《先进PID控制及其MATLAB仿真》【11月16日更新】

木长春

* p3 e& l% D0 w% s+ s% Z- `
《先进PID控制及其MATLAB仿真》
1 P" N' b+ \+ A0 P0 L! n
. b9 |% g( Z5 T: P作  者:刘金琨
+ s1 n, X- \+ A: }2 ~+ S出版社:电子工业出版社


内容简介：
    本书从MATLAB仿真角度系统地介绍了PID控制的基本理论、基本方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。
$ X! b0 L% e/ s    全书共分10章，包括连续系统和离散系统的PID控制；常用数字PID控制；专家PID和模糊PID控制；神经PID控制；遗传算法PID控制；多变量解耦PID控制；几种先进的PID控制；灰色PID控制；伺服系统PID控制；PID实时控制等内容。每种方法都通过MATLAB仿真程序进行了说明，所有仿真程序均存储在光盘上，读者可以直接调用。
+ a8 h8 C( f6 `( Q# k    本书各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己需要选择学习。
( \9 F: U$ w8 s9 q- `' a8 I
+ {# f/ Z. o* l; I, p0 _; y4 G  J6 |
6 m1 G0 ~5 Y, }5 H% q  {' n
6 e  O) C7 _0 Z: l9 v( ^3 o, L目    录
第1章  数字PID控制
: a, a  m  c# F# ]1.1  PID控制原理
1.2  连续系统的模拟PID仿真
: [2 c! [+ `* y4 u! B5 y1.3  数字PID控制
1 |' e" o+ c# x9 G! G1.3.1  位置式PID控制算法
( D& b6 b, {/ `# G* [2 g) P: N! q1.3.2  连续系统的数字PID控制仿真
1.3.3  离散系统的数字PID控制仿真
1.3.4  增量式PID控制算法及仿真
: S! a( M: i: a; j5 C1.3.5  积分分离PID控制算法及仿真
1.3.6  抗积分饱和PID控制算法及仿真
2 }; C$ b1 h) X4 ]  c1.3.7  梯形积分PID控制算法
$ l" A! A7 |6 u5 H' z$ f! g4 U2 C1.3.8  变速积分PID算法及仿真
1 p4 R0 F/ T# L( h1.3.9  带滤波器的PID控制仿真
$ h; M0 k# g, G# q! a1.3.10  不完全微分PID控制算法及仿真
$ A, I$ C+ M3 R# Y& T5 j1.3.11  微分先行PID控制算法及仿真
0 \7 Y, W# h( _* N  y1.3.12  带死区的PID控制算法及仿真
( {% A& P+ K0 d, ~) F' ~1.3.13  基于前馈补偿的PID控制算法及仿真
1.3.14  步进式PID控制算法及仿真
2 F6 S3 o; i6 D. |
第2章  常用的PID控制系统
! o1 K+ Z$ ~- Y& `; N2.1  单回路PID控制系统
# X! V: I: R2 A! k+ {' T+ }  E0 g2.2  串级PID控制
0 T2 J2 T( [; @, Z2.2.1  串级PID控制原理
2.2.2  仿真程序及分析
6 Y3 e* ~" c9 A  I+ m2.3  纯滞后系统的大林控制算法
2.3.1  大林控制算法原理
2.3.2  仿真程序及分析
9 X9 `  I3 c) m4 |8 C+ Y2.4  纯滞后系统的Smith控制算法
2.4.1  连续Smith预估控制
2.4.2  仿真程序及分析
2.4.3  数字Smith预估控制
2.4.4  仿真程序及分析
, b! U0 ?3 V7 s9 u% f6 }% ?
第3章  专家PID控制和模糊PID控制
3.1  专家PID控制
3.1.1  专家PID控制原理
( P3 U) v/ F+ @9 D: L3.1.2   仿真程序及分析
3.2  模糊自适应整定PID控制
3.2.1  模糊自适应整定PID控制原理
3.2.2  仿真程序及分析
" D3 X- Y# p( A3.3  模糊免疫PID控制算法
0 i; o  `% J7 |  q8 A0 S3.3.1  模糊免疫PID控制算法原理
3.3.2  仿真程序及分析
, z6 G0 o9 l. R6 g, L1 Z: S# Q
第4章  神经PID控制
, l/ |& ]0 n' J& [* K2 i4.1  基于单神经元网络的PID智能控制
6 W3 w2 s& x' \/ L- y- q- T4.1.1  几种典型的学习规则
# e/ H8 ]+ g, J" F& x( c4.1.2  单神经元自适应PID控制
0 }& w% ]* X* H# s+ ^' ]4.1.3  改进的单神经元自适应PID控制
8 r4 W, K# z/ C# g2 A' O! W  ~4.1.4  仿真程序及分析
" C( n# t( Z2 C! p4.1.5  基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制
4.1.6  仿真程序及分析
2 A* D$ M4 O* ]: e  l5 ]4.2  基于BP神经网络整定的PID控制
4.2.1  基于BP神经网络的PID整定原理
4.2.2  仿真程序及分析
4.3  基于RBF神经网络整定的PID控制
4.3.1  RBF神经网络模型
' p& `- k0 a' X) ?" b4.3.2  RBF网络PID整定原理
4.3.3  仿真程序及分析
4.4  基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制
- ]- {& j: x+ z! y. V* {( Z4 n4.4.1  神经网络模型参考自适应控制原理
4.4.2  仿真程序及分析
, c) t" N5 V$ a# S4.5  基于CMAC（神经网络）与PID的并行控制
0 Q: \" Y8 S% L4.5.1  CMAC概述
4.5.2  CMAC与PID复合控制算法
4.5.3  仿真程序及分析
4.6  CMAC与PID并行控制的Simulink仿真
( b/ y7 c7 f$ \& {) ?4.6.1  Simulink仿真方法
4.6.2  仿真程序及分析
3 d  V8 J- J$ n6 M, W+ w+ d
第5章  基于遗传算法整定的PID控制
5.1  遗传算法的基本原理
+ p) N4 R0 {! W/ Q; z9 y5.2  遗传算法的优化设计
4 ]/ N" B6 \. t: k3 z5.2.1  遗传算法的构成要素
5.2.2  遗传算法的应用步骤
5.3  遗传算法求函数极大值
' H  X" M- x  X6 i) K& I8 s5.3.1  遗传算法求函数极大值实例
9 J# p3 a/ r5 d' }, I  S5.3.2  仿真程序
9 w/ r5 s) c6 l/ D5.4  基于遗传算法的PID整定
3 S# i3 |* ~$ ?% `/ G) E% u5.4.1  基于遗传算法的PID整定原理
5.4.2  基于实数编码遗传算法的PID整定
- b" W8 D' L' W7 U. S8 i' D+ r3 {0 j5.4.3  仿真程序
# ?, s1 ]+ U$ [1 ]! |" P( V. D$ Z5.4.4  基于二进制编码遗传算法的PID整定
+ J( v& B2 p6 f- X5.4.5  仿真程序
5.5  基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制
5.5.1  仿真实例
5.5.2  仿真程序

4 l# Y) x. H# D' {) t: L5 y5 M第6章  先进PID多变量解耦控制
7 r$ ]4 U2 p& P" U' C6.1  PID多变量解耦控制
6.1.1  PID解耦控制原理
6.1.2  仿真程序及分析
5 b8 l5 h9 [- b( h4 C& b6.2  单神经元PID解耦控制
6.2.1  单神经元PID解耦控制原理
6.2.2  仿真程序及分析
6.3  基于DRNN神经网络整定的PID解耦控制
5 J# h  `7 x  S. f0 N8 `6.3.1  基于DRNN神经网络参数自学习PID解耦控制原理
6.3.2  DRNN神经网络的Jacobian信息辨识
7 ~* \7 k* m" {% L5 B! b! U6.3.3  仿真程序及分析
" g' U8 [# i" A
第7章  几种先进PID控制方法
1 L2 a& w* x& P6 G$ W3 p( ?7.1  基于干扰观测器的PID控制
7.1.1  干扰观测器设计原理
7.1.2  连续系统的控制仿真
7.1.3  离散系统的控制仿真
7.2  非线性系统的PID鲁棒控制
+ W. U4 N- t4 `( M0 [4 n7.2.1  基于NCD优化的非线性优化PID控制
9 |# W. B# J2 ]7.2.2  基于NCD与优化函数结合的非线性优化PID控制
7.3  一类非线性PID控制器设计
6 N* ^* c4 I! ?- w: |9 G7.3.1  非线性控制器设计原理
7.3.2  仿真程序及分析
! n. ~: m' L% M) M7.4  基于重复控制补偿的高精度PID控制
' |, I: e$ j. @4 k, ?7.4.1  重复控制原理
8 f; a0 x1 k+ t" J: a4 j4 A& C7.4.2  基于重复控制补偿的PID控制
# c8 @: e- x* G, i) l7 f7.4.3  仿真程序及分析
' h8 `/ U! ~$ l/ @4 F! o7.5  基于零相差前馈补偿的PID控制
0 i. m& H4 G6 f! V+ ^# D7.5.1  零相差控制原理
7.5.2  基于零相差前馈补偿的PID控制
7.5.3  仿真程序及分析
: l8 u- g/ B6 ]- z7.6  基于卡尔曼滤波器的PID控制
% k# X4 _! G" e7.6.1  卡尔曼滤波器原理
7.6.2  仿真程序及分析
0 ^8 R) C  i4 v, Q; G6 z% r7.6.3  基于卡尔曼滤波器的PID控制
3 B9 i( C7 T  C6 c: z7.6.4  仿真程序及分析
7.7  单级倒立摆的PID控制
8 x; a& q! d% o7.7.1  单级倒立摆建模
7.7.2  单级倒立摆控制
7.7.3  仿真程序及分析
1 \- o+ v  x! V* ?7.8  吊车-双摆系统的控制
( A$ a$ ~5 |1 y( i7 Q7 _) C7.8.1  吊车-双摆系统的建模
2 \  j, ^' p; p% I/ i  a6 D8 K: E7.8.2  吊车-双摆系统的仿真
( d/ U% ~9 @! B% [
9 o. o$ O4 y: H5 {+ n* ?: M5 j0 u第8章  灰色PID控制
3 _: x! t5 ^( R2 c: \6 r$ ^' Q8.1  灰色控制原理
8.1.1  生成数列
3 h: M# n+ z. \8.1.2  GM灰色模型
7 j, [7 D/ e* U! ]' C( H8.2  灰色PID控制
8.2.1  灰色PID控制的理论基础
8.2.2  连续系统灰色PID控制
8.2.3  仿真程序及分析
7 i. v# A5 f% _# K3 q8.2.4  离散系统灰色PID控制
8.2.5  仿真程序及分析
8.3  灰色PID的位置跟踪
( n" ^: u# \: b& z  [5 Q% k8.3.1  连续系统灰色PID位置跟踪
8.3.2  仿真程序及分析
8.3.3  离散系统灰色PID位置跟踪
8.3.4  仿真程序及分析
第9章  伺服系统PID控制
0 H9 P5 z* i- ?) I% r9.1  伺服系统低速摩擦条件下PID控制
# j2 ~4 |' k7 s$ q9.1.1  Stribeck摩擦模型描述
9.1.2  一个典型伺服系统描述
1 t6 _5 q0 L, l9.1.3  仿真程序及分析
  h/ W$ Z9 [3 ?7 P2 Z9.2  伺服系统三环的PID控制
9.2.1  伺服系统三环的PID控制原理
1 R% }9 T) d9 c" |9 F3 y9.2.2  仿真程序及分析
, K4 ^3 ]4 p' K1 {, N' z8 B/ W9.3  二质量伺服系统的PID控制
9.3.1  二质量伺服系统的PID控制原理
7 w. R: O; L7 n( N2 G+ O% `! A* }9.3.2  仿真程序及分析
6 k: E" ~) j8 y( |: I  ~第10章  PID实时控制的Ｃ＋＋语言设计及应用
10.1  M语言的C＋＋转化
) W  X! z- L% x1 C10.2  基于C＋＋的三轴飞行模拟转台伺服系统PID实时控制
- N" r) z" A( d6 j) V10.2.1  控制系统构成
10.2.2  系统各部分功能的软件设计
10.2.3  仿真程序及分析
5 J" m) Q1 s# h, Q4 H4 u+ }
声明：这是我在网上无意间搜到的，发布在这里仅供大家学习参考！
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  ^6 j$ Y$ p- H  n

分别是第一版(超星版)、第二版(pdf格式)、以及图书后面附的光盘，请大家选需要的版本下载

木长春

% h7 r) U- z- q6 Z2 O- @7 [, m) N
感谢buct给以鼓励

  d$ ]/ _- ?4 e3 B/ ^% O( V我是新手（还处在学习MATLAB初级阶段），这本书我并没有看过，是在网上无意间搜到的，既然版主给评分了说明这本书还不错，今天特地更新，上传第二版(pdf格式)、以及图书光盘，与大家分享。

声明：这是我在网上无意间搜到的，发布在这里仅供大家学习参考，勿作他用！

uabuntsu

回复 1# 木长春
- f$ X' o3 z) g( T& X
: p6 s) ?! b* d1 d! h
    顶起！

deven1985

谢谢楼主，书很不错，也很经典，下来学习一下!

彩虹天堂

回复 1# 木长春


    要了

sea_star666

谢谢！

迷途的羊

我也是新手，下了学习，谢谢楼主分享！

迷途的羊

PDF版有些页面不是很清楚，不过还是要谢谢楼主！

david1985

谢谢诶楼主分享的资料！！！！！

BlueSkyWood2010

好深奥啊！~先留着，以后有机会再好好学习~~~~~~~~~~