，c=150，λ=10，仿真时间为10s时的位移跟踪曲线。从图7可以看出0.2s就可以跟踪上给定的位移指令，机械手运动时间一般为30s。

图7 正弦位置跟踪

Fig.7 Sine position tracking

5 结语

通过分析型水下机器人的动态特性，建立了位置控制的动态模型。并针对系统特性设计了模糊滑膜控制器，在MATLAB环境中进行了仿真实验，结果表明模糊滑膜控制比传统的PID具有更好的快速性、稳定性，而且能够克服外界扰动的影响。解决了水下机器人机械手的非线性、滞后、大惯性等难以控制的问题，具有重要的理论意义和工程实际应用价值。

参考文献

［1］谷娜.2008.基于AMESim 和simulink 的汽车电动助力转向器系统的联合仿真［D］.四川：西华大学

［2］刘金琨.2005.滑模变结构控制MATLAB 仿真［M］.北京：清华大学出版社，2005.

［3］刘金琨.2004.先进PID 控制MATLAB 仿真［M］.北京：电子工业出版社，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］邬国秀.2008.基于AMESim 的阀控液压缸液压伺服系统的仿真［J］.计算机应用技术，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 求基于matlab仿真的PID型迭代学习控制系统的仿真程序

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⑸ 先进PID控制MATLAB仿真的图书目录

第1章 基本的PID控制 1
1.1 PID控制原理 1
1.2 连续系统的模拟PID仿真 2
1.2.1 基本的PID控制 2
1.2.2 线性时变系统的PID控制 8
1.3 数字PID控制 12
1.3.1 位置式PID控制算法 12
1.3.2 连续系统的数字PID控制仿真 13
1.3.3 离散系统的数字PID控制仿真 19
1.3.4 增量式PID控制算法及仿真 25
1.3.5 积分分离PID控制算法及仿真 27
1.3.6 抗积分饱和PID控制算法及仿真 32
1.3.7 梯形积分PID控制算法 35
1.3.8 变速积分PID算法及仿真 35
1.3.9 带滤波器的PID控制仿真 39
1.3.10 不完全微分PID控制算法及仿真 45
1.3.11 微分先行PID控制算法及仿真 49
1.3.12 带死区的PID控制算法及仿真 52
1.3.13 基于前馈补偿的PID控制算法及仿真 56
1.3.14 步进式PID控制算法及仿真 59
1.3.15 PID控制的方波响应 61
1.3.16 基于卡尔曼滤波器的PID控制 64
1.4 S函数介绍 73
1.4.1 S函数简介 73
1.4.2 S函数使用步骤 73
1.4.3 S函数的基本功能及重要参数设定 73
1.4.4 实例说明 74
1.5 PID研究新进展 74
第2章 PID控制器的整定 76
2.1 概述 76
2.2 基于响应曲线法的PID整定 76
2.2.1 基本原理 76
2.2.2 仿真实例 77
2.3 基于Ziegler-Nichols的频域响应PID整定 81
2.3.1 连续Ziegler-Nichols方法的PID整定 81
2.3.2 仿真实例 81
2.3.3 离散Ziegler-Nichols方法的PID整定 84
2.3.4 仿真实例 84
2.4 基于频域分析的PD整定 88
2.4.1 基本原理 88
2.4.2 仿真实例 88
2.5 基于相位裕度整定的PI控制 91
2.5.1 基本原理 91
2.5.2 仿真实例 94
2.6 基于极点配置的稳定PD控制 95
2.6.1 基本原理 95
2.6.2 仿真实例 96
2.7 基于临界比例度法的PID整定 98
2.7.1 基本原理 98
2.7.2 仿真实例 99
2.8 一类非线性整定的PID控制 101
2.8.1 基本原理 101
2.8.2 仿真实例 103
2.9 基于优化函数的PID整定 105
2.9.1 基本原理 105
2.9.2 仿真实例 105
2.10 基于NCD优化的PID整定 107
2.10.1 基本原理 107
2.10.2 仿真实例 107
2.11 基于NCD与优化函数结合的PID整定 111
2.11.1 基本原理 111
2.11.2 仿真实例 111
2.12 传递函数的频域测试 113
2.12.1 基本原理 113
2.12.2 仿真实例 114
第3章 时滞系统的PID控制 117
3.1 单回路PID控制系统 117
3.2 串级PID控制 117
3.2.1 串级PID控制原理 117
3.2.2 仿真实例 118
3.3 纯滞后系统的大林控制算法 122
3.3.1 大林控制算法原理 122
3.3.2 仿真实例 122
3.4 纯滞后系统的Smith控制算法 124
3.4.1 连续Smith预估控制 125
3.4.2 仿真实例 126
3.4.3 数字Smith预估控制 128
3.4.4 仿真实例 129
第4章 基于微分器的PID控制 134
4.1 基于全程快速微分器的PID控制 134
4.1.1 全程快速微分器 134
4.1.2 仿真实例 134
4.2 基于Levant微分器的PID控制 143
4.2.1 Levant微分器 143
4.2.2 仿真实例 144
第5章 基于观测器的PID控制 156
5.1 基于慢干扰观测器补偿的PID控制 156
5.1.1 系统描述 156
5.1.2 观测器设计 156
5.1.3 仿真实例 157
5.2 基于干扰观测器的PID控制 162
5.2.1 干扰观测器基本原理 162
5.2.2 干扰观测器的性能分析 164
5.2.3 干扰观测器鲁棒稳定性 166
5.2.4 低通滤波器 的设计 167
5.2.5 仿真实例 168
5.3 基于扩张观测器的PID控制 172
5.3.1 扩张观测器的设计 172
5.3.2 扩张观测器的分析 173
5.3.3 仿真实例 175
5.4 基于输出延迟观测器的PID控制 189
5.4.1 系统描述 189
5.4.2 输出延迟观测器的设计 189
5.4.3 延迟观测器的分析 190
5.4.4 仿真实例 191
第6章 自抗扰控制器及其PID控制 201
6.1 非线性跟踪微分器 201
6.1.1 微分器描述 201
6.1.2 仿真实例 201
6.2 安排过渡过程及PID控制 205
6.2.1 安排过渡过程 205
6.2.2 仿真实例 206
6.3 基于非线性扩张观测器的PID控制 212
6.3.1 系统描述 212
6.3.2 非线性扩张观测器 212
6.3.3 仿真实例 213
6.4 非线性PID控制 225
6.4.1 非线性PID控制算法 225
6.4.2 仿真实例 225
6.5 自抗扰控制 228
6.5.1 自抗扰控制结构 228
6.5.2 仿真实例 228
第7章 PD鲁棒自适应控制 239
7.1 挠性航天器稳定PD鲁棒控制 239
7.1.1 挠性航天器建模 239
7.1.2 PD控制器的设计 240
7.1.3 仿真实例 240
7.2 基于名义模型的机械手PI鲁棒控制 245
7.2.1 问题的提出 245
7.2.2 鲁棒控制律的设计 246
7.2.3 稳定性分析 246
7.2.4 仿真实例 247
7.3 基于Anti-winp的PID控制 255
7.3.1 Anti-winp基本原理 255
7.3.2 基于Anti-winp的PID控制 255
7.3.3 仿真实例 256
7.4 基于PD增益自适应调节的模型参考自适应控制 259
7.4.1 问题描述 259
7.4.2 控制律的设计与分析 260
7.4.3 仿真实例 261
第8章 模糊PD控制和专家PID控制 270
8.1 倒立摆稳定的PD控制 270
8.1.1 系统描述 270
8.1.2 控制律设计 270
8.1.3 仿真实例 271
8.2 基于自适应模糊补偿的倒立摆PD控制 274
8.2.1 问题描述 274
8.2.2 自适应模糊控制器设计与分析 275
8.2.3 稳定性分析 276
8.2.4 仿真实例 277
8.3 基于模糊规则表的模糊PD控制 284
8.3.1 基本原理 284
8.3.2 仿真实例 285
8.4 模糊自适应整定PID控制 288
8.4.1 模糊自适应整定PID控制原理 288
8.4.2 仿真实例 291
8.5 专家PID控制 296
8.5.1 专家PID控制原理 296
8.5.2 仿真实例 297
第9章 神经PID控制 301
9.1 基于单神经元网络的PID智能控制 301
9.1.1 几种典型的学习规则 301
9.1.2 单神经元自适应PID控制 301
9.1.3 改进的单神经元自适应PID控制 302
9.1.4 仿真实例 303
9.1.5 基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制 305
9.1.6 仿真实例 306
9.2 基于RBF神经网络整定的PID控制 309
9.2.1 RBF神经网络模型 309
9.2.2 RBF网络PID整定原理 310
9.2.3 仿真实例 311
9.3 基于自适应神经网络补偿的倒立摆PD控制 316
9.3.1 问题描述 316
9.3.2 自适应神经网络设计与分析 316
9.3.3 仿真实例 319
第10章 基于遗传算法整定的PID控制 325
10.1 遗传算法的基本原理 325
10.2 遗传算法的优化设计 326
10.2.1 遗传算法的构成要素 326
10.2.2 遗传算法的应用步骤 326
10.3 遗传算法求函数极大值 327
10.3.1 二进制编码遗传算法求函数极大值 327
10.3.2 实数编码遗传算法求函数极大值 331
10.4 基于遗传算法的PID整定 334
10.4.1 基于遗传算法的PID整定原理 335
10.4.2 基于实数编码遗传算法的PID整定 337
10.4.3 基于二进制编码遗传算法的PID整定 341
10.4.4 基于自适应在线遗传算法整定的PD控制 347
10.5 基于摩擦模型补偿的PD控制 352
10.5.1 摩擦模型辨识 352
10.5.2 仿真实例 353
第11章 伺服系统PID控制 359
11.1 基于LuGre摩擦模型的PID控制 359
11.1.1 伺服系统的摩擦现象 359
11.1.2 伺服系统的LuGre摩擦模型 359
11.1.3 仿真实例 360
11.2 基于Stribeck摩擦模型的PID控制 362
11.2.1 Stribeck摩擦模型描述 362
11.2.2 一个典型伺服系统描述 363
11.2.3 仿真实例 364
11.3 伺服系统三环的PID控制 371
11.3.1 伺服系统三环的PID控制原理 371
11.3.2 仿真实例 372
11.4 二质量伺服系统的PID控制 375
11.4.1 二质量伺服系统的PID控制原理 375
11.4.2 仿真实例 377
11.5 伺服系统的模拟PD+数字前馈控制 379
11.5.1 伺服系统的模拟PD+数字前馈控制原理 379
11.5.2 仿真实例 380
第12章 迭代学习PID控制 382
12.1 迭代学习控制方法介绍 382
12.2 迭代学习控制基本原理 382
12.3 基本的迭代学习控制算法 383
12.4 基于PID型的迭代学习控制 383
12.4.1 系统描述 383
12.4.2 控制器设计 384
12.4.3 仿真实例 384
第13章 其他控制方法的设计与仿真 390
13.1 单级倒立摆建模 390
13.2 倒立摆PD控制 391
13.2.1 系统描述 391
13.2.2 仿真实例 391
13.3 单级倒立摆的全状态反馈控制 394
13.3.1 系统描述 394
13.3.2 全状态反馈控制 395
13.3.3 仿真实例 395
13.4 输入/输出反馈线性化 403
13.4.1 系统描述 403
13.4.2 控制律设计 404
13.4.3 仿真实例 404
13.5 倒立摆反演控制 408
13.5.1 系统描述 408
13.5.2 控制律设计 408
13.5.3 仿真实例 409
13.6 倒立摆滑模控制 413
13.6.1 问题描述 413
13.6.2 控制律设计 413
13.6.3 仿真实例 414
13.7 自适应鲁棒控制 419
13.7.1 问题的提出 419
13.7.2 自适应控制律的设计 419
13.7.3 仿真实例 420
13.8 单级倒立摆的H∞控制 427
13.8.1 系统描述 427
13.8.2 H∞控制器要求 428
13.8.3 基于Riccati方程的H∞控制 429
13.8.4 基于LMI的H∞控制 429
13.8.5 仿真实例 431
13.9 基于GUI的倒立摆控制动画演示 438
13.9.1 GUI介绍 438
13.9.2 演示程序的构成 439
13.9.3 主程序的实现 439
13.9.4 演示界面的GUI设计 439
13.9.5 演示步骤 440
第14章 PID实时控制的C++语言 设计及应用 442
14.1 控制系统仿真的C++实现 442
14.2 基于C++的三轴飞行模拟转台伺服系统PID实时控制 444
14.2.1 控制系统构成 445
14.2.2 实时控制程序分析 445
14.2.3 仿真实例 449
附录A 常用符号说明 459
参考文献 460

⑹ 求《先进PID控制MATLAB仿真（第3版）》电子版，希望有的朋友发下，纸质版出差带着太不方便。

第三版的电子书不好找，找了很久，只找到第二版的，供参考。

下面是两个版本的目录对比。

第三版目录：

第1章 基本的PID控制
1.1 PID控制原理
1.2 连续系统的模拟PID仿真
1.2.1 基本的PID控制
1.2.2 线性时变系统的PID控制
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
1.3.15 PID控制的方波响应
1.3.16 基于卡尔曼滤波器的PID控制
1.4 S函数介绍
1.4.1 S函数简介
1.4.2 S函数使用步骤
1.4.3 S函数的基本功能及重要参数设定
1.4.4 实例说明
1.5 PID研究新进展
第2章 PID控制器的整定
2.1 概述
2.2 基于响应曲线法的PID整定
2.2.1 基本原理
2.2.2 仿真实例
2.3 基于Ziegler-Nichols的频域响应PID整定
2.3.1 连续Ziegler-Nichols方法的PID整定
2.3.2 仿真实例
2.3.3 离散Ziegler-Nichols方法的PID整定
2.3.4 仿真实例
2.4 基于频域分析的PD整定
2.4.1 基本原理
2.4.2 仿真实例
2.5 基于相位裕度整定的PI控制
2.5.1 基本原理
2.5.2 仿真实例
2.6 基于极点配置的稳定PD控制
2.6.1 基本原理
2.6.2 仿真实例
2.7 基于临界比例度法的PID整定
2.7.1 基本原理
2.7.2 仿真实例
2.8 一类非线性整定的PID控制
2.8.1 基本原理
2.8.2 仿真实例
2.9 基于优化函数的PID整定
2.9.1 基本原理
2.9.2 仿真实例
2.10 基于NCD优化的PID整定
2.10.1 基本原理
2.10.2 仿真实例
2.11 基于NCD与优化函数结合的PID整定
2.11.1 基本原理
2.11.2 仿真实例
2.12 传递函数的频域测试
2.12.1 基本原理
2.12.2 仿真实例
第3章 时滞系统的PID控制
3.1 单回路PID控制系统
3.2 串级PID控制
3.2.1 串级PID控制原理
3.2.2 仿真实例
3.3 纯滞后系统的大林控制算法
3.3.1 大林控制算法原理
3.3.2 仿真实例
3.4 纯滞后系统的Smith控制算法
3.4.1 连续Smith预估控制
3.4.2 仿真实例
3.4.3 数字Smith预估控制
3.4.4 仿真实例
第4章 基于微分器的PID控制
4.1 基于全程快速微分器的PID控制
4.1.1 全程快速微分器
4.1.2 仿真实例
4.2 基于Levant微分器的PID控制
4.2.1 Levant微分器
4.2.2 仿真实例
第5章 基于观测器的PID控制
5.1 基于慢干扰观测器补偿的PID控制
5.1.1 系统描述
5.1.2 观测器设计
5.1.3 仿真实例
5.2 基于干扰观测器的PID控制
5.2.1 干扰观测器基本原理
5.2.2 干扰观测器的性能分析
5.2.3 干扰观测器鲁棒稳定性
5.2.4 低通滤波器 的设计
5.2.5 仿真实例
5.3 基于扩张观测器的PID控制
5.3.1 扩张观测器的设计
5.3.2 扩张观测器的分析
5.3.3 仿真实例
5.4 基于输出延迟观测器的PID控制
5.4.1 系统描述
5.4.2 输出延迟观测器的设计
5.4.3 延迟观测器的分析
5.4.4 仿真实例
第6章 自抗扰控制器及其PID控制
6.1 非线性跟踪微分器
6.1.1 微分器描述
6.1.2 仿真实例
6.2 安排过渡过程及PID控制
6.2.1 安排过渡过程
6.2.2 仿真实例
6.3 基于非线性扩张观测器的PID控制
6.3.1 系统描述
6.3.2 非线性扩张观测器
6.3.3 仿真实例
6.4 非线性PID控制
6.4.1 非线性PID控制算法
6.4.2 仿真实例
6.5 自抗扰控制
6.5.1 自抗扰控制结构
6.5.2 仿真实例
第7章 PD鲁棒自适应控制
7.1 挠性航天器稳定PD鲁棒控制
7.1.1 挠性航天器建模
7.1.2 PD控制器的设计
7.1.3 仿真实例
7.2 基于名义模型的机械手PI鲁棒控制
7.2.1 问题的提出
7.2.2 鲁棒控制律的设计
7.2.3 稳定性分析
7.2.4 仿真实例
7.3 基于Anti-winp的PID控制
7.3.1 Anti-winp基本原理
7.3.2 基于Anti-winp的PID控制
7.3.3 仿真实例
7.4 基于PD增益自适应调节的模型参考自适应控制
7.4.1 问题描述
7.4.2 控制律的设计与分析
7.4.3 仿真实例
第8章 模糊PD控制和专家PID控制
8.1 倒立摆稳定的PD控制
8.1.1 系统描述
8.1.2 控制律设计
8.1.3 仿真实例
8.2 基于自适应模糊补偿的倒立摆PD控制
8.2.1 问题描述
8.2.2 自适应模糊控制器设计与分析
8.2.3 稳定性分析
8.2.4 仿真实例
8.3 基于模糊规则表的模糊PD控制
8.3.1 基本原理
8.3.2 仿真实例
8.4 模糊自适应整定PID控制
8.4.1 模糊自适应整定PID控制原理
8.4.2 仿真实例
8.5 专家PID控制
8.5.1 专家PID控制原理
8.5.2 仿真实例
第9章 神经PID控制
9.1 基于单神经元网络的PID智能控制
9.1.1 几种典型的学习规则
9.1.2 单神经元自适应PID控制
9.1.3 改进的单神经元自适应PID控制
9.1.4 仿真实例
9.1.5 基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制
9.1.6 仿真实例
9.2 基于RBF神经网络整定的PID控制
9.2.1 RBF神经网络模型
9.2.2 RBF网络PID整定原理
9.2.3 仿真实例
9.3 基于自适应神经网络补偿的倒立摆PD控制
9.3.1 问题描述
9.3.2 自适应神经网络设计与分析
9.3.3 仿真实例
第10章 基于遗传算法整定的PID控制
10.1 遗传算法的基本原理
10.2 遗传算法的优化设计
10.2.1 遗传算法的构成要素
10.2.2 遗传算法的应用步骤
10.3 遗传算法求函数极大值
10.3.1 二进制编码遗传算法求函数极大值
10.3.2 实数编码遗传算法求函数极大值
10.4 基于遗传算法的PID整定
10.4.1 基于遗传算法的PID整定原理
10.4.2 基于实数编码遗传算法的PID整定
10.4.3 基于二进制编码遗传算法的PID整定
10.4.4 基于自适应在线遗传算法整定的PD控制
10.5 基于摩擦模型补偿的PD控制
10.5.1 摩擦模型辨识
10.5.2 仿真实例
第11章 伺服系统PID控制
11.1 基于LuGre摩擦模型的PID控制
11.1.1 伺服系统的摩擦现象
11.1.2 伺服系统的LuGre摩擦模型
11.1.3 仿真实例
11.2 基于Stribeck摩擦模型的PID控制
11.2.1 Stribeck摩擦模型描述
11.2.2 一个典型伺服系统描述
11.2.3 仿真实例
11.3 伺服系统三环的PID控制
11.3.1 伺服系统三环的PID控制原理
11.3.2 仿真实例
11.4 二质量伺服系统的PID控制
11.4.1 二质量伺服系统的PID控制原理
11.4.2 仿真实例
11.5 伺服系统的模拟PD+数字前馈控制
11.5.1 伺服系统的模拟PD+数字前馈控制原理
11.5.2 仿真实例
第12章 迭代学习PID控制
12.1 迭代学习控制方法介绍
12.2 迭代学习控制基本原理
12.3 基本的迭代学习控制算法
12.4 基于PID型的迭代学习控制
12.4.1 系统描述
12.4.2 控制器设计
12.4.3 仿真实例
第13章 其他控制方法的设计与仿真
13.1 单级倒立摆建模
13.2 倒立摆PD控制
13.2.1 系统描述
13.2.2 仿真实例
13.3 单级倒立摆的全状态反馈控制
13.3.1 系统描述
13.3.2 全状态反馈控制
13.3.3 仿真实例
13.4 输入/输出反馈线性化
13.4.1 系统描述
13.4.2 控制律设计
13.4.3 仿真实例
13.5 倒立摆反演控制
13.5.1 系统描述
13.5.2 控制律设计
13.5.3 仿真实例
13.6 倒立摆滑模控制
13.6.1 问题描述
13.6.2 控制律设计
13.6.3 仿真实例
13.7 自适应鲁棒控制
13.7.1 问题的提出
13.7.2 自适应控制律的设计
13.7.3 仿真实例
13.8 单级倒立摆的H∞控制
13.8.1 系统描述
13.8.2 H∞控制器要求
13.8.3 基于Riccati方程的H∞控制
13.8.4 基于LMI的H∞控制
13.8.5 仿真实例
13.9 基于GUI的倒立摆控制动画演示
13.9.1 GUI介绍
13.9.2 演示程序的构成
13.9.3 主程序的实现
13.9.4 演示界面的GUI设计
13.9.5 演示步骤
第14章 PID实时控制的C++语言 设计及应用
14.1 控制系统仿真的C++实现
14.2 基于C++的三轴飞行模拟转台伺服系统PID实时控制
14.2.1 控制系统构成
14.2.2 实时控制程序分析
14.2.3 仿真实例
附录A 常用符号说明
参考文献

第二版目录：

第1章数字PID控制
1.1PID控制原理
1.2连续系统的模拟PID仿真
1.2.1基本的PID控制
1.2.2线性时变系统的PID控制
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
4.3.1RBF神经网络模型
4.3.2RBF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
4.5.1CMAC概述
4.5.2CMAC与PID复合控制算法
4.5.3仿真程序及分析
4.6CMAC与PID并行控制的Simulink仿真
4.6.1Simulink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
……
第6章先进PID多变量控制
第7章几种先进PID控制方法
第8章灰色PID控制
第9章伺服系统PID控制
第10章机器人的PID控制
第11章PID实时控制的C++语言设计及应用
参考文献