Algorithms for PID Controller 2024 (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: Mdpi AG, 2026
- Rilegato
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Hardcover. To date, the PID controller is still the most commonly used algorithm for control applications. Since it was first developed, the PID algorithm has gone hand in hand with the evolution of science and engineering, and new methods and applications have been introduced over time. Advances in recent decades, provided by the area of fractional calculus and metaheuristic algorithms, and, more recently, by artificial intelligence, have given rise to a refreshing boost to PID control.This reprint aims to present the most recent developments in the design, tuning, and applications of PID controllers. The focus is on reporting theoretical and applied research results in control structures, optimization techniques, metaheuristic algorithms, tuning methods, digital implementations, and applications of the PID algorithm, among others, and the use of current artificial intelligence techniques, such as machine learning, deep learning, and reinforcement learning. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9783725872664
- Titolo
- Algorithms for PID Controller 2024 (Hardcover)
- Autore
- Ramiro Barbosa
- Editore
- Mdpi AG
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 372587266X
- ISBN 13
- 9783725872664
To date, the PID controller is still the most commonly used algorithm for control applications. Since it was first developed, the PID algorithm has gone hand in hand with the evolution of science and engineering, and new methods and applications have been introduced over time. Advances in recent decades, provided by the area of fractional calculus and metaheuristic algorithms, and, more recently, by artificial intelligence, have given rise to a refreshing boost to PID control.
This reprint aims to present the most recent developments in the design, tuning, and applications of PID controllers. The focus is on reporting theoretical and applied research results in control structures, optimization techniques, metaheuristic algorithms, tuning methods, digital implementations, and applications of the PID algorithm, among others, and the use of current artificial intelligence techniques, such as machine learning, deep learning, and reinforcement learning.
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