本书在介绍数字PID控制的基础上，分别阐述了自适应PID

控制、智能PID控制、模糊PID控制、神经网络PID控制、预

测PID控制和PID控制器自整定技术。在介绍这些控制时都附

有应用实例。

• 作者 陶永华 / 等
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 1998年09月
• 页数 278 页
• 定价 24.0

内容介绍

　　PID控制是最早发展起来的控制策略之一，但应用常规PID

　斗讨根著　控制器对于具有非线性、时变不确定性的系统，无法达到理想的

　　控制效果。随着现代控制理论，诸如智能控制等技术的研究发

　　展，出现了许多新型PID控律始胜止除制器，为解决复杂无规则系统的鸡阻和掉列张初控

　　制开辟了新途径。

　　本书适宜于从事生产过程自动化、计算机应用和电气自动化

　　领域的工程技术人员阅读，也可作为大专院校自动化等相关专业

　　的教材和教学参考书。

作品目州录

　　目 录

　　《电气自动化新技术丛书》序言

　　前言

　　第1章 数字PID控倒利径突玉绝希制

　　1.1PID控制原理

　　1.2数字PID控制算法

　　1.2.1位置式PID控制算法

　　1.2.2增量式PID控制算法

　　1.3数字PID控制算法的改进

　　1.3.1积分来自分离PID控制算法

　　1.3.2遇限削弱积分PID控制算法

360百科　　1.3.3不完全微分P计ID控制算法

　　1.3.4微分先行PID控制算法

　　1.3.5带死区的PID控制算法

　　1.4常用的数字PID控制系统

　　1.5应用实例――直线电机的数字PID控制

　　1.5.1控制系统的组成

　　1.5.2直线电机的数字PID控制和参数选择

　　1.5.3直线电机数字PID控制系统软件

　　第2章 自适应P虽难煤排销牛假画ID控制

　　2.1自适应控制

　　2.1.1自适应控制的含义

　　2.1.2自适应控制的类型

　　2.1.3自适应控制的理论

　　2.2自适应PID犯甚亮何溶题件苦否声卫控制

　　2.2.1引言

　　2.2.2参数自适应PID控制

　　2.2.3基于过程特征参数的自适应PID控制

　令套节力合家卷宣格　2.3基于非参数模型的自适应PID控制

　　2.3.1PID继电自整定与神经网络相结合的自适应PID控转特从引重李转育种础制

　　系统

　　2.3.2期半金交离觉声头苦足铁模糊自适应PID控制系统

　　2.3.3单神经元菜何乐械控款难培自适应PID控制器

　影　2.3.4专家自适应PID婷学角天色你务况书益铁控制器

　　2.4基于参数模型的自校正PID控制

　　2.4.1最小方差自校正PID控制

　　2.4.2极点配置自校正PID控制

　　2.4.3自校正PID控制器的批极点配置设计

　　2.5自校正PID控制技术的应用实例

　　2.5.1极点配置自校正PID控制器在电阻加热炉温控系统

　　中的应用

　　2.5.2时变大滞后极点配置最优预报自校正PID控制器

　　2.5.3自个校正PID控制技术在电力系统中厚权向苦日的应用

　　第3章 智能PID控制

　　3.1智能控制

停　　3.1.1智能控制的含义

　　3.1.2智能控制系统

　　3.1.3智能控制的类型

　　3.2智能PID控制器

　　3.3基于规则的智能PID自学习控制器

　　3.4加辨识信号的智能自整定PID控制器

　　3.5专家式智能自整定PID控制器

　　3.5.1专家控制

　　3.5.2专家式智能PID控制器的典型结构

　　3.6智能PID控制的实际应用

　　3.6.1专家PID控制在伺服系统中的应用

　　3.6.2智能PID控制在电阻加热炉温控系统中的应用

　　3.6.3智能PID控制在混合煤气热值、流量串级调节系统

　　中的应用

　　第4章 模糊PID控制

　　4.1模糊控制

　　4.1.1模糊控制的基本原理

　　4.1.2模糊控制器

　　4.1.3模糊控制器结构

　　4.2模糊PID控制

　　4.2.1引入积分因子的模糊PID控制器

　　4.2.2Fuzzy-PID混合控制

　　4.3模糊自适应PID控制

　　4.3.1在线实时模糊自整定PID控制器

　　4.3.2基于IFuzzy推理的自调整PID控制器

　　4.3.3单参数模糊自适应PID控制器

　　第5章 神经网络PID控制

　　5.1神经网络基础

　　5.1.1单神经元模型

　　5.1.2神经网络的拓扑结构――神经元的连接形式

　　5.1.3神经网络的学习规则

　　5.1.4误差反向传播(BP)神经网络

　　5.1.5Hopfield神经网络

　　5.2基于单神经元的PID控制

　　5.2.1单神经元自适应PID控制器及其学习算法

　　5.2.2单神经元自适应PID控制器应用实例

　　5.3基于神经网络的PID控制

　　5.3.1基于BP神经网络K↓PK↓I、K↓D参数自学习的PID

　　控制器

　　5.3.2改进型BP神经网络K↓PK↓I、K↓D参数自学习PID

　　控制器

　　5.4神经网络模糊PID控制

　　5.4.1基于神经网络的模糊PID控制

　　5.4.2基于神经网络的模糊推理PID控制

　　5.5神经网络隐式PID控制及其在脉冲TIG焊接熔池控制中

　　的应用

　　5.5.1神经网络隐式PID控制结构

　　5.5.2自学习算法

　　5.5.3实时控制

　　第6章 预测PID控制

　　6.1模型算法PI控制(MAPIC)

　　6.1.1模型算法控制(MAC)

　　6.1.2模型算法PI控制(MAPIC)实现

　　6.2动态矩阵PI控制(DMPIC)

　　6.2.1动态矩阵控制(DMC)

　　6.2.2动态矩阵PI控制(DMPIC)实现

　　6.3广义预测PI控制(GPPIC)

　　6.3.1广义预测控制(GPC)

　　6.3.2广义预测PI控制(GPPIC)实现

　　6.4广义预测极点配置PI控制(GPPPIC)

　　6.4.1广义预测极点配置控制(GPPC)

　　6.4.2广义预测极点配置PI控制(GPPPIC)实现

　　6.5预测PID串级控制及其在合成氨厂变换工段上的应用

　　6.5.1动态矩阵预测-PID串级控制

　　6.5.2动态矩阵预测-PID串级控制的数字仿真

　　6.5.3动态矩阵预测-PID串级控制在变换工段中的应用

　　第7章 PID控制器的自整定技术

　　7.1PID控制器参数整定的原理和方法

　　7.1.1Ziegler-Nichols设定方法

　　7.1.2ISTE最优设定方法

　　7.1.3临界灵敏度法

　　7.1.4基于增益优化的整定法

　　7.1.5基于总和时间常数的整定法

　　7.1.6基于交叉两点法的PID参数整定规则

　　7.2自整定PID控制策略和技术

　　7.2.1继电型PID自整定控制策略

　　7.2.2基于过程特征参数的PID控制器参数自整定技术

　　7.2.3基于给定相位裕度的PM法自整定公式

　　7.2.4基于给定相位裕度和幅值裕度的SPAM法自整定

　　公式

　　7.2.5基于递推参数估计的PID自整定技术

　　7.3多变量PID控制器自整定技术

　　7.3.1多变量PID控制器的在线自整定技术

　　7.3.2多变量非线性自整定PID控制器

　　7.4具有PID参数自整定功能的智能调节器

　　7.4.1富士MICREX智能控制器

　　7.4.2东芝TOSDIC2自由度PID自整定调节器

　　7.4.3FOXBORO-EXACT自整定PID调节器

　　7.4.4YEWSERIES-80自整定调节器

　　参考文献