目前学生学习控制理论,多通过公式推导和MATLAB仿真,由于许多算法过于复杂很难去进行实际控制,很难将理论知识和实际结合到一起。为了得到较好的教学效果,使得学生们可以更加好的理解课本上的理论知识。因此,能够做到理论联系实际,能够将仿真和实际控制联系在一起的一体化实验系统具有重大实际意义。本文基于DSP完成实验系统的设计,采用基于模型设计方法,利用MATLAB/RTW工具箱实现Simulink模型到DSP工程的转换。利用Simulink里面的绝大部分模块在Simulink环境下搭建好控制器并完成仿真后,将搭建好的控制器放置到设计的用于实际控制的Simulink模型的指定位置。通过自行编写的上位机可将实际控制Simulink模型以及搭建的控制器一键转换为DSP工程直接用于硬件实现,并可通过上位机观测实时控制曲线与仿真进行对比。与传统实验系统相比,该实验系统简化控制器设计、缩短开发周期、降低成本,不要求学生具有编程基础,只需关注于算法的搭建即可。本文的重点和难点在于仿真控制和实际控制一体化的实现方式,以及分布估计算法在PID参数优化中的应用和概率模型的选取。本文最后使用MATLAB的RTW工具箱将Simulink模型转换为DSP工程并可自动完成编译和下载,实现了 MATLAB仿真与实际控制的一体化。通过分析高斯概率模型和均匀分布概率模型对特定问题的优化结果,本文选取均匀分布作为分布估计算法的概率模型来更新种群进行迭代,进而实现PID参数的优化。本文的主要工作包括:设计了以DSP为核心的硬件控制系统;设计了用于实际控制的Simulink模型;利用MATLAB GUI编写的上位机软件;基于粒子群优化算法的模型辨识工具箱的制作;基于分布估计的PID控制器参数优化设计,并将仿真控制效果和实际控制效果进行了对比;被控对象、实验箱、实验台的选取与制作。