编写一个双环PID python代码

双环PID控制器是一种常见的工业控制策略，它由两个独立的PID控制器组成，外环负责跟踪参考输入，内环则用于改善系统的快速响应。在Python中编写这样一个控制器，通常需要使用像`scipy`库中的优化函数来计算PID参数。

下面是一个简单的双环PID控制器的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
from control import pid

# 定义外环PID参数
outer_pid = pid.PID(Kp=0.5, Ki=0.01, Kd=0.001)

# 定义内环PID参数（假设比例增益）
inner_pid = pid.PID(Kp=1.0)

def optimize_params(ref_value, current_value):
    def cost_function(p1, p2):
        outer_pid.Kp, inner_pid.Kp = p1, p2
        error = ref_value - outer_pid(current_value)
        return error**2 + abs(inner_pid(error))

    initial_guess = [outer_pid.Kp, inner_pid.Kp]  # 初始猜测值
    result = minimize(cost_function, initial_guess)
    optimized_outer_p, optimized_inner_p = result.x
    return optimized_outer_p, optimized_inner_p

# 使用示例
ref_value = 10.0
current_value = 8.0

optimized_outer_p, optimized_inner_p = optimize_params(ref_value, current_value)
print(f"Optimized Outer PID P: {optimized_outer_p}")
print(f"Optimized Inner PID P: {optimized_inner_p}")

# 实际应用时，你需要将这两个PID实例集成到你的控制系统中，并根据实时反馈调整参数。

这个代码首先定义了外环和内环的PID控制器，然后定义了一个成本函数来衡量误差和控制器的性能。`minimize`函数会尝试找到一组参数来最小化这个成本。最后，我们优化并打印出外环和内环的比例增益。

注意，这只是一个基本示例，实际的PID参数可能会根据系统的动态特性、噪声水平等因素而变化。在部署前，你可能还需要考虑其他因素如PI/D切换点、超调限制等。