pid工具箱

㈠ MATLAB中的傳統PID模塊在哪哦

simulink上面有個輸入框，輸入pid就出現了很多pid模塊，自己選個

㈡ pid原件在simulink工具箱里是哪個

由於Simulink不支持純微分傳遞函數（s），所以加入一個較小時間常數的慣性環節來代替，即用 s/(s/N+1) 來近似純微分環節。N一般取10-100就會有比較好的效果。

㈢ 怎麼快速調出最優PID參數

1. 已知對象數學模型的調參實際上就是個優化的過程。你已經給定了關於超調和上升時間的指標，那麼就可以用這個作為約束，在確定了優化指標後應用優化演算法調節你的控制器。至於優化演算法，那海了去了，神馬基因演算法，最速梯度法，粒子群演算法，simplex方法等等等。也還分多目標優化和單目標優化。至於快速調參，這就要看你想要什麼樣的結果了，10步迭代也能出來結果，1000步迭代也能出來結果，只要不對最後的收斂性有著苛刻的要求，少選幾步迭代先看看效果不失是一個可行的選擇。

2. 如果不知道數學模型，那首先要做的就是系統辨識。如果你默認系統是線性的，那辨識的方法就比較多了，Matlab也有很成熟的系統辨識的工具箱，前提是你要有足夠多的實驗數據做支撐。線性系統的辨識可以是頻域也可以是時域的。如果你認為系統中含有非線性因素，那麼只能通過時域辨識，隨之而來的PID設計也必須在時域下進行。

3. Z-N調參的方法確實像你說的，只是在保證穩定性的前提下給出了個大概的參考，基本沒考慮優化的因素。如果樓主追求某些指標的達標，還是要通過優化演算法去尋找參數。

4. 頻響的缺點我認為是不適合高維動力學的控制器設計，如果你的系統就是個單自由度二階的，那麼頻域內的設計沒啥問題，如果你是MIMO系統，也就是多輸入多輸出，我還是建議用基於狀態空間的表述去設計，LQR就是個很不錯的選擇，當然是基於時域的。

5. 如果你有被控對象的模型，不論是通過數學建模還是參數識別得到的，那麼調參實際上是個優化的過程，所以你的這個問題實際上就又回到了有哪些高效的優化方法上來了。針對你的這個問題，我覺得最好選擇不是基於梯度搜索的演算法，比如演化演算法，模式搜索演算法等。

㈣ simulink pid controller傳遞函數怎麼設置

1、打開simulink的主頁以後，直接定義相關的變數。

㈤ matlab 中simulink 的PID控制器怎麼調出來啊 用什麼命令

恩，是有這個
模塊
。在SimPowerSystems
工具箱
中的Discrete
Control
Blocks庫里的Discrete
PID
Controller模塊

㈥ labview2010 pid工具包如何激活求高手指教，有注冊機PID.and.Fuzzy.Logic.Toolkit-TBE-keygen的最好

在注冊機中找到對應的工具包，右鍵點擊，然後activate，見下圖

㈦ 急求一份用labview做的pid控制器！要用到pid工具包！

你好！
好像2013版本要收費，2014就不需要，可以從官網上面下
如有疑問，請追問。

㈧ 有大神會利用MATLAB GUI進行PID工具箱設計么

網路文庫可以下載啊，鏈接 http://wenku..com/view/5c30a735ee06eff9aef807fd.html

㈨ matlab模擬求調整PID參數

直接使用CFTOOL工具箱
命令行輸入cftool即可，然後選擇擬合類型
x=[6.69:0.02:7.53];
y=[4.2,3.7,3.3,2.95,2.63,2.33,2.11,1.87,1.65,1.47,1.32,1.17,1.04,0.925,0.82,0.735,0.653,0.582,0.52,0.462,0.412,0.366,0.325,0.289,0.258,0.23,0.205,0.182,0.162,0.145,0.129,0.115,0.102,0.091,0.081,0.072,0.064,0.057,0.051,0.0455,0.0403,0.036,0.032];
直接輸入cftool進入曲線擬合工具箱界面「Curve Fitting tool」
(1）點擊「Data」按鈕，彈出「Data」窗口；
（2）利用X data和Y data的下拉菜單讀入數據x,y，然後點擊「Create data set」按鈕，退出「Data」窗口，返回工具箱界面，這時會自動畫出數據集的曲線圖；
（3）點擊「Fitting」按鈕，彈出「Fitting」窗口；
（4）點擊「New fit」按鈕，可修改擬合項目名稱「Fit name」，通過「Data set」下拉菜單選擇數據集，然後通過下拉菜單「Type of fit」選擇擬合曲線的類型，選擇類型Power：冪逼近，有2種類型，a*x^b 、a*x^b + c