python-control 自适应 pid

很抱歉，`python-control`库本身并不提供内置的自适应PID控制算法。它主要用于控制系统建模、分析和设计，提供了许多传统的控制算法和工具。

如果你想在Python中实现自适应PID控制算法，你可以考虑使用其他Python库或自行编写代码来实现。下面是一个简单的示例，展示了如何使用递归最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）算法来实现自适应PID控制：

import numpy as np

class AdaptivePID:
    def __init__(self, Kp, Ki, Kd):
        self.Kp = Kp
        self.Ki = Ki
        self.Kd = Kd
        self.P = np.eye(3)
        self.theta = np.zeros(3)
        self.setpoint = 0
        self.error_prev = 0
        
    def update(self, feedback):
        error = self.setpoint - feedback
        error_diff = error - self.error_prev
        
        # 更新参数估计
        x = np.array([error, error_diff, self.error_prev])
        y = self.Kp * error + self.Ki * error + self.Kd * error_diff
        k = self.P @ x / (1 + x @ self.P @ x)
        self.theta += k * (y - x @ self.theta)
        self.P -= np.outer(k, x @ self.P)
        
        output = self.theta @ x
        
        self.error_prev = error
        
        return output
    
# 使用示例
pid = AdaptivePID(0.5, 0.1, 0.2)
pid.setpoint = 10.0
feedback = 0.0

while True:
    output = pid.update(feedback)
    # 将output应用于控制系统中
    # 获取新的feedback值

在这个示例中，我们定义了一个`AdaptivePID`类，它使用RLS算法来实现自适应PID控制。在`update`方法中，我们将当前误差、误差变化和上一次误差作为特征向量x，将PID输出作为目标值y，使用RLS算法来更新参数估计。

这只是一个简单的示例，实际的自适应PID算法可能需要更复杂的参数更新规则和策略来提高鲁棒性和性能。具体的方案需要根据实际问题和需求进行设计和调整。