软件基于PID控制算法的温度模拟与控制系统设计。它通过集成物理模型的温度模拟器，考虑环境温度、热损耗、冷却方向和热容等因素，实现对加热或冷却过程的精准仿真。用户可以实时调节PID参数（比例P、积分I、微分D）、基础加热速率、环境温度、冷却系数和热容等关键参数，观察系统对温度目标值的响应情况。

内容概要：本文介绍了一种基于DDPG（深度确定性策略梯度）算法的自适应PID参数控制方法，并详细展示了其在Matlab环境中的实现过程。传统的PID参数调节依赖于人工经验，难以应对复杂多变的工业环境。为解决这一问题，作者提出使用强化学习中的DDPG算法来自适应调整PID参数。文中首先介绍了PID控制器的基本概念以及传统调参方法的局限性，接着阐述了DDPG算法的工作原理，包括环境定义、奖励函数设计、演员-评论家双网络架构的具体实现方式。最后，通过锅炉温度控制实验验证了该方法的有效性和优越性。 适合人群：自动化控制领域的研究人员和技术人员，尤其是对智能控制算法感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要精确控制温度、压力等物理量的工业场合，如化工生产、电力系统等。目标是提高系统的稳定性和鲁棒性，减少人为干预，提升自动化程度。 阅读建议：读者可以通过阅读本文了解如何将现代机器学习技术应用于经典控制理论中，掌握DDPG算法的基本思想及其在Matlab中的具体实现步骤。同时，还可以根据自身需求修改被控对象模型，进一步拓展应用范围。

内容概要：本文介绍了一种基于DDPG（深度确定性策略梯度）算法的强化学习自适应PID参数控制方法，并详细展示了其在MATLAB环境中的实现过程。传统的PID参数调节依赖于人工经验，难以应对复杂多变的工业环境。为解决这一问题，作者提出了一种新的方法，即通过DDPG算法自动调整PID控制器的比例、积分和微分参数。文中首先介绍了PID控制器的基本概念以及传统调参方法的局限性，随后详细描述了DDPG算法的工作原理，包括环境搭建、奖励函数设计、演员-评论家双网络架构的构建以及训练过程中的探索策略。最后，通过锅炉温度控制的实际案例验证了该方法的有效性和优越性。 适合人群：自动化控制领域的研究人员和技术人员，尤其是对强化学习和PID控制感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要精确控制系统的工业场合，如温度控制、电机控制等。目标是提高控制系统的稳定性和响应速度，减少人为干预，提升生产效率。 其他说明：尽管该方法在某些方面表现出色，但在应对突变干扰时仍存在一定的延迟。未来可以通过改进算法或优化模型进一步提升性能。此外，该框架具有良好的通用性，可以方便地应用于不同的被控对象。

内容概要：本文详细探讨了强化学习中的DDPG（深度确定性策略梯度）算法及其在控制领域的应用。首先介绍了DDPG的基本原理，即一种能够处理连续动作空间的基于策略梯度的算法。接着讨论了DDPG与其他经典控制算法如MPC（模型预测控制）、鲁棒控制、PID（比例积分微分控制）和ADRC（自抗扰控制）的结合方式，展示了它们在提高系统性能方面的潜力。文中还提供了具体的编程实例，包括Python和MATLAB代码片段，演示了如何构建DDPG智能体以及将其应用于机械臂轨迹跟踪、自适应PID控制和倒立摆控制等问题。此外，强调了MATLAB Reinforcement Learning工具箱的作用，指出它为实现这些算法提供了便捷的方法。 适合人群：对控制理论有一定了解的研究人员和技术爱好者，特别是那些希望深入了解强化学习与传统控制方法结合的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂非线性系统控制问题的场合，如机器人运动规划、自动化生产线管理等领域。目标是通过引入DDPG算法改进现有控制系统的响应速度、精度和鲁棒性。 其他说明：文章不仅涵盖了理论层面的知识，还包括大量实用的操作指南和代码示例，有助于读者快速掌握相关技能并在实践中加以运用。同时提醒读者关注算法融合时的一些关键细节，比如奖励函数的设计、混合比例的选择等。

强化学习DDPG算法在Simulink与MATLAB中的实现与应用：自适应PID与模型预测控制融合的新尝试,基于强化学习DDPG算法的自适应控制及机械臂轨迹跟踪优化研究,强化学习算法，DDPG算法，在simulink或MATLAB中编写强化学习算法，基于强化学习的自适应pid，基于强化学习的模型预测控制算法，基于RL的MPC，Reinforcement learning工具箱，具体例子的编程。 根据需求进行算法定制： 1.强化学习DDPG与控制算法MPC，鲁棒控制，PID，ADRC的结合。 2.基于强化学习DDPG的机械臂轨迹跟踪控制。 3.基于强化学习的自适应控制等。 4.基于强化学习的倒立摆控制。 ,核心关键词： 强化学习算法; DDPG算法; Simulink或MATLAB编写; MPC; 自适应PID; 模型预测控制算法; RL工具箱; 结合控制算法; 鲁棒控制; 轨迹跟踪控制; 机械臂; 倒立摆控制。,强化学习在控制系统中的应用与实现：从DDPG到MPC及PID鲁棒自适应控制

分析了无刷直流电动机的数学模型,提出了一种新型的P-模糊自适应PID控制方法,并在Matlab/Simulink环境中建立了基于P-模糊自适应PID控制的无刷直流电动机调速系统仿真模型。在该调速系统中,电流控制采用电流滞环,转速控制采用P控制和模糊自适应PID控制相结合的方式,实现了电流滞环和转速模糊控制的双闭环调速控制功能。仿真结果表明,该系统与基于常规PID控制的调速系统相比,系统响应时间缩短一半,且超调减小,具有较强的鲁棒性和自适应能力。

基于神经网络的自适应PID控制器 通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合，建立了神经网络PID控制器，采用传递函数进行系统建模，通过自动调整PID参数，实现了对方波信号的跟踪。 程序有注释

1 引言 　　温度是工业生产过程中一个主要的被控参数。目前，大多采用常规PID控制器实现对温度的控制。PID控制器具有结构简单、易于实现且鲁棒性好、可靠性高等优点，对可建立数学模型的定常系统具有很好的控制效果，但由于实际温度控制系统工况复杂、参数多变、大惯性、大滞后，常规PID控制器难以对其高精度进行控制。模糊控制鲁棒性强，无需被控对象的数学模型，只依赖于操作人员的经验知识及操作数据，非常适用于控制非线性、时变和滞后系统，但其静态性能较差，因此应用范围受很大限制。针对这些问题，这里提出一种基于FPGA的温度模糊自适应PID控制器设计方案，该方案将传统PID控制与现代模糊控制相结合，应用模糊推

针对某小型实验无人机智能自主飞行的要求,提出了一种无人机纵向姿态的模糊控制方法,设计了模糊自 适应 PID控制器,可有效实现该无人机的纵向姿态控制和纵向航迹跟踪。仿真结果表明,所设计的模糊自适应 PID 控制器较传统的 PID控制器具有更好的控制性能 ,其响应快、超调小、精度高,而且鲁棒性和自适应能力也较强,可 满足自主飞行的要求。

模糊自适应PID在电厂主汽温控制中应用，李建刚，任子晖，本文主要给出了电厂锅炉主汽温的控制参数自整定的模糊PID设计。首先介绍了PID控制和模糊控制理论的相关知识，基于主气温的数学模型