关于倒立摆的控制，用了神经网络来实现PID控制，并比较了一下

1基于遗传算法的TSP算法（王辉）2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）3基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）5基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）6遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）7多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）8基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）9多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）11基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）12基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）13基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）14基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）17粒子群算法工具箱（史峰）18基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）19基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）20基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）23基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）24基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）

PSO算法优化求解PID参数，算法是在基本PSO算法的惯性权重部分加入一个调节因子项,通过调节因子的调节,改善了算法的收敛性。
仿真结果表明,IPSO算法可以更好地优化PID控制器的参数,使控制系统具有更好的控制性能。

针对一类大滞后时间系统的智能PID参数控制进行了讨论,按照系统误差及误差速度在一个响应振荡周期内不同时刻的不同性质进行分区,分析了不同时段内系统的误差信号内在规律,确立了相应的人工智能控制策略,分段按自适应律调整比例、微分参数.仿真结果表明,该文所介绍的方法在响应速度和平稳性方面都获得了优于文献Pen和Zervos的结果.

本书系统地介绍了PID控制的几种设计方法，是作者多年来从事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。
全书共分14章，包括基本的PID控制、PID控制器的整定、时滞系统的PID控制、基于微分器的PID控制、基于观测器的PID控制、自抗扰控制器及其PID控制、PD鲁棒自适应控制、模糊PD控制和专家PID控制、神经PID控制、基于遗传算法整定的PID控制、伺服系统PID控制、迭代学习PID控制其他控制方法的设计与仿真，以及PID实时控制的C++语言设计及应用。
每种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。

对典型二阶系统的模糊控制与传统PID控制分别用matlab编程，进行性能比较，作出对比曲线。

飞思卡尔舵机和电机的PID控制算法在此推荐使用

S函数的RBF神经网络PID控制器Simulink仿真

自校正PID控制算法自校正PID控制算法自校正PID控制算法

基于STM32的水温自动PID控制源程序，完整工程文件

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。