内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB对Buck电路进行PID参数整定。首先，通过定义Buck电路的关键参数（如电感、电容、电阻），构建开环传递函数并绘制Bode图，分析其频率特性。接着引入PI控制器，通过调整比例系数Kp和积分系数Ki，使闭环系统的相位裕度达到45度左右，确保系统既不会震荡又能够快速响应。文中还提供了具体的MATLAB代码示例，展示了如何通过自动化脚本快速锁定合适的PID参数，并在Simulink中进行仿真验证。此外，文章强调了实际应用中需要注意的问题，如PWM载波频率的选择、抗饱和处理以及硬件保护措施。 适合人群：具有一定电力电子和控制系统基础知识的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要对Buck电路进行精确控制的设计场合，特别是希望提高系统稳定性、减少输出电压纹波和改善负载瞬态响应的应用。通过本文的学习，读者可以掌握PID参数整定的基本方法和技巧，为实际项目提供有力支持。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论推导和代码实现，还分享了许多实践经验，帮助读者更好地理解和应用所学知识。

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：这个压缩包里面包括PSO_GA混合算法主程序，和其调用simulink参数的子程序，以及其使用方法的文件说明。其程序又丰富的中文代码注释，帮助你快速掌握代码思想，了解代码时如何运行的。 目标：由于PSO算法本身的缺陷，其存在容易出现早熟收敛、后期迭代效率不高、搜索精度不高的问题，此资源在线性递减惯性权重PSO算法的基础上，与GA遗传算法相结合，针对PSO易陷入局部最优，通过采用GA杂交变异的思想，增加了粒子的多样性，跳出局部最优，增强混合算法的全局搜索能力，提高搜索精度。 适用人群：所以此资源适用于有进一步想提高PSO算法迭代能力的小伙伴，而能搜索到的资源又极少，这里给出一份参考答案，有需要的可以自行下载。 其他说明：不懂如何使用的请积极找我联系，不要怕麻烦，我看到信息一定会第一时间回复你的。(๑•̀ㅂ•́)و✧

西门子S7-300/400 PLC PID参数整定方法pdf,西门子S7-300/400 PLC PID参数整定方法

遗传算法整定PID参数；MATLAB；simulink；GA；遗传算法

利用BP神经网络优化PID控制器参数，实现在线整定，达到最优化。

pso.m是主程序，pso-pid是适应值函数， 粒子群优化PID 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization）。思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究，模拟鸟集群飞行觅食的行为。 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，每个粒子有两个属性：位置和速度； 每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，通过适应度函数确定适应值来评价当前位置的好坏，并记录最优解。

使用matlab编写的粒子群算法，可用于PID参数整定中。

西门子S7-1200 PID温度控制程序，PID参数经过预调节和精确调节之后得出，程序采用博图V15高级版编写，适合用于不带冷却功能的模具加热生产工艺上，项目上运用已稳定工作多时，带详细注释，可进行二次开发和扩展，也可直接使用 本程序采用博图V15编写，需要博图版本高于V15，版本低于V15的，请先升级至博图V15

单区域负荷频率控制模型，时间乘误差绝对积分ITAE目标函数，GWO算法