PID电机控制目录第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1.3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6.1PID多变量解耦控制6.1.1PID解耦控制原理6.1.2仿真程序及分析6.2单神经元PID解耦控制6.2.1单神经元PID解耦控制原理6.2.2仿真程序及分析6.3基于DRNN神经网络整定的PID解耦控制6.3.1基于DRNN神经网络参数自学习PID解耦控制原理6.3.2DRNN神经网络的Jacobian信息辨识6.3.3仿真程序及分析第7章几种先进PID控制方法7.1基于干扰观测器的PID控制7.1.1干扰观测器设计原理7.1.2连续系统的控制仿真7.1.3离散系统的控制仿真7.2非线性系统的PID鲁棒控制7.2.1基于NCD优化的非线性优化PID控制7.2.2基于NCD与优化函数结合的非线性优化PID控制7.3一类非线性PID控制器设计7.3.1非线性控制器设计原理7.3.2仿真程序及分析7.4基于重复控制补偿的高精

详细介绍了神经网络算法、粒子群算法、遗传算法、模糊逻辑控制、免疫算法、蚁群算法、小波分析算法及其MATLAB的实现方式等内容；
第二部分详细介绍了智能算法的工程中的应用问题，包括模糊神经网络在工程中的应用、遗传算法在图像处理中的应用、神经网络在参数估计中的应用、基于智能算法的PID控制和智能算法的综合应用等

免疫优化算法在物流配送选址中的应用，结合案例给出了程序分析

目录前言第1章数字PID控制………………………………………………………………(1)1.1PID控制原理……………………………………………………………………(1)1.2连续系统的模拟PID仿真…………………………………………………………(2)1.3数字PID控制……………………………………………………………………(3)1.3.1位置式PID控制算法……………………………………………………………(3)1.3.2连续系统的数字PID控制仿真…………………………………………………(4)1.3.3离散系统的数字PID控制仿真…………………………………………………(8)1.3.4增量式PID控制算法及仿真…………………………………………………(14)1.3.5积分分离PID控制算法及仿真…………………………………………………(16)1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真………………………………………………(20)1.3.7Ｔ型积分PID控制算法………………………………………………………(24)1.3.8变速积分PID算法及仿真……………………………………………………(24)1.3.9带滤波器的PID控制仿真……………………………………………………(28)1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真……………………………………………(33)1.3.11微分先行PID控制算法及仿真………………………………………………(37)1.3.12带死区的PID控制算法及仿真………………………………………………(42)1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真………………………………………(45)1.3.14步进式PID控制算法及仿真…………………………………………………(49)第2章常用的数字PID控制系统………………………………………………(53)2.1单回路PID控制系统……………………………………………………………(53)2.2串级PID控制……………………………………………………………………(53)2.2.1串级PID控制原理……………………………………………………………(53)2.2.2仿真程序及分析………………………………………………………………(54)2.3纯滞后系统的大林控制算法……………………………………………………(57)2.3.1大林控制算法原理……………………………………………………………(57)2.3.2仿真程序及分析………………………………………………………………(57)2.4纯滞后系统的Smith控制算法…………………………………………………(59)2.4.1连续Smith预估控制…………………………………………………………(59)2.4.2仿真程序及分析………………………………………………………………(61)2.4.3数字Smith预估控制…………………………………………………………(63)2.4.4仿真程序及分析………………………………………………………………(64)第3章专家PID控制和模糊PID控制…………………………………………(68)3．1专家PID控制…………………………………………………………………(68)3.1.1专家PID控制原理……………………………………………………………(68)3.1.2仿真程序及分析………………………………………………………………(69)3.2模糊自适应整定PID控制………………………………………………………(72)3.2.1模糊自适应整定PID控制原理………………………………………………(72)3.2.2仿真程序及分析………………………………………………………………(76)3.3模糊免疫PID控制算法…………………………………………………………(87)3.3.1模糊免疫PID控制算法原理…………………………………………………(88)3.3.2仿真程序及分析………………………………………………………………(89)第4章神经PID控制……………………………………………………………(94)4.1基于单神经元网络的PID智能控制………………………………………………(94)4.2基于BP神经网络整定的PID控制………………………………………………(103)4.3基于RBF神经网络整定的PID控制……………………………………………

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亲测的人工免疫寻优最大值算法，，代码可以正确运行。

引入生物免疫系统的机理和约束控制的概念，本文提出了一种能够动态多目标多模态约束优化的免疫优化方法。
这种方法主要由环境检测，群体初始化和免疫进化三个模块构成。
一个模块是受到免疫监视的机理的启发而获得，其有效检测环境是否发生变化和确定环境的类型；
第二个模块依据检测结果产生初始群体；
第三个模块不同方向进化两个子群。
实验结果表明该方法能有效发现各个环境的一系列帕累托面。

2020年中国自身免疫性疾病药物行业概览.pdf

MATLAB源码集锦--改进非支配邻域免疫算法目标优化代码

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。