什么是专家PID？他和传统的PID有什么区别？

PID是智能控制啊,比如要控制一个水管的水流量,通过流量计,开关阀,让PID来控制开关阀的开关大小使水流量正确.专家PID记得是PID的高级设置,某些个场合一般的PID无法使用,出现了了专用的,有特殊功能的.记忆中是这个,时间久了,记性不好.。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

前馈控制器与常规PID控制器有什么不同

PID控制器（Proportion Integration Differentiation.比例-积分-微分控制器），由比例单元 P、积分单元 I 和微分单元 D 组成好文案。

通过Kp， Ki和Kd三个参数的设定。PID控制器主要适用于基本线性和动态特性不随时间变化的系统。PID 控制器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件。

这个控制器把收集到的数据和一个参考值进行比较，然后把这个差别用于计算新的输入值，这个新的输入值的目的是可以让系统的数据达到或者保持在参考值。

和其他简单的控制运算不同，PID控制器可以根据历史数据和差别的出现率来调整输入值，这样可以使系统更加准确，更加稳定。

可以通过数学的方法证明，在其他控制方法导致系统有稳定误差或过程反复的情况下，一个PID反馈回路却可以保持系统的稳定。

智能PID控制就是将智能控制(intelligent control)与传统的PID控制相结合，是自适应的，它的设计思想是利用专家系统（Expert System）、模糊控制(fuzzy control)和神经网络(neural network)技术，将人工智能以非线性控制方式引入到控制器中，使系统在任何运行状态下均能得到比传统PID控制更好的控制性能。

具有不依赖系统精确数学模型和控制器参数在线自动调整等特点，对系统参数变化具有较好的适应性。

模糊PID控制是利用当前的控制偏差和偏差，结合被控过程动态特性的变化，以及针对具体过程的实际经验，根据一定的控制要求或目标函数，通过模糊规则推理，对PID控制器的三个参数进行在线调整。

智能PID控制主要有模糊PID控制器、专家PID控制器和基于神经网络的PID控制器等。

专家系统是一种能在某个特定领域内﹐以人类专家水平解决该领域中专门任务的计算器系统﹐其内部具有某个领域中大量专家水平的知识与经验﹐能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。

专家PID控制采用规则PID控制形式，通过对系统误差和系统输出的识别，以了解被控对象过程动态特性的变化，在线调整PID三个参数，直到过程的响应曲线为某种最佳响应曲线。

它是一种基于启发式规则推理的自适应技术，其目的就是为了应付过程中出现的不确定性。

神经网络系统亦称为人工神经网络﹐就是将人工神经元按某种方式联结组成的网络﹐用于模拟人脑神经元活动的过程﹐实现对信息的加工﹑处理﹑存储等。神经网络有前向网络（前馈网络）﹑反馈网络等网络结构形式。

与模糊PID控制和专家PID控制不同，基于神经网络的PID控制不是用神经网络来整定PID的参数，而是用神经网络直接作为控制器，通过训练神经网络的权系数间接地调整PID参数。

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！

迭代学习控制算法和传统PID相比哪个抗干扰性更好一些?

迭代学习控制算法只能应用在干扰小或者干扰重复出现的情况下，如果新来一个系统未知的新型干扰，系统要重新学习，在学习过程中系统刚度会受影响。而当系统学习完成后，如果此类干扰不再出现，系统白学啦。

传统的PID控制方法是对宽域的干扰都有免疫力，并且不要时刻调整，缺点是当控制对象发生变化后，系统仍然使用老PID参数（这当然已经不是最优的参数了），导致对象可控性变坏。

问开环与闭环的问题，开来你控制还没有入门，好好学吧。

神经网络自整定PID真的有效吗？我看图书馆的参考书上和知网论文上的方法，感觉推导过程都不对啊？

楼主的这个问题已经是六年前的问题了（今天2021年5月），不知道楼主现在还关注这个话题不？神经网络自整定PID肯定是有效的。

目前，神经网络自整定PID主要面临三个问题：一是初值选择的问题，不合理的初值很容易使闭环系统不稳定；二是神经网络自整定PID自身需要人为设定的参数较多，PID控制自身只需要三个人为设定参数，神经网络自整定PID则需要四个（三个初值和一个学习因子），这使得神经网络自整定PID比传统PID算法还要麻烦；三是缺乏完整的理论稳定性证明，神经网络自整定PID在线更新规则早已稳定，并且被广泛引用和应用，而基于神经网络自整定PID的闭环系统稳定性证明一直没有得到很好的解决，某种程度上，这限制了神经网络自整定PID的推广。

我个人也做了一些这样的研究，感兴趣的话可以参考我的一篇期刊论文。

Data-Driven Tracking Control Based on LM and PID Neural Network with Relay Feedback for Discrete Nonlinear Systems。

如何给出常规PID与模糊PIDBP神经网络PID遗传算法PID程序的MATLAB仿真程序

我的毕设只用把PID和模糊PID相比较常规PID，用Matlab里的Simulink模块仿真，建立你要做的动力学模型的传函或者状态空间。PID参数调节可用临界比度法。

模糊PID就麻烦了，打开Matlab中FIS模块，一般都用二阶模糊？输入E,EC的隶属函数，一般为高斯，和输出模糊Kp,Ki,Kd，一般为三角。还要整定模糊规则，再加载到Simulink里。

调节模糊因子Gu，Ge，Gec，设置模糊PID的参数。总之，你这个问题在白度知道里很难说清楚。