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基于CMAC的PID控制MATLAB程序

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简介:
本程序利用CMAC( cerebellar model articulation controller)改进传统PID控制算法,通过MATLAB实现,旨在提高系统的动态响应和稳定性。 基于小脑模型的自适应PID控制MATLAB程序!

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客服
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  • CMACPIDMATLAB
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    本程序利用CMAC( cerebellar model articulation controller)改进传统PID控制算法,通过MATLAB实现,旨在提高系统的动态响应和稳定性。 基于小脑模型的自适应PID控制MATLAB程序!
  • MATLAB模糊PID.rar
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    本资源提供了一种基于MATLAB平台实现的模糊PID控制系统的设计与仿真代码。通过结合模糊逻辑与传统PID控制算法的优点,实现了对复杂系统的高效调节和优化性能。适用于科研、教学及工程实践中的自动控制领域应用。 模糊PID控制.rar——matlab程序
  • MATLAB工业机器人仿真与PID, PIDMATLAB仿真, MATLAB
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    本研究利用MATLAB平台进行工业机器人的仿真,并设计了PID控制算法。通过编写MATLAB代码实现PID控制器的模拟,优化了机器人的运动控制性能。 在工业机器人的MATLAB控制中可以使用PID算法实现精确的控制系统。
  • MATLABPID
    优质
    本程序介绍如何在MATLAB环境中设计与实现PID控制器,涵盖基础理论、代码编写及仿真调试等步骤。适合初学者快速掌握PID控制技术。 最近在学习PID的相关知识,并且正在研究如何用MATLAB编写PID控制的程序代码。
  • PID小车
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    本项目设计并实现了一个基于PID(比例-积分-微分)算法进行路径追踪控制的小车程序。通过调整PID参数优化小车在不同路况下的行驶稳定性与精确度,有效提升自动导航性能。 智能小车控制程序采用PID控制算法,在实验中运行成功。该程序是用C语言编写的。
  • MATLAB M语言PID仿真
    优质
    本作品介绍了一种利用MATLAB M语言开发的PID控制仿真程序。通过详细参数调整与分析,该程序能够有效模拟各类系统的动态响应特性,并优化控制系统性能。适合工程技术人员学习和应用。 PID控制在MATLAB仿真程序中的语言实现。
  • 粒子群优化PIDMATLAB
    优质
    本简介提供了一个利用粒子群算法优化PID控制器参数的MATLAB程序。通过该工具,用户能够实现对复杂系统的高效、精确控制,尤其适用于那些传统方法难以处理的问题场景中。 基于粒子群算法的PID控制的MATLAB程序介绍了如何利用粒子群优化技术来调整PID控制器参数,以提高控制系统性能。该程序展示了在MATLAB环境中实现这一方法的具体步骤和技术细节。
  • 专家PIDMATLAB代码.pdf
    优质
    该PDF文档提供了基于专家系统优化的PID控制器在MATLAB中的实现方法和源代码,适用于自动控制领域的学习与研究。 本段落总结了专家PID控制的MATLAB程序代码,并讲解了其原理及实现方法。专家PID控制是一种直接型专家控制器,基于受控对象特性和各种知识设计,无需精确模型信息,而是利用专家经验来确定PID参数。 对于图1中展示的二阶系统单位阶跃响应误差曲线分析得出五种情况: 1. 当 e(k) >M 时(这里假设 M 是一个阈值),说明误差绝对值较大。无论误差趋势如何,都应使控制器输出保持定值以快速减小误差,并避免超调现象。 2. 若e(k)>0 或者 e(k)=0,则表示误差朝向其绝对值增大的方向变化或为常数不变;若此时的误差大于预设阈值M 2,可采取强控制措施来减少误差。如果未达到此条件,可以采用较弱的控制作用。 3. 当e(k) < e(k-1),且 e(k)e(k -1)<0 或者 e(k)=0时,表明系统已趋向于稳定状态或其绝对值正在减小;此时建议保持控制器输出不变。 4. 若误差处于极值点(即e(k) < e(k - 1)同时e(k) > e(k-2),且|e(k)|>M 2),可采取较强控制手段。若 |e(k)|< M 2,则应使用较轻的控制作用。 5. 当误差绝对值非常小时,可以加入积分环节以降低稳态误差。 在MATLAB程序中实现专家PID控制的方法如下: ```matlab clear all; close all; ts=0.001; %采样时间为1ms sys=tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]); %建立被控对象的传递函数模型dsys=c2d(sys,ts,z); %采用零阶保持器法将连续系统离散化[num,den]=tfdata(dsys,v);%获取离散化后的分子分母多项式系数u_1=0;u_2=0;u_3=0;%控制变量 u(k-1), u(k-2) 和 u(k-3) 的初始值y_1=0;y_2=0;y_3=0;%输出变量 y(k-1), y(k-2) 和 y(k-3) 的初始值x=[0,0,0]; x2_1=0; %利用常规 PID方法整定出来的PID参数kp=0.6; ki=0.03; kd=0.01; error_1=0;%误差e(k-1)的初值for k=1:500 %k为采样步数 time(k)=k*ts; r(k)=1.0; %输入信号为单位阶跃函数 u(k)=kp*error_1+ki*sum(error_1)+kd*(error_1-error_2);%控制器输出计算 y(k)=num(1)*u(k)+num(2)*u(k-1)+num(3)*u(k-2); %系统响应计算 error_2=error_1; error_1=r(k)-y(k); %误差更新end ``` 通过以上MATLAB程序,可以实现专家PID控制策略,以达到快速调整误差并减少超调的目的。
  • BP神经网络MATLAB PID.docx
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    本文档探讨了如何利用BP神经网络优化PID控制器参数,并提供了基于MATLAB实现的具体编程示例。文档详细介绍了算法原理及其实现步骤,为自动化控制系统设计提供了一种有效的解决方案。 MATLAB基于BP神经网络的PID控制程序。
  • MATLABPID实现及DSP设计
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    本项目聚焦于利用MATLAB平台进行PID控制器的设计与仿真,并将设计成果转化为适用于DSP硬件环境的程序代码。 PID控制在MATLAB中的实现以及DSP设计。