本资源讲解了利用模糊理论与PID控制理论相结合的思路，设计了模糊PID控制器，并用于液压伺服系统中。

参考文献：徐德民，《鱼雷控制系统计算机辅助分析设计与仿真》，西北工业大学出版社，19991、变结构垂直命中制导律2、PID偏航角速率控制系统:单位斜坡输入稳态误差=0.1，增益截止频率6rad/s,相位裕度80°3、偏航角速率开环传递函数：G(s)=G1(s)*G2(s)=1/(0.05s+1)*(1.883s+3.875)/(s^2+6.734s+4.665)4、带滤波、导航环节，稍微修改即可进行滤波算法、导航算法的运算5、程序使用说明：（1）首先运行Start.m，进行参数初始化；
（2）运行VscGuideSIMULINK模型；
（3）最后执行PlotResult.m，输出结果。
byappe1943@XJTUMATLAB版本：Matlab7.0(R2009a).目录1鱼雷侧向运动分析2鱼雷侧向运动控制器的设计2.1Ziegler—Nichols方法设计PID控制器2.2解析方法设计PID控制器2.3解析方法设计PD控制器2.4超前补偿控制器设计2.4.1超前补偿的Bode图设计方法2.4.2超前补偿器设计的解析方法2.5PD控制器与超前补偿器的比较3滚转通道滞后补偿器设计3.1滞后补偿器的Bode图设计方法3.2滞后补偿器设计的解析方法3.3PI控制器与滞后补偿器的比较4鱼雷偏航角速率控制系统的设计5鱼雷纵向运动控制器设计5.1定深控制5.2定角控制6概述7用极点配置方法设计鱼雷控制系统7.1第一种极点配置方法7.2第二种极点配置方法：Ackermann法8全维观测器设计9降维观测器设计10线性二次型最优控制理论设计控制系统10.1连续系统二次型调节器问题的求解10.2最优输出跟踪11鱼雷大制导回路仿真12参考文献

PID控制算法理解

分数阶PID控制。
很适合应用的。
我觉得很不错，希望大家可以喜欢。

多变量反馈控制——分析与设计》(第2版)以严谨易读的方式介绍了鲁棒多变量控制系统的分析和设计。
着重讲述实际的反馈控制，而不是一般的系统理论，力求使读者能够深刻了解反馈控制的优势和不足。
　　第2版涵盖了本领域的*发展，进行了全面的修订和更新：　　使用全新的一章介绍线性矩阵不等式(LMIs)的使用，这是第二版的特色；
　　给出关于RHP极点和RHP零点对系统产生的基本性能限制的研究成果；
　　介绍有关自寻优控制和被控变量选择的*资料；
　　提供PID控制的简单IMC调整规则；
　　涵盖了一些附加材料，包括不稳定对象、反馈放大器、下增益裕量以及把积分作用引入LQG控制的清晰策略；
　　列举了大量应用实例、习题和具体案例，其中频繁使用了Matlab和新型鲁棒控制工具箱。

208年RM3508电机专用，具有调试模块，以及PID控制和正反转

这是非常实用的基于RBF神经网络的PID控制仿真代码，可以通过参数自适应整定来实现功能，请大家参考！

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。

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。