具体描述
《先进PID控制MATLAB仿真》(第2版)适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员及研究生阅读，也可作为大专院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表以及计算机应用等专业的教学参考书。
作者简介
目录信息
读后感
刚进公司的时候给我分配的任务是搞控制算法部分，少不了要熟悉各种控制思想，企业工厂里最常用也就是PID了，以前只知道经典PID，增量PID，串联PID，不晓得PID还可以有那么多衍生版本，刘老师的书真是让人大开眼界。 不过平时我写的程序都是C（嵌入式），因此那些matlab程序与我...
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用户评价
这本书的出现，如同在PID控制这片广袤的学术海洋中点亮了一盏明灯，尤其对于我这样一名在实际工程应用中屡屡遇到理论与实践脱节的学生而言，它的价值无法估量。我是一名硕士研究生，研究方向是机器人动力学与控制。在我的课程学习和论文研究中，PID控制器无疑是最基础也是最核心的工具之一。然而，尽管我研读过数本PID控制的经典教材，却总觉得它们在“如何”与“为何”的结合上略显生疏，特别是在面对复杂非线性系统、时变参数系统或者多变量耦合系统时，理论推导往往显得过于抽象，难以直接转化为有效的仿真策略。这本书，从书名“先进PID控制MATLAB仿真”就可以窥见其精髓，它并非仅仅罗列PID的各种变种和改进算法，而是将这些理论知识与MATLAB这一强大的工程仿真工具紧密地联系在一起。这一点对我来说至关重要，因为我深知，脱离了仿真验证的理论研究，往往难以在实际工程中落地。书中所提及的“先进”二字，暗示着它不仅仅停留在传统的P、PI、PID，而是深入探讨了诸如模糊PID、自适应PID、预测PID等在实际应用中更具鲁棒性和优越性的控制策略。我迫切地希望通过这本书，学习如何利用MATLAB构建这些先进PID控制器的仿真模型，并深入理解它们在不同工况下的表现，从而能够将其成功应用于我的机器人系统中，解决诸如关节的精确位置控制、速度平稳过渡以及抗扰动能力等关键问题。我更期待的是，书中能够提供一些实际的案例分析，例如如何将自适应PID应用于机械臂的抓取过程，或者如何利用模糊PID来优化无人机的飞行轨迹跟踪，这些具体的应用场景能够极大地激发我的研究灵感，并为我的论文提供切实可行的技术路线。此外，书中对MATLAB仿真代码的讲解是否详细、易于理解，也是我非常关注的方面。我希望它不仅仅提供一段代码，更能解释代码背后的逻辑，以及如何根据不同的系统特性进行参数的调整和优化。
评分在我对“先进PID控制MATLAB仿真”这本书的初步了解中，最吸引我的地方在于它将“先进”与“仿真”这两个关键词巧妙地结合在了一起。在我之前的学习和工作经历中，我接触过许多关于PID控制的教材，它们往往侧重于理论推导和基本算法的介绍，但对于如何将这些算法有效地应用于复杂的工程系统，以及如何利用现代仿真工具进行深入分析和优化，则往往语焉不详。特别是当遇到一些非线性、时变、多变量耦合的复杂系统时，传统的PID控制器往往难以达到预期的控制性能。我非常渴望学习能够克服这些局限性的“先进”PID控制策略，比如模糊PID、自适应PID、预测PID，甚至是结合了其他现代控制理论（如模型预测控制、滑模控制）的PID结构。然而，这些先进控制策略的实现和验证，离不开强大的仿真平台。MATLAB/Simulink以其强大的建模能力、丰富的函数库以及灵活的仿真环境，成为了我进行工程仿真研究的首选工具。因此，我期待这本书能够提供详尽的指导，教授我如何利用MATLAB/Simulink来构建和实现这些先进PID控制器的仿真模型。我希望它不仅仅是提供一些代码片段，更重要的是能够深入讲解模型搭建的原理、算法实现的逻辑、以及仿真结果的分析方法。例如，书中是否会详细介绍如何将模糊逻辑控制器与PID控制器进行融合，如何设计模糊规则和隶属函数，以及如何在Simulink中构建模糊PID的仿真模型？又或者，书中是否会探讨如何利用模型辨识技术来获取系统的动态模型，并基于此模型设计自适应PID控制器，以及如何在Simulink中实现其在线调整功能？我期望这本书能够提供大量的实际案例，展示这些先进PID控制策略在不同领域的应用效果，例如在机器人关节控制、无人机姿态稳定、或者工业过程控制中的应用。通过这些生动的案例，我能够更深入地理解先进PID控制的优势，并将其应用于我自身的学习和研究项目中。
评分我是一名在读博士生，研究方向是模式识别与智能控制。在我的研究课题中，如何设计高效、鲁棒的控制器来驱动机器人执行复杂的任务，是一个核心的研究内容。虽然深度学习和强化学习等前沿技术在机器人控制领域得到了广泛应用，但我认为，对基础的PID控制理论及其高级变种的深刻理解，仍然是不可或缺的。在实际研究中，我发现传统的PID控制器虽然实现简单，但其性能往往受到系统非线性、参数不确定性以及外部干扰的影响，难以满足一些高精度、高鲁棒性的应用需求。因此，我一直在寻找能够系统性地介绍和应用“先进PID控制”的资源，并且能够将理论与MATLAB仿真紧密结合。这本书“先进PID控制MATLAB仿真”的出现，对我而言无疑是一个重要的学习机会。我非常好奇书中“先进”所涵盖的范围，我猜测它可能包括了对传统PID的各种改进，如抗饱和、微分先行、积分分离等，同时也可能涵盖了更复杂的控制策略，如模糊PID、自适应PID、预测PID，甚至可能是将PID与智能算法（如神经网络、遗传算法）相结合的混合控制策略。我尤其看重书中“MATLAB仿真”的部分。我希望这本书能够提供详尽的MATLAB/Simulink建模指南，能够清晰地展示如何将这些先进PID控制算法转化为可执行的仿真模型，并能够对其进行深入的性能评估。例如，书中是否会提供如何利用MATLAB构建一个自适应PID控制器，使其能够根据系统参数的变化自动调整PID增益？或者，书中是否会展示如何设计一个模糊PID控制器，以应对系统中的非线性特性，并能在Simulink中进行验证？我期待书中能够提供一些具体的仿真案例，例如如何利用先进PID控制来提高机器人在复杂环境下的运动精度和稳定性，或者如何通过仿真来优化无人机的飞行轨迹跟踪性能。这些实际的应用场景，能够帮助我更好地理解先进PID控制的理论精髓，并将其成功应用于我的博士研究课题中，为我的论文研究提供坚实的技术支持。
评分我对“先进PID控制MATLAB仿真”这本书抱有非常高的期待，因为它正好触及了我学习和工作中的一个重要痛点。作为一名在高校从事教学和科研工作的教师，我经常需要向学生传授现代控制理论的知识，而PID控制无疑是其中最基础也是应用最广泛的部分。然而，在实际教学过程中，我发现很多学生在理解PID控制的精髓，特别是如何根据具体的系统特性来设计和优化PID控制器时，会遇到困难。理论知识的传授相对容易，但如何将这些抽象的概念转化为实际可操作的仿真模型，并从中提炼出有效的调优方法，是教学中一个重要的挑战。MATLAB/Simulink作为工程领域最常用的仿真工具，在这一过程中起着至关重要的作用。我希望这本书能够提供一套系统性的指导，从PID控制的基本原理出发，循序渐进地介绍各种先进的PID控制算法，例如模糊PID、自适应PID、模型预测PID等，并重点讲解如何利用MATLAB/Simulink来构建这些控制器的仿真模型，并进行深入的分析和验证。我期待书中能够提供大量的案例研究，展示这些先进PID控制器在不同领域的应用，比如在机器人控制、航空航天、电力系统、过程控制等领域。通过这些具体的案例，学生们能够更直观地理解先进PID控制的优势和适用性，并能够将所学知识迁移到自己的研究和实践中。此外，我非常关注书中关于参数整定方法的讲解。除了传统的 Ziegler-Nichols 等方法，我希望书中能够介绍一些更智能、更有效的参数整定技术，例如基于优化算法（如遗传算法、粒子群优化）的PID参数自整定，或者基于模型辨识的自适应PID参数在线调整方法。如果书中能够提供详细的MATLAB仿真代码示例，并且这些代码具有良好的可读性和可移植性，那么它将成为我教学和指导学生科研的宝贵参考资料。
评分我对“先进PID控制MATLAB仿真”这本书的期待，源于我在控制系统调试过程中遇到的种种挑战。作为一名初入职场的自动化工程师，我经常需要面对各种工业生产设备的控制系统，而PID控制器是其中最常见的一种。虽然PID控制的基本原理并不复杂，但在实际应用中，我发现想要获得最佳的控制效果，往往需要耗费大量的时间和精力去进行参数的调整。传统的PID参数整定方法（如经验法）在面对一些具有非线性特性、死区、时滞或者参数漂移的设备时，往往显得力不从心，难以达到客户对性能的要求。因此，我非常渴望能够学习到一些“先进”的PID控制技术，能够帮助我更高效、更准确地完成控制系统的优化工作。我猜测书中提到的“先进PID控制”可能包括了诸如模糊PID、自适应PID、增量式PID，以及能够处理系统约束的PID等。而“MATLAB仿真”这一部分，对我来说更是价值连城。我希望这本书能够提供一套完整的仿真流程，指导我如何利用MATLAB/Simulink搭建待控制设备的仿真模型，并在此基础上实现和验证这些先进PID控制算法。我期待书中能够有详细的步骤说明，例如如何根据设备的数学模型来设计一个自适应PID控制器，使其能够实时调整PID参数以应对设备性能的变化；或者如何利用模糊逻辑来设计一个PID控制器，使其能够根据系统的运行状态来动态改变控制策略，从而获得更优的控制效果。我更希望书中能够提供一些实际的工程案例分析，例如如何利用MATLAB仿真来优化某个型号的行星减速机的伺服控制，或者如何通过仿真来验证一种新型PID控制器在食品生产线上的应用效果。这些具体的案例，能够帮助我将书中的知识融会贯通，并直接应用于我未来的实际工作中，解决复杂的工程难题，提升设备性能和生产效率。
评分我是一位工作了数年的工程师，主要从事工业自动化设备的研发与维护。在实际工作中，PID控制是我接触最多的基础控制算法，几乎所有的自动化设备，从简单的伺服驱动器到复杂的机器人手臂，都离不开PID的“身影”。然而，随着我参与的项目越来越复杂，我对传统PID的局限性也体会得越来越深刻。例如，在处理具有显著非线性特性的设备时，简单PID往往难以获得满意的控制效果，即使通过反复调整参数，也只能在某个工作点获得相对理想的性能，而在其他工作点则可能表现不佳。又或者，当设备存在严重的死区、饱和现象或者时变参数时，传统PID的鲁棒性会受到严重挑战，容易出现震荡甚至失控。我曾尝试阅读过一些PID控制的理论书籍，也学习过一些MATLAB/Simulink的基本操作，但始终觉得两者之间缺乏一种流畅的连接。理论知识听起来头头是道，但将其转化为可执行的MATLAB代码，并能在仿真环境中得到直观的验证，却是一件颇具挑战的事情。因此，当我看到“先进PID控制MATLAB仿真”这本书时，我感到眼前一亮。我特别关注书中“先进”二字的内涵，它是否能够涵盖那些能够克服传统PID局限性的方法？我希望它不仅仅是介绍一些PID的变体，而是能够提供一套系统的方法论，指导我如何根据具体的工程问题，选择合适的先进PID控制策略，并有效地在MATLAB中进行仿真和调优。例如，对于具有较大惯性和时滞的电机驱动系统，书中是否会讲解如何利用模型预测控制的思想来改进PID的性能？对于需要精确轨迹跟踪的机器人应用，书中是否会涉及自适应PID或者模糊PID的实现与调优？我更希望书中能够提供一些实际工程案例的仿真分析，比如如何利用MATLAB仿真来优化某型号减速机的伺服控制，或者如何通过仿真来验证一种新型PID控制器在新能源汽车驱动系统中的性能。这些贴近实际的案例，能够帮助我将书中知识融会贯通，并直接应用于我未来的工作中，解决实际的工程难题，提升设备的性能和可靠性。
评分作为一名对嵌入式系统控制领域充满热情的研究生，我一直在寻找能够将理论知识与实际工程应用相结合的学习资源。“先进PID控制MATLAB仿真”这本书恰好满足了我的这一需求。在我的研究方向中，实时性、鲁棒性和高效性是控制系统设计的核心要素。虽然PID控制作为一种经典的反馈控制算法，其基本原理相对容易理解，但在实际的嵌入式应用中，往往需要面对诸如处理器计算能力限制、传感器噪声、执行器非线性以及系统动态参数变化等诸多挑战。传统的PID参数整定方法（如经验法、 Ziegler-Nichols法）在这些复杂环境下往往难以获得最优的控制效果，甚至可能导致系统性能下降甚至不稳定。因此，我对书中提到的“先进PID控制”尤为关注。我猜测这可能包括了诸如积分分离PID、抗饱和PID、死区补偿PID、以及基于模型辨识的自适应PID等能够有效应对实际工程问题的控制策略。而“MATLAB仿真”这一部分，则是我最看重的内容。MATLAB作为一款强大的工程计算和仿真软件，在控制系统设计和验证过程中扮演着至关重要的角色。我渴望通过这本书，学习如何利用MATLAB/Simulink平台，构建出这些先进PID控制器的仿真模型，并能够对其进行深入的性能分析和参数优化。我期待书中能够提供详细的建模步骤和仿真流程，能够清晰地展示如何将先进PID算法转化为可执行的MATLAB代码，并在仿真环境中对其进行各种工况下的测试，例如不同负载、不同干扰信号以及不同工作点的表现。更重要的是，我希望这本书能够帮助我理解如何根据具体的嵌入式应用场景，选择最合适的先进PID控制策略，并能够通过仿真分析来指导实际的硬件实现和参数调优。如果书中能够包含一些关于PID控制器在嵌入式平台上实现的技巧，例如C代码的生成或者参数的在线更新等，那将对我具有极大的指导意义，能够帮助我更好地将研究成果转化为实际的嵌入式控制系统。
评分我是一名电子工程专业的学生，目前正在进行毕业设计，课题是设计一个智能小车避障系统。在整个设计过程中，PID控制算法是实现小车循迹和避障的关键技术之一。虽然我学过PID控制的基础理论，但感觉在实际应用中，尤其是在面对复杂的路况和障碍物时，传统的PID算法在响应速度和鲁棒性方面存在一些不足。因此，我对“先进PID控制MATLAB仿真”这本书的出现感到非常兴奋。我希望这本书能够帮助我深入理解PID控制的精髓，并学习到一些能够提升小车性能的“先进”PID控制策略。我猜测书中可能包含了诸如积分分离PID、抗饱和PID、以及能够根据传感器数据自适应调整PID参数的自适应PID等方法。而“MATLAB仿真”这一部分，对我来说也至关重要。我的毕业设计需要进行大量的仿真实验来验证算法的有效性。我希望这本书能够提供详细的MATLAB/Simulink建模教程，能够指导我如何构建一个逼真的智能小车仿真环境，并在其中实现和测试各种先进PID控制算法。我期待书中能够有具体的步骤指导，例如如何利用Simulink搭建小车的动力学模型，如何集成激光雷达等传感器数据，以及如何设计和实现PID避障控制算法。我特别希望能学习到如何通过仿真来优化PID参数，以在保证稳定性的同时，提高小车的响应速度和避障的灵活性。如果书中能提供一些关于PID控制在机器人领域应用的案例，例如如何实现更平滑的轨迹跟踪或更精确的路径跟随，那将对我的毕业设计非常有启发。我相信，通过这本书的学习，我能够为我的毕业设计设计出更优越的控制方案，并为我未来在智能控制领域的发展打下坚实的基础。
评分作为一名渴望将理论知识转化为实际解决能力的工科硕士，我对“先进PID控制MATLAB仿真”这本书充满了期待。在我的本科阶段，PID控制的概念已经有所涉猎，但往往止步于最基础的结构和参数整定方法，如Ziegler-Nichols方法等。这些方法在处理简单线性系统时效果尚可，但一旦面对实际工程中普遍存在的非线性、时滞、饱和以及参数不确定性等问题时，其性能便大打折扣，甚至可能导致系统不稳定。我常常感到，自己掌握的PID控制知识，如同一个未经雕琢的璞玉，虽然有其内在的价值，但缺乏有效的工具和方法将其打磨成一件精美的艺术品。这本书的出现，正是为了填补这一认知上的鸿沟。我对书中“先进PID控制”的含义有着非常浓厚的兴趣。我猜测它可能涵盖了对传统PID算法的改进，例如加入了积分限幅、抗积分饱和、微分先行等手段，以提高系统的鲁棒性和响应速度。更让我激动的是，书中可能还会涉及更高级的PID变种，比如基于模型预测控制（MPC）思想的PID、模糊逻辑PID（FLC-PID）或者神经网络PID（NN-PID）等。这些更复杂的控制策略，往往能在处理复杂动态系统时展现出惊人的性能。然而，这些先进控制策略的实现，往往离不开强大的仿真平台。MATLAB及其Simulink工具箱，正是我在学术研究和未来职业生涯中最常使用的仿真环境。因此，本书将先进PID控制理论与MATLAB仿真实践相结合，对我来说简直是“天时地利人和”。我渴望学习如何利用MATLAB/Simulink构建出这些先进PID控制器的仿真模型，并能够对其进行深入的分析和验证。我希望书中能够提供详尽的步骤指南，从模型搭建、控制器设计到仿真运行、结果分析，都能够清晰地呈现。特别是对于参数整定这一关键环节，我希望能够学习到比传统方法更有效、更智能的策略，例如遗传算法、粒子群优化算法或者模型辨识与PID整定相结合的方法。这本书能否帮助我真正理解并掌握如何在复杂的工程场景中，利用MATLAB高效地设计和实现先进PID控制器，将是我评价其价值的最重要标准。
评分我是一名在光学工程领域工作的工程师，虽然我的主要研究方向并非控制理论，但在实际工作中，我经常需要对各种光学测量和成像系统进行参数优化和性能提升。许多光学系统的反馈控制，例如激光器的功率稳定、成像系统的聚焦跟踪、以及光学传感器的信号滤波，都离不开PID控制的身影。然而，我发现传统的PID控制在面对一些复杂的物理系统时，往往存在性能瓶颈，例如响应速度不够快、超调量较大、或者对外界扰动不够鲁棒。因此，我对“先进PID控制MATLAB仿真”这本书所描述的内容充满了兴趣。我希望这本书能够帮助我超越传统PID的局限，学习到一些更先进的控制策略，能够更有效地提升我所研究的光学系统的性能。我猜测书中提到的“先进PID控制”可能包括了诸如模糊PID、自适应PID、模型预测PID等能够处理非线性、时变特性的控制方法。而“MATLAB仿真”这一部分，对我来说尤为重要。我希望这本书能够提供详尽的MATLAB/Simulink建模和仿真指南，能够指导我如何将这些先进的PID控制算法应用于我的光学系统中，并通过仿真来验证其有效性。我期待书中能够有具体的案例分析，例如如何利用先进PID控制来优化激光器的功率稳定性，以应对环境温度的变化；或者如何通过仿真来设计一个能够快速准确跟踪目标的光学成像系统的聚焦控制算法。我希望书中能够提供清晰的代码示例和仿真流程，能够让我能够快速上手，并将所学的知识应用到我实际的工作中。如果书中能够涵盖一些关于PID参数在线整定或者鲁棒性分析的章节，那将对我解决实际工程问题提供极大的帮助，使我能够更自信地应对各种复杂的光学系统控制挑战。
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