PID控制的分类啊，谁有啊，给我发一个？就是包括什么模糊，神经网络的PID的优缺点的！
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
神经网络优缺点，
优点：（1）具有自学习功能好文案。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解的能力。
寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
缺点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。
（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。
扩展资料：神经网络发展趋势人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。
人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。
近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。
将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。
神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。
其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。
由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。
目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。参考资料：百度百科-人工神经网络。
传统pid控制器的不足是什么
PID控制的最大优点就是控制机理完全独立于对象的数学模型，只用控制目标与被控对象实际行为之间误差来产生消除此误差的控制策略，这也是PID控制技术的精髓。
正缘于此，它才能控制工程实践中得到广泛有效的应用。而随着科技的进步和对控制品质要求的提高，经典PID控制技术的缺陷越来越凸现出来。
PID的缺陷，概括起来就是信号处理太简单、未能充分发挥其优点，具体说来，有四个方面：(1)产生误差的方式不太合理控制目标v在过程中可以“跳变”，但是被控对象输出Y的变化都有惯性，不可能跳变，要求让缓变的变量y来跟踪能够跳变的变量v，初始误差很大，易引起超调，很不合理。
(2)误差的微分信号的产生没有太好的办法由于微分器物理不可实现，只能近似实现，常用的近似微分器的形式为(3)误差积分反馈的引入有很多负作用在PID控制中，误差积分反馈的作用是消除静差，提高系统响应的准确性，但同时误差积分反馈的引入，使闭环变得迟钝，容易产生振荡，易产生由积分饱和引起的控制量饱和。
(4)线性组合不一定是最好的组合方式PID控制器给出的控制量是误差的现在、过去、将来三者的线性组合。大量工程实践表明，线性组合不一定是最好的组合方式，能否在非线性领域找到更合适的组合方式是值得探索的。
对于PID存在的这些缺陷，相应的解决办法是：(1)安排合适的“过渡过程”；(2)合理提取“微分——“跟踪微分器；(3)探讨“扰动估计办法一“扩张状态观测器；(4)探讨合适的组合方法一“非线性组合”。
1. 根据PI、PD、PID三种控制器的优缺点,说明各适用于什么场合?
一、PI，PD，PID系统的适用范围，不同的控制策略适用于不同的控制系统，对于PID策略，用户也可仅使用其中一部分功能或所有参数来控制不同的系统，例如可以使用PD调节器来调节大滞后环节。
二、PI、PD、PID优缺点：1、PI调节器，兼顾快速性，减小或消除静差（I调节器无调节静差）2、PD调节器，调节偏差快速变化时使调解量在最短的时间内得到强化调节，有调节静差，适用于大滞后环节3、PID调节器，兼顾PD调节器快速性，结合I调节器的无静差特点，达到比较高的调节质量，根据不同需求选用不同调节器，像电源中因为不能过压所以不会有D，都是PI调节器。
扩展资料：比例调节作用：按比例反应系统的偏差,系统一旦出现了偏差,比例调节立即产生调节作用用以减少偏差。比例作用大,可以加快调节,减少误差,但是过大的比例,使系统的稳定性下降,甚至造成系统的不稳定。
积分调节作用：使系统消除稳态误差,提高无误差度。因为有误差,积分调节就进行,直至无差,积分调节停止,积分调节输出一常值。积分作用的强弱取决于积分时间常数Ti,Ti越小,积分作用就越强。
反之Ti大则积分作用弱,加入积分调节可使系统稳定性下降,动态响应变慢。积分作用常与另两种调节规律结合,组成PI调节器或PID调节器。
简单说来，PI控制器各校正环节的作用如下：1．比例环节 即时成比例的反映控制系统的偏差信号，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用，以减少偏差。
通常随着值的加大，闭环系统的超调量加大，系统响应速度加快，但是当增加到一定程度，系统会变得不稳定。2．积分环节 主要用于消除静差，提高系统的无差度（型别）。
积分作用的强弱取决于积分常数，积分常数越大，积分作用越弱，反之越强。闭环系统的超调量越小，系统的响应速度变慢。总的来说，在控制工程实践中，PI控制器主要是用来改善控制系统的稳态性能。
参考资料：百度百科——pi控制器。
简述PID控制的特点
1、其结构简单，鲁棒性和适应性较强；2、其调节整定很少依赖于系统的具体模型；3、各种高级控制在应用上还不完善；4、大多数控制对象使用常规PID控制即可以满足实际的需要；5、高级控制难以被企业技术人员掌握。
但由于实际对象通常具有非线性、时变不确定性、强干扰等特性，利用常规PID控制器难以达到理想的控制效果；在生产现场，由于参数整定方法的复杂性，传统PID控制器的参数是：通常是不好的设置和性能很差。
这些因素限制了PID控制在复杂系统和高性能系统中的应用。扩展资料：由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用时只需设置三个参数（KP、Ti和TD）。
在很多情况下，不一定要三个单元都有，一个或两个单元都可以取，但比例控制单元是必不可少的。
因此，PID控制器的参数选取必须兼顾动态与静态性能指标要求，只有适当调整KP、Ki和KD参数，才能获得满意的控制性能。
此外，还有基于增益优化的调整方法、基于总时间常数的调整方法、交叉两点法和ISTE最优整定法。参考资料来源：百度百科-比例积分微分控制参考资料来源：百度百科-PIDF。
p i d的优缺点是什么
本文从从理论的角度联系实际例子，祥细阐述并揭示了比例（P）、积分（I）、微分（D）控制规律的实质。最后给出了什么是P、I、D控制规律的结论，以及三种控制规律的优缺点。
关键词： PID 控制规律 静态偏差 0.引言 PID控制是自动控制中产生最早的控制方法，同时也是在实际工程中应用最为广泛的一种控制方法，在电厂单元制机组的热工控制系统中,绝大部分都是采用PID控制（比如，给水控制系统，过热汽温控制、除氧器水位控制等）。
尽管PID控制已经上了经典教科书，但由于它的简单与实际中良好的应用效果，人们仍在不断研究PID控制器的设计方法（包括各种自适应控制、最优控制等）。
笔者在一些参考书上经常看到讲述比例、积分、微分的调节作用，但书中作者只给出了三种调节规律作用的结果，让读者不知其结论背后的原因。
下面笔者就从理论的角度结合实际的例子来讲述以下这几种调节规律背后的来龙去脉。 (1) 比例调节规律的作用是：偏差一出现就能及时调节，但调节作用同偏差量是成比例的，调节终了会产生静态偏差（静差）。
(2) 积分调节规律的作用是：只要有偏差，就有调节作用，直到偏差为0，因此它能消除静态偏差，但积分作用过强，会使调节作用过强，引起被调参数超调，甚至产生振荡。
(3) 微分调节规律的作用是：根据偏差变化的速度进行调节，因此能提前给出较大调节作用，大大减小了系统的动态偏差量及调节过程时间，但微分作用过强，又会使调节作用过强，引起系统超调和振荡。
这三种调节规律的整定原则是：就每一种调节规律而言，在满足生产要求的情况下，比例作用要强一些，积分作用要强一些，微分作用也要强一些，当同时采用这三种调节规律时，三种调节作用应适当减弱，但微分时间一般取积分时间的1/4~1/3。
正文： 1 比例调节规律：将控制对象近似一个比例环节，比例系数为K 比例控制作用是指控制器的输出与输入成比例关系。
它的动态方程为 μ(t)=Kpe(t) μ(t)=e(t) μ(t)——执行机构的移（即控制器的输出）；e(t)——给定值与被控量的偏差，e(t)=g-y; Kp——比例系数或比例增益； ——比例带； 用传递函数表示为：Wp(s)= =Kp=比例控制作用的动作规律是：偏差e(t)越大，执行机构输出位移μ(t)也愈大；偏差e(t)的变化速度愈大，执行机构输出位移的速度也愈大比例控制作用的特点是动作快，对干扰有及时和很强的控制作用；但由于执行机构的位移μ(t)与被控控量的偏差e(t)有一一对应的关系，所以控制的结果是被控量存在静态偏差。
对于一个简单的单回路系统来说：G(s)：前馈通道的传递函数；H(s)：反馈通道的传递函数； G(s)H(s)：开环传递函数采用比例控制器后，系统的静态偏差按终值定理可得 y(∞)= [s X(s)] 在单位阶跃扰动下，X（s）=,则 y(∞)= [s ] 对有自平衡能力的对象，设G(s)=y(∞)=对无自平衡能力的对象，设 H(s)=y(∞)=δ 由此可见，不论是有自平衡能力的对象，还是无自平衡能力的对象，采用比例控制器都是有差控制，比例带越大，偏差越大。
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PID控制、模糊控制、自适应控制的原理，及其优缺点比较！大神，急缺中。。。。。
PID控制可靠而稳定，控制过程可以被100%复现。可以再任何工业现场应用。
模糊控制是在对工艺系统的分析基础上对PID控制进行改进而设计的，可以避免PID控制超调有残差等缺陷，但是模糊控制在工艺系统发生故障如卡泵卡阀、流体泄漏、传感器故障时，容易产生误操作。
自适应控制，自适应控制一般是通过对工艺系统的自主学习完成控制的。其优缺点和模糊控制类似。在高安全性环境中，不能使用模糊控制和自适应控制，如核电站、化工石化等易爆场所。
什么是数字pid位置控制算法和增量型控制算法？试比较它们的优缺点
(1）增量型算法不需做累加，计算误差后产生的计算精度问题，对控制量的计算影响较小。位置型算法用到过去的误差的累加，容易产生较大的累加误差。（2）增量型算法得出的是控制的增量，不会影响系统的工作。
位置型算法的输出是控制量的全部输出，误动作影响大两个的表达式都不同可以看看百度百科。
增量式pid和位置式pid相比各有什么优缺点
位置PID和增量PID之间的差异是不同的输出，是否存在积分部分以及是否具有记忆功能。
1.输出不同：位置PID控制的输出与整个过去状态有关，并且使用了误差的累加值；而增量PID的输出仅与当前拍和前两拍的误差有关，因此位置PID控制的累积误差相对较大。
2．是否有积分部分：增量PID控制输出为控制量增量，没有积分功能，因此该方法适用于带有积分部分的对象，例如步进电机等。 ，但位置PID适用于执行没有积分部件的对象，例如电动液压伺服阀。
3．是否具有记忆功能：由于增量PID输出是控制量增量，因此，如果计算机出现故障，则故障影响较小，执行器本身具有记忆功能，该功能仍可保留且不会严重影响系统的工作，而位置输出直接对应于对象的输出，因此对系统影响较大。
扩展资料：增量PID的特点：计算中不需要累加。控制增量Δu（k）的确定仅与最后三个采样值有关，通过加权过程易于获得较好的控制效果。
每次计算机仅输出控制增量，即与执行器位置相对应的变化量，因此机器在发生故障时影响范围很小，不会严重影响生产过程；手动－自动切换的影响很小。
位置PID特性：在积分环节中，对从时间0到当前时间的所有偏差进行积分，这是一种非递推式的全局积分。当前采样时间的输出与过去的每个时间相关，计算量很大，控制器的输出对应于执行器的实际位置。
如果计算失败，则执行器的作用范围会发生很大变化。参考资料：百度百科-增量式PID控制参考资料：百度百科-数字PID控制。
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