最近两天在考虑一般控制算法的C语言实现问题，发现网络上尚没有一套完整的比较体系的讲解。于是总结了几天，整理一套思路分享给大家。 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的万能算法，如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程，对于一般的研发人员来讲，应该是足够应对一般研发问题了，而难能可贵的是，在我所接触的控制算法当中，PID
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2023-11-27 05:38:44
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神经网络二维卷积官方文档打开查看torch.functional.conv2d（2d代表二维卷积）。 注意几个参数：输入input的形状（维度）有要求，权重weight即卷积核同样有要求，batchsize是指这批数据的数据个数，这里就一个矩阵，可以看成是只有一张5*5的灰度图像，步进stride表示卷积核横向和纵向一次移动的步数，卷积核的步幅。可以是单个数字，也可以是元组(sH,
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2024-02-03 08:18:02
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起因由于项目中经常要用到PID控制，因此一直在寻找一个好的PID算法，虽然西门子PLC自带的FB41也可以满足要求，但没有提供自整定，PCS7虽然带了自整定，但对于一些小项目就不适用了，因此决定自己编写一个。2.算法选择为何使用PID算法？原因是因为在现场有好多不确定因素，而基于模型的好多控制算法因为无法得到准确的数学模型而使调试变得很困难，而PID不是基于模型的，因而适应性更好一些，更通用一些。
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2023-08-18 16:11:02
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2.确定PI系数确定比例系数Kp，令积分时间为0，输入设定为系统最大值的60％-70％，比例系数逐渐增大，直至出现震荡，而后减小比例系数，直至震荡消失，记录此时的值，则设定值为该值的60％-70％。确定积分系数Ki,设定一个较大的积分时间(即较小的积分系数)，而后逐渐减小直至系统出现震荡，而后再继续逐渐增大积分时间(减小积分系数)，直至震荡消失，设定积分时间为当前值的150％-180％。(PS:积
PID控制应该算是应用非常广泛的控制算法了。小到控制一个元件的温度，大到控制无人机的飞行姿态和飞行速度等等，都可以使用PID控制。下面的文章只是有助于理解PID算法，真正的原理在自动控制理论课程里面。例如稳态误差的产生，为什么需要积分项才能消除稳态误差等等。如果需要理解这些原理，请参考自动控制理论，其中涉及很多基础内容，例如拉普拉斯变换，冲激函数等等。PID(proportion integrat
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2023-09-25 19:21:33
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前几天搜索模糊pi控制的相关仿真流程，发现csdn没有比较好的、完整的能跑出结果的模糊pid控制仿真模型。通过几天的学习和查阅文献，我现在将我仿真的步骤和出现的问题给大家分享一下，希望大家也一起交流一下自己的问题和心得。首先我们要清晰的知道模糊pid的流程，这里简单和大家分享一下：由上面的图我们可以知道，模糊pid需要确定隶属函数、控制规则，隶属函数是模糊化和反模糊化的关键。接下来进入simuli
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2023-08-28 10:17:21
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对于工科的同学来说，最简单的自动控制代码其实就是PID。在现实的生产中，最难控制的往往是输入和输出之间的关系。很多时候，系统的输入和输出是很复杂的关系，根本没有办法用方程来表示，或者说无法用方程来准确表示。这个时候，PID就可以发挥用处。PID非常简单，主要就是比例系数、积分系数和微分系数。我们可以用一个简单的代码来说明这个问题，# !/usr/bin/python
import os
impo
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2024-06-20 12:13:08
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前言： 本篇博客加入了PID调控，基于黑线对于图像中线位置的偏移量与黑线的角度进行的上位机PID调参，输出的是电机的目标转速。传给下位机左进一步处理。（今晚上先放上代码，明天再继续更新）PID简述： 广义上的PID可以分为数字式PID和模糊式PID，这里我对数字式PID进行了简单的学习，本篇
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2023-11-20 01:45:45
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PID标准实现需要注意的是每一次 calculate更新传入的是目标位置和当前位置，返回的是一个加速度import matplotlib.pyplot as plt
class PID():
def __init__(self, dt, max, min, Kp, Kd, Ki):
self.dt = dt # 采样周期
self.max = max
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2023-09-21 00:16:34
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PID是比例、积分、微分的简称，PID控制的难点不是编程，而是控制器的参数整定。参数整定的关键是正确地理解各参数的物理意义，PID控制的原理可以用人对炉温的手动控制来理解。阅读本文不需要高深的数学知识。 1．比例控制 有经验的操作人员手动控制电加热炉的炉温，可以获得非常好的控制品质，PID控制与人工控制的控制策略有很多相似的地
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2023-12-15 14:10:25
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PID是对误差的比例，积分，还有微分。比例很好理解，就是到达目标位置，系数就是到达目标位置的快慢。微分也很好理解，就是要保证变化速度要和目标一致，微分系数就是速度到达目标速度的快慢。误差的积分，实际是面积差，目标信号对时间积分，就是目标信号和时间轴围成的区域的面积，然后和实际输出的面积做差，积分作用是让二者一致。 &
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2017-08-10 13:20:37
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1.PID（Proportional, Integral and Derivative）介绍
PID控制问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不
原创
2021-08-03 10:12:46
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pid, LQR（LQG），鲁棒控制（H无穷），自适应控制（包含滑膜，反步法，mrac模型参考，L1自适应），模糊控制，mpc（模型预测），强化学习等。PID控制：随处可见的控制方法，优点就是控制律简单，易于实现，不用建模；缺点是难以保证机器人具有良好的动态和静态品质，并且需要较大的控制量；自适应控制：根据要求的性能指标与实际系统的性能指标相比较所获得的信息来修正控制规律或控制器参数，使系统能保持
# 使用Python和MATLAB实现自整定PID控制器
在现代控制系统中，自整定PID（比例-积分-微分）控制器是被广泛采用的技术，它可以根据系统的动态特性自动调整PID参数。本文将带你一步步实现一个自整定PID控制器，主要利用Python进行控制逻辑的实现，MATLAB则用于处理数据和模拟状态。
## 流程概述
下面是实现自整定PID控制器的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-09-07 04:56:47
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1.自整定的过程大致分为以下步骤： ①稳定为先：先用一个无需非常完美的PID参数调整系统，使系统的被调量和输出都达到稳态，并且被调量近似达到设定值。 ②强行震荡：再暂时禁用PID调节，使控制器将一个矩形波状的控制作用力作用于系统，当被调量低于设定值时
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2024-07-09 08:03:26
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模糊控制系统的构成与与常规的反馈控制系统的主要区别在于控制器主要是由模糊化，模糊推理机和精确化三个功能模块和知识库（包括数据库和规则库）构成的。具体实现过程如下所示：(1)预处理： 输入数据往往是通过测量设备测量得到的一个具体数据，预处理就是在它们进入控制器前对这些数据进行分类，或性质程度的定义。预处理过程也是量化过程，它是在离散空间中把输入数据划分为若干个数字级别。例如，假设一个反馈误差为 4
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2024-07-08 15:50:55
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用python实现PID控制器 (PyCharm) 文章目录用python实现PID控制器 (PyCharm)PID框图python实现控制器被控对象主函数调参顺序建议程序下载 PID框图PID 的控制框图如下图所示：python实现控制器PID的三个参数一般是我们自己设计的，而且一般是固定的，所以最好在初始化的时候设置一下。在具体实现的时候，当前误差需要知道系统的输出和目标值，因此误差作为参数传
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2023-07-08 11:18:55
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PID的流程简单到了不能再简单的程度，通过误差信号控制被控量，而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。这里我们规定（在t时刻）： 1.输入量为rin(t); 2.输出量为rout(t); 3.偏差量为err(t)=rin(t)-rout(t); 1，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
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2024-06-21 12:39:47
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常用口诀参数整定找最佳，从小到大顺序查先是比例后积分，最后再把微分加曲线振荡很频繁，比例度盘要放大曲线漂浮绕大湾
原创
2024-07-29 10:15:56
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# 实现 PID 自适应算法的 Python 教学
近年来，PID 控制（比例-积分-微分控制）已经成为自动控制领域中最为广泛应用的算法之一。本文将带领初学者逐步实现 PID 的自适应算法，深入了解其原理和实现方式。
## 1. 整体流程
在实现 PID 自适应算法之前，我们首先了解整个过程的步骤。下面是一个简单的流程图，描绘了实现该算法的基本步骤。
```mermaid
flowchar
