PID基本公式如下：1.比例常数P的作用 根据公式，Kp*e(k)，当我们将Kp趋于无穷大的时候，就类似一个开关的作用，用灶做比喻，当目标值大于实际值的时候，开关打开，开始加热，当目标值小于实际值的时候，火力断开，让他降温。但我们实际控制的火力有大小的,那么我们可以这么理解:当差距不大的时候，Kp*e(k)较小，那么需要输出的火力较小; 当差距较大，并且温度低于目标温度的时候，那么需要
PID 是一个闭环控制算法。因此要实现 PID算法，必须在硬件上具有闭环控制，就是得有反馈。比如控制一个电机的转速，就得有一个测量转速的传感器，并将结果反馈到控制路线上。以前对于闭环控制的一个最朴素的想法就只有P 控制，将当前结果反馈回来，再与目标相减，为正的话，就减速，为负的话就加速。 其中P 表示比例控制、I 表示积分控制 、 D表示微分控制。一般，根据实际模型，可能会分别采用P、PI、PD、
p:误差比例项 ，如果偏差为0，则比例环节不起作用，只有存在偏差时，比例环节才起作用。 【在没有i的情况下存在静差：输入调整温度10度--》|外界环境降低1度 | --输出9度》--反馈给输入：调整10度】 比例i:误差的累计 ，积分环节主要用来消除静差，所谓静差，就是系统稳定后输出值和设定值之间的差值，积分环节实际上就是  
本章目的：了解行为公差的检测方法，简单评估公司和制作方的检测能力。 1.形位公差检测规定形状和位置公差检测规定GB/T 1958 -2004 2.形位公差的种类 3.形位公差的测量仪器人工测量仪器：百分表，光学平面度测量仪，千分尺，高度尺等等。精准测量仪器：三坐标测量仪 ，投影仪，数据采集仪。 4.基准形体模拟体（Datum Feature Si
什么是PID PID包括比例P，积分I，微分D控制器。 使用PID控制器，你需要以下6个基本元素： Error（偏差）：你的期望值与实际值的差值。比如你想要让室内温度变为10度，但开了空调后，温度只有9度，那1度就是偏差。 比例项P：让输出量与输入量成正比。Error越大，output越大，error越小，output越小。P项决定了实际值达到期望值的快慢。以下来自《机械控制工程基础》 积分项I
矛盾本文引用自知乎凸头匠的文章：文章链接
PID转速控制系统存在如下一个矛盾：即PID需要靠偏差控制系统消除偏差，然而偏差完全消除以后，PID又没能力去维持系统偏差为0。 并不是所有系统都存在上述问题，问题的状态关键在于目标状态或者平衡点是否稳定。如果稳定，那么PID促使系统从别的状态转移到这个状态后，系统保持稳定，此时PID输出为0，系统也可以自行维持该状态，无需额外损耗，则控制器只有K或者KD
0.PID算法简介首先我们可以看下维基百科中给PID算法的定义：由比例单元（Proportional）、积分单元（Integral）和微分单元（Derivative）组成。可以透过调整这三个单元的增益Kp, Ki和Kd来调定其特性。PID控制器主要适用于基本上线性，且动态特性不随时间变化的系统。PID算法可以用下面的公式表示： 好的，看完上面“好官方”的定义，我们急需一个简单的“栗子”来
KpKp为PID中的比例参数，比例项根据当前量（Now）与设定量（Set）的差值按Kp比例放大后得到输出的控制量，即： Out = Kp（Set - Now）Ki通过比例项调节后，在当前量和设定量差距越来越小的情况下，有可能Kp调节输出的控制量太小（考虑到外界诸如摩擦，零件磨损等影响），使得实际量到达设定量的速度过慢或实际量与设定量总是存在一定差距，此时需要使用积分项进行调节。积分项会根据之前的多
# 模糊PID控制在Python中的实现
PID控制是一种常见的控制算法，它通过不断地调节控制量来使系统的输出达到设定值。而模糊PID控制则是在PID控制的基础上引入了模糊逻辑，以更好地应对系统的非线性和不确定性。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现模糊PID控制，并给出代码示例。
## PID控制简介
PID控制是一种经典的控制算法，它由比例项（Proportional）、积分项（
机器学习的模型泛化1、机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差：模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对，比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测，算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性，如果相关性很低或者高度不相关的话也会导致较大的偏差。3、对于机器学习模型的方差主要是来自于数据的扰动以及模型
1.进程和程序的区别 程序：就是一堆计算机可以识别文件，程序在没有被运行就是躺在硬盘上的一堆二进制 进程：一个正在被运行的程序就称之为进程，是程序具体执行过程,一种抽象概念 运行程序时,要从硬盘读取数据到内存中,CPU从内存读取指令并执行 ，一旦运行就产生了进程 注意：一个程序可以多次执行 产生多个进程,但是进程之间相互独立2.PID和PPIDPID
2、偏差图偏差图是单个特征中所有值与特定值之间的关系图，它反映的是所有值偏离特定值的距离。典型的偏差图有：发散型条形图，面积图，… 我们什么时候需要偏差图呢？1.数据探索&数据解读探索某一特征的分布，探索该特征偏离某个特定值（均值，方差等）的程度。2.结果展示&报告呈现：直观地展示某个特征的分布特征，快速得出结论。2.1 发散条形图（Diverging Bars）如果你想根据单个指
# Java如何根据pid进行查询
在Java中，有时候我们需要根据进程的PID（Process ID）来查询相关信息，比如进程的状态、资源占用情况等。本文将介绍如何使用Java来根据PID进行查询，并给出一个具体的示例。
## 方案
在Java中，可以使用`ManagementFactory`和`OperatingSystemMXBean`来获取系统的一些信息，包括进程的PID。具体步骤如
集成运放在负反馈情况下工作在线性区，可以构成比例、求和、减法、加减法运算等等多种类型的算术运算电路。下面对单运放构成的反相比例、同相比例和加减法运算等电路进行分析。
集成运算放大电路线性区运用 集成运放在负反馈情况下工作在线性区，可以构成比例、求和、减法、加减法运算等等多种类型的算术
1.尺寸（1）公称尺寸（D，d）（2）提取组成要素的局部尺寸（Da，da），加工后测量得到（3）极限尺寸（上极限尺寸，下极限尺寸）2.偏差：允许偏离公称尺寸的多少偏差=某一尺寸-公称尺寸极限偏差可以分为上偏差（ES，es）和下偏差（EI，ei）上偏差：上极限尺寸-公称尺寸ES=Dmax-Des=dmax-d下偏差：下极限尺寸-公称尺寸EI=Dmin-Dei=dmin-d实际偏差：局部尺寸-公称尺寸
一、适用范围Heckman两阶段模型适用于解决由样本选择偏差（sample selection bias）造成的内生性问题。在经济学领域，样本选择偏差的典型例子是研究女性的受教育情况对女性工资的影响。按照这个思路，一般会去问卷收集或在哪个网站下载部分女性的受教育情况，工资，及其他特征数据，例如年龄，毕业院校等级等个人特征，然后做回归。不过这样做有一个问题，就是登记的女性，都是在工作的，但是许多受教
公式： 进度偏差： SV = EV - PV 进度执行指数： SPI = EV / PV 成本偏差：CV = EV - AC
写在前面计划价值（Planned Value, PV），截止到某时间点计划要完成工作量的价值，也就是计划要做多少事；挣值（Earned Value, EV），截止到某时间点实际已经完成工作量的价值，也就是实际做了多少事；实际成本（Actual Cost, AC），截止到某时间点实际已经发生的成本，也就是实际花了多少钱；完工预算（Budget At Completion, BAC），对完成该项目的计
初看闭包，闭包可以被理解为，一组元素通过一些关系聚合在一起，而且这些关系已经是这些元素之间所有的关系了。 这些元素动用所有的关系，去找和其存在这种关系的其他元素。再将找到的这些元素并入集合中去，直到不能在发现新的元素为止。更形象的来说就是使用现有集合内的元素的所有关系进行扩充，像"滚雪球"一般的不断扩充。直至没法再吸收新的元素进入。 属性闭包正是使用属性间的函数依赖进行滚雪球的过程。 对于属性闭包
搜索了下java的矩阵运算工具，网上有很多。这篇博文总结的特别好，https://www.cnblogs.com/jpfss/p/11533902.html，大家可以拿去。 我试用了下ujmp包，觉得还是挺好用的，网上的资料不多。特分享在这里。 依赖pom <dependency> <groupId ...
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2021-10-26 10:19:00
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