pid控制

Matlab/Simulink和AMEsim联合仿真（以PSO-PID算法为例）目录安装软件和配置环境变量Matlab/Simulink和AMEsim联合仿真详细流程非常重要的一点Simulink模型和AMEsim模型用S-Function建立连接

学习不好的电气仔

基于粒子群(PSO)的PID控制器matlab仿真算法实现简介利用粒子群算法对 PID 控制器的参数进行优化设计，其过程如图所示。图中，粒子群算法与 Simulink 模型之间连接的桥梁是粒子（即 PID 控制器参数）和该粒子对应的适应值（即控制系统的性能指标）。优化过程如下：PSO 产生粒子群（可以是初始化粒子群，也可以是更新后的粒子群），将该粒子群中的粒子依次赋值给 PID 控制器的参数 Kp、Ki、Kd，然后运行控制系统的 Simulink 模型，得到该组参数对应的性能指标，该性能指标传递到 PSO 中作为该粒子的适应值，最后判断是否可以退

Matlab仿真实验室

基于Matlab自抗扰控制器及其PID控制（附上完整源码+数据）自抗扰控制器（Active Disturbance Rejection Control, ADRC）是一种新型的控制策略，它具有强大的抗干扰能力和良好的控制性能。与传统的PID控制器相比，ADRC能够更好地抑制系统的干扰，提高控制系统的稳定性和鲁棒性。