关于PID控制算法基础概念在本文不再重复了，详情可参考：PID控制算法基础介绍本文主要从PID算法代码实现，代码解析，理论进阶，PID调参等方向进行阐述。 目录位置式PID和增量式PID1.1 位置式PID1.2 增量式PID1.3 位置式和增量式PID区别积分限幅位置式PID参数调试代码实现 位置式PID和增量式PID1.1 位置式PID（1）基本的连续PID控制 公式： （2）离散PID控制
位置式PID与增量式PID的python实现一、PID控制器简介二、一阶惯性环节三、位置式PID3.1 简介3.2 程序四、增量式PID4.1简介4.2 程序五、几种控制效果对比 本文只展示部分代码，完整代码请访问我的github一、PID控制器简介PID(P比例，I积分，D微分)是一种model free的控制器，使用该控制器，无需对控制系统进行建立模型，只需对P、I 、D这三个参数进行调整即
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2023-10-08 16:00:31
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我们知道，目前的计算机都采用的是图灵机架构，其本质就是用一条无限长的纸带，对应今天的存储器。随后在工程学的推演中，逐渐出现了寄存器、易失性存储器(内存)以及永久性存储器(硬盘)等产品。由于不同的存储器，其速度越快，单位价格也就越昂贵，因此，妥善利用好每一寸告诉存储器的空间，永远是系统设计的一个核心。Python 程序在运行时，需要在内存中开辟出一块空间，用于存放运行时产生的临时变量，计算完成后，再
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2024-08-14 13:37:24
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PID是控制中非常经典的一个模型，利用P(比例)、I(微分)、D(积分)三者相互合作来实现对一个信号的闭环控制，同时可以让信号波形平滑变化而不是突变。以下主要是结合一个python实现的控制速度的程序来模拟PID的过程。目录简述 P(比例)D(微分)I(积分)基于Python的速度调整Kp=0.01,Ki=0,Kd=0Kp=0.01,Ki=0.01,Kd=0K
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2023-09-29 19:29:40
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PID算法基础 首先我们需要去了解PID算法的数学原理，数学原理部分借鉴于 @确定有穷自动机 的博客——一文读懂PID控制算法（抛弃公式，从原理上真正理解PID控制） 总的来说，当得到系统的输出后，将输出经过比例，积分，微分3种运算方式，叠加到输入中，从而控制系统的行为。比例控制算法u=kp*error 其
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2023-10-20 10:12:33
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文章目录一、代码使用方法1.1 Python3 版本1.2 MicroPython - OpenMV版本1.3 MicroPython - K210版本二、说明三、参考资料 一、代码使用方法from pid import PID
# p：比例系数，i：微分系数，d：积分系数，imax：积分限幅
pid1 = PID(p=0.07, i=0.01, d=0.01, imax=90)
while(
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2023-06-21 22:03:32
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3．2模糊PID算法及其CPLD实现对于时滞、时变和非线性的特征比较明显的控制系统，传统PID控制方法控制参数不易在线调节，模糊控制较好的适应这些特征。模糊控制以模糊规则为基础，用隶属函数和模糊运算实现模糊推理过程，以其强大的知识表达能力和处理能力在一些复杂系统中显示出了很强的优越性。模糊控制理论可以通过模拟人思维过程中的不确定性和不精确性，以人的经验为判断依据，从而对那些不建立精确数学模型的场合
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2023-09-17 13:41:54
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这几天一直在考虑如何能够把这一节的内容说清楚，对于PID而言应用并没有多大难度，按照基本的算法设计思路和成熟的参数整定方法，就算是没有经过特殊训练和培训的人，也能够在较短的时间内容学会使用PID算法。可问题是，如何能够透彻的理解PID算法，从而能够根据实际的情况设计出优秀的算法呢。通过讲述公式和基本原理肯定是最能说明问题的，可是这样的话怕是犯了“专家”的错误了。对于门槛比较低的技术人员来讲，依然不
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2024-08-09 11:08:23
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文章目录1、连续系统的PID控制算法2、PID控制的MATLAB仿真2.1、单P控制仿真2.2、PD控制仿真2.3、PI控制仿真2.4、PID控制仿真3、Matlab-PID调节器 1、连续系统的PID控制算法PID控制：将误差信号e(t)通过比例（p）,积分(I)和微分(D)线性组合构成控制输出进行控制，其输出信号为：对此式进行拉普拉斯变换，得到模拟（连续系统）PID调节器的传递函数为：Kp—
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2024-05-15 11:03:46
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本文以通俗的理解，以小车纵向控制举例说明PID的一些理解。（一）首先，为什么要做PID？由于外界原因，小车的实际速度有时不稳定，这是其一，要让小车以最快的时间达达到既定的目标速度，这是其二。速度控制系统是闭环，才能满足整个系统的稳定要求，必竟速度是系统参数之一，这是其三 小车调速肯定不是线性的，外界因素那么多，没人能证明是线性的。如果是线性的，直接用P就可以了
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2023-09-29 22:43:10
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Introduction本文先从介绍PID的概念开始，由Kp到Ki再到Kd逐步深入讲解，并展现出了从Kp到pid三个变量组合发展过程和Python代码实现，适合新手入门。应用PID控制的前提是系统一定要是一个闭环系统，什么是闭环系统？就是一定要有反馈回路，要能及时反馈我们最终控制的那个量的状态，给到控制器。也就是说，PID控制是根据被控系统的状态来进行控制的，我们需要知道这个状态才能决定控制器下一
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2024-02-05 21:28:31
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一般我们创建 Python 项目的时候都会创建一个虚拟环境，这样做的好处就是会把项目环境和操作系统环境区分开来，避免把操作系统环境弄乱。还有一个痛点就是我们在开发环境开发完成之后，需要把代码复制到生产环境上线，这时候我不想将开发环境的所有包重新在 pip install 一次了，怎么办？所以想学的同学，有必要听一下这位老师的课、领取python福利奥，想学的同学可以到梦雅老师的围鑫（同音）：前边一
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2023-11-30 14:04:07
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使用python模拟实现PID控制算法 PID控制算法是工业应用中最广泛算法之一，在闭环系统的控制中，可自动对控制系统进行准确且迅速的校正。 P、I、D分别是“比例（proportional）、积分（integral）、微分（derivative）”三个单词的首字母，他们分别对应算法中使用的三个参数。 有关于PID算法的详细内容请自行查阅相关资料，参考文章。常用的PID控制算法有位置式和增量式两种
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2023-08-23 14:50:12
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# Python PID控制与模糊控制的科普
在现代控制系统中，PID控制器（比例-积分-微分控制器）和模糊控制器被广泛应用于工业自动化、机器人等领域。本文将介绍这两种控制方法，并展示如何使用Python进行实现。
## 什么是PID控制？
PID控制器有三个主要部分：比例（P），积分（I）和微分（D）。其基本原理是通过将期望值（设定点）与当前值（反馈值）之间的误差处理，来调节系统输出。
原创
2024-10-03 04:49:52
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PID是比例、积分、微分的简称。一般常用于温度，速度等标量的控制，应用PID控制的系统存在对这些数值进行感测的传感器，又存在一个设定的目标值，这一种系统称为闭环控制系统（closed-loop control system）。系统中三个数值的设定影响调整的过程消耗的时间，调整次数多少等1. 比例（proportion）这里用温度来举例说明。假设目前温度为x，而设定温度为X 为了达到X我们需要调整
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2023-12-08 10:56:04
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MATLAB模糊PID实现（全流程详细报告+附实现代码）写在前面第1章 问题的提出第2章 PID控制器的设计2.1 PID控制原理图2.2 PID控制器传递函数的一般表达式第3章 模糊控制器的设计3.1 模糊控制原理图3.2 模糊控制器传递函数一般表达形式第4章 系统仿真4.1 经典PID4.2 模糊PID第5章 MATLAB代码实现经典PID代码模糊PID代码第一个文件，用于制定定模糊规则，文
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2024-01-06 21:25:21
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# Python 实现 PID 速度控制指南
在机械控制系统中，PID 控制是一种常用的反馈控制算法。PID 代表比例（Proportional）、积分（Integral）和微分（Derivative），这三部分共同作用以实现系统的目标速度。对于初学者，了解如何在 Python 中实现 PID 控制是非常重要的技能。
## 整体流程
以下是实现 PID 速度控制的主要步骤：
| 步骤编号
简介这是我在CSDN上面的第一篇博客，来分享一下我是如何用最短的时间进行智能小车的PID调速的。在疫情期间比较无聊，在某宝买了一个智能小车底盘和一堆零件，基于Arduino Due和树莓派进行开发，Due负责底层控制，树莓派进行上层控制器开发，比如斯坦利控制器或者模型预测控制器进行轨迹跟踪。 本次采用Simulink工具链完成，小车的所有代码均基于Simulink Target Support P
智能算法实现PID智能车控制系统@[TOC](智能算法实现PID智能车控制系统)摘要关键词第一章绪论1.1智能车概述1.2智能PID研究现状1.3本文工作第二章 PID控制简介第三章 内模PID简介3.1 内模PID控制第四章内模智能PID智能车控制系统设计4.1 系统设计4.2内模控制原理第五章 系统仿真及结果分析5.1 系统仿真分析5.2 控制效果截图参考文献摘要PID控制是自动控制领域中产生
一、前言近期在实际项目中使用到了PID控制算法，于是就该算法做一总结。二、PID控制算法详解2.1 比例控制算法例子: 假设一个水缸，需要最终控制水缸的水位永远维持在1米的高度。水位目标：T 当前水位：Tn 加水量：U 误差：error error=T-Tn 比例控制系数：kp initial: T=1; Tn=0.2, error=1-0.2=0.8; kp=0.42.1.1 比例控制pytho
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2023-09-06 20:50:24
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