通过BP神经网络实现PID参数在线正整定。

该文首先介绍了模糊PID控制器的基本原理 ，给出了模糊规则，并用MATLAB进行了仿真，文中给出了相应的仿真结果。

孤岛模式下的下垂控制及其PID参数整定 就仅仅一个下垂控制的仿真文件，确实比较简单，但他也有优点，简单实用。 值得作为基础学习！！！！！！！！！！！！！！！！

粒子群算法优化+PID参数优化+simulink版本+matlab源代码

智能优化算法粒子群算法优化PID参数非simulink+matlab源代码

基于遗传算法的simulink/PID参数整定(s函数） 在simulink中搭建仿真模型，并采用遗传算法优化PID控制器参数。 基础学习，详细中文注释，值得参考！！！！！！！！！

PIDSEARCH 从初始控制器 Di 开始搜索设备 G 的 PID 类型控制器，同时基于单元阶跃响应最小化选定的成本函数或参数。 返回的控制器将具有与Di相同的结构。 G 和 Di 都必须是控制工具箱传递函数。 成本函数和参数是： ITAE——时间和绝对误差的积分ISTE——时间与绝对误差乘积平方的积分ISE——平方误差的积分RISE——从系统上升时间开始的平方误差的积分操作系统——响应超调Ts——响应建立时间OSTs——响应超调和稳定时间的乘积UTs——初始控制努力幅度和响应稳定时间的乘积

基于人工鱼群算法的PID参数优化设计 新资料，

比例积分微分（PID）控制器由于其简单性和实用性而成为使用最广泛的控制器之一。 为了设计高质量的PID控制器，提出了一种基于自适应原理和双峰高斯函数的先进烟花算法，通过参数调整来优化PID控制器。 首先，制定了优化性能的综合指标，然后提出了PID控制系统的极值优化方法。 其次，建立了结合AFW的PID参数整定模型。 最后，通过AFW和对比度调整方法，如Ziegler-Nichols方法，Enhanced Fireworks（EFW）算法和粒子群优化（PSO），对5种典型的传递函数进行仿真，以获得最优参数。 仿真结果表明AFW是有效的，是解决不同传递函数的PID控制问题的简便方法。

-注释详细 -利用PSO算法对Kp、Ki和Kd三个系数的寻优 -选择ITAE指标作为适应度函数