数字控制系统：设计、辨识和实现

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

永磁同步电机最小二乘参数辨识，可以运行，效果还可以

调试PWM口，及V/F算法,参数辨识程序,磁场定向程序，从转速测量、参数辨识方面改善性能,转速PI调节,电流闭环使用PI函数,串口SCI控制，ADC、DQ、CLARKE、park变换。
DebugPWMport,andV/Falgorithm,parameteridentificationprogram,magneticfieldorientationprogram,improveperformancefromspeedmeasurementandparameteridentification,speedPIadjustment,currentclosedloopusingPIfunction,serialSCIcontrol,ADC,DQ,CLARKE,parktransform;

一、方案背景   肌电信号作为生物电信号的一种，是产生肌肉动力的电信号根源，它是肌肉中很多运动单元的动作电位在时间和空间上的叠加，很大程度上上反应了神经、肌肉的运动状态。
从获取肌电信号的来源来看，一般有两种，一种是通过针电极插入肌肉获取，即针式肌电信号，其优点是干扰小，易辨识，但是会对人体造成伤害；
另外一种通过电极片获取人体皮肤表面的肌电信号，即表面肌电信号（sEMG），这种方法比较简单，对人体也没有伤害，比较常用。
本设计中采集的是表面肌电信号。
   表面肌电信号可以从人体很多部位获取，比如小腿、大腿、腰、后背、颈部等，从不同部位获取的表面肌电信号携带着相应部位的运动和功能信息。
例

（1）PID控制算法简介；
（2）基于单神经元网络PID控制器；
（3）基于BP神经网络PID控制器；
（4）基于RBF神经网络系统辨识的PID控制器资源内容包括：PPT文档和MATLAB仿真程序

crystal-ball-模拟基础教程,有案例。
适合新手看。
在读完本资源后，你应该能够：1.描述CrystalBall在计算机仿真中的角色。
2.利用CrystalBall来解决Excel软件包所无法执行的各类基本计算机仿真。
3.解释利用CrystalBall于计算机仿真中的结果。
4.在获得预期的准确度水平后，利用CrystalBall的特色来停止计算机仿真。
5.描述当使用CrystalBall时可以搭配计算机仿真的机率分配之特色。
6.利用CrystalBall程序辨识出符合历史数据的连续分配。
7.利用CrystalBall的特色来产生一些帮助决策的决策表和趋势图。

系统辨识与参数估计最小二乘法MATLAB

一、 利用行列式比估计模型的阶次 2二、 利用残差的方差估计模型的阶次 3三、 利用Akaike准则估计模型的阶次 4四、 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 5五、 根据Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 7附录1利用行列式比估计模型的阶次 9附录2利用残差的方差估计模型的阶次 11附录3利用Akaike准则估计模型的阶次 13附录4利用最终预报误差准则估计模型的阶次 15附录5利用Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 17

使用者的理论、作者：Lennartljung。
这是关于系统辨识的一本书，本书的作者在系统辨识领域很有名，同时也是matlabidentificationtoolbox的作者。

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。