pid_parameter pid=

时间: 2024-05-26 08:09:14 浏览: 26
PID(比例-微分)控制器是一种常用的控制器类型,被广泛应用于自动化控制领域中。在PID控制器中,PID参数(Proportional, Integral, Derivative)是指比例系数、积分系数和微分系数,它们分别控制了输出信号的比例、积分和微分部分。通过调整这三个参数的大小,可以使PID控制器对于不同的控制对象具有更好的控制效果。 其中,P系数是指比例系数,它根据当前误差的大小来决定输出信号的大小。I系数是指积分系数,它可以消除偏差,并适应对象的变化。D系数是指微分系数,它可以减少振荡和响应时间。 当我们需要使用PID控制器时,需要根据实际情况对PID参数进行适当的调整,以实现最佳的控制效果。
相关问题

#include "pid.h" #include "device.h" #include <math.h> PID IMU = {0}; PID DistanceY = {0},DistanceX = {0}; float motor_pid_parameter[3][4] = { {40 ,50 ,50 ,55}, // Kp {1 ,0.9 ,0.85 ,1}, // Ki {1.5 ,1.5 ,1 ,1} // Kd }; float imu_pid_parameter[4] = // IMU { 1.5, // Kp 0.0, // Ki 0.5, // Kd 50.0 // Sumerrormax }; float distance_pid_parameter[4][2] = { /* X Y */ {0.5f ,0.5f}, // Kp {0.0f ,0.0f}, // Ki {50.0f ,50.0f}, // Kd {0.0f ,0.0f} // Sumerrormax }; int motor_pid_threshold = 7000; // 限速阈值

这段代码定义了几个PID控制器和相关的参数。其中,`motor_pid_parameter`数组定义了电机PID控制器的参数,包括比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd,以及积分误差上限。`imu_pid_parameter`数组定义了IMU(惯性测量单元)PID控制器的参数,包括比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd,以及积分误差上限。`distance_pid_parameter`数组定义了距离PID控制器的参数,包括比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd,以及积分误差上限。最后,`motor_pid_threshold`定义了电机的限速阈值。 这段代码的作用是为PID控制器初始化参数,并将其应用于相应的控制任务中。如果您有关于PID控制算法或代码实现的具体问题,请告诉我,我会尽力帮助您!

#include "pid.h" #include "device.h" #include <math.h> PID IMU = {0}; PID DistanceY = {0},DistanceX = {0}; float motor_pid_parameter[3][4] = { {40 ,50 ,50 ,55}, // Kp {1 ,0.9 ,0.85 ,1}, // Ki {1.5 ,1.5 ,1 ,1} // Kd }; float imu_pid_parameter[4] = // IMU { 1.5, // Kp 0.0, // Ki 0.5, // Kd 50.0 // Sumerrormax }; float distance_pid_parameter[4][2] = { /* X Y */ {0.5f ,0.5f}, // Kp {0.0f ,0.0f}, // Ki {50.0f ,50.0f}, // Kd {0.0f ,0.0f} // Sumerrormax };

这段代码是关于PID控制的参数设置。首先定义了三个PID对象:IMU、DistanceY和DistanceX。然后定义了一个二维数组motor_pid_parameter,其中存储了三个PID控制器的参数:Kp、Ki和Kd。接下来定义了一个一维数组imu_pid_parameter,用于存储IMU的PID控制器参数。最后定义了一个二维数组distance_pid_parameter,存储了DistanceX和DistanceY的PID控制器参数。每个PID控制器都有三个参数:Kp、Ki和Kd,以及一个Sumerrormax参数。这些参数用于控制系统的输出,以使系统的输出尽可能接近设定值。

相关推荐

void PID_Parameter_Init(PID *sptr) { sptr->SumError = 0; sptr->LastError = 0; sptr->PrevError = 0; sptr->LastData = 0; } int PID_Realize(PID *sptr, float *PID, int NowData, int Point) { int Realize; sptr->Dis_Err = Point - NowData; sptr->SumError += PID[KI] * sptr->Dis_Err; if (sptr->SumError >= PID[KT]) { sptr->SumError = PID[KT]; } else if (sptr->SumError <= -PID[KT]) { sptr->SumError = -PID[KT]; } Realize = PID[KP] * sptr->Dis_Err + sptr->SumError + PID[KD] *(sptr->Dis_Err - sptr->LastError); // + PID[KB] * ( NowData- sptr->LastData); sptr->PrevError = sptr->LastError; sptr->LastError = sptr->Dis_Err; sptr->LastData = NowData; return Realize; } int PID_Increase(PID *sptr, float *PID, int NowData, int Point) { int iError, Increase; iError = Point - NowData; Increase = PID[KP] * (iError - sptr->LastError) + PID[KI] * iError + PID[KD] * (iError - 2 * sptr->LastError + sptr->PrevError); sptr->PrevError = sptr->LastError; sptr->LastError = iError; sptr->LastData = NowData; return Increase; } Left_Acc = templ_pluse - Left_Old; Right_Acc = tempr_pluse - Right_Old; if (Left_Acc > 50) { Left_Old = Left_Old + 50; templ_pluse = Left_Old; } else if (Left_Acc < -50) { Left_Old = Left_Old - 50; templ_pluse = Left_Old; } else { templ_pluse = Left_Old; } if (Right_Acc > 50) { Right_Old = Right_Old + 50; tempr_pluse = Right_Old; } else if (Right_Acc < -50) { Right_Old = Right_Old - 50; tempr_pluse = Right_Old; } else { tempr_pluse = Right_Old; } RealSpeed_Old = ZJZ; ZJZ = (templ_pluse + tempr_pluse) * 0.5;

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 定义RBF神经网络的类 class RBFNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RBFNetwork, self).__init__() # 初始化输入层,隐含层,输出层的节点数 self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重矩阵和偏置向量 self.W1 = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size)) # 输入层到隐含层的权重矩阵 self.b1 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size)) # 隐含层的偏置向量 self.W2 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, output_size)) # 隐含层到输出层的权重矩阵 self.b2 = nn.Parameter(torch.randn(output_size)) # 输出层的偏置向量 def forward(self,x): # 前向传播过程 x = torch.from_numpy(x).float() # 将输入向量转换为张量 x = x.view(-1, self.input_size) # 调整输入向量的形状,使其与权重矩阵相匹配 h = torch.exp(-torch.cdist(x, self.W1.t()) + self.b1) # 计算隐含层的输出值,使用高斯径向基函数作为激活函数 y = F.linear(h, self.W2.t(), self.b2) # 计算输出层的输出值,使用线性函数作为激活函数 return y #定义pid控制器 class Pid(): def __init__(self, exp_val, kp, ki, kd): self.KP = kp self.KI = ki self.KD = kd self.exp_val = exp_val self.now_val = 0 self.sum_err = 0 self.now_err = 0 self.last_err = 0 def cmd_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.now_val def err_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.p_err = self.exp_val - self.now_val self.i_err = self.sum_err self.d_err = self.now_err - self.last_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.p_err, self.i_err, self.d_err rbf_net = RBFNetwork(3,10,4) pid_val = [] #对pid进行初始化,目标值是1000 ,p=0.1 ,i=0.15, d=0.1 A_Pid = Pid(1000, 0.1, 0.1, 0.1) # 然后循环100次把数存进数组中去 for i in range(0, 100): input_vector = np.array(A_Pid.err_pid()) output_vector = rbf_net(input_vector) output_vector = output_vector.reshape(4,1) A_Pid = Pid(1000, output_vector[0], output_vector[1], output_vector[2]) pid_val.append(A_Pid.cmd_pid())

UserWarning: A NumPy version >=1.16.5 and <1.23.0 is required for this version of SciPy (detected version 1.24.3 warnings.warn(f"A NumPy version >={np_minversion} and <{np_maxversion}" F:\worktools\python\Anaconda\lib\site-packages\pydub\utils.py:170: RuntimeWarning: Couldn't find ffmpeg or avconv - defaulting to ffmpeg, but may not work warn("Couldn't find ffmpeg or avconv - defaulting to ffmpeg, but may not work", RuntimeWarning) F:\worktools\python\Anaconda\lib\site-packages\pydub\utils.py:198: RuntimeWarning: Couldn't find ffprobe or avprobe - defaulting to ffprobe, but may not work warn("Couldn't find ffprobe or avprobe - defaulting to ffprobe, but may not work", RuntimeWarning) Traceback (most recent call last): File "F:\worktools\python\python项目\deep learning\voice enhance\model_test.py", line 28, in <module> audio = AudioSegment.from_mp3(wav_path) File "F:\worktools\python\Anaconda\lib\site-packages\pydub\audio_segment.py", line 796, in from_mp3 return cls.from_file(file, 'mp3', parameters=parameters) File "F:\worktools\python\Anaconda\lib\site-packages\pydub\audio_segment.py", line 728, in from_file info = mediainfo_json(orig_file, read_ahead_limit=read_ahead_limit) File "F:\worktools\python\Anaconda\lib\site-packages\pydub\utils.py", line 274, in mediainfo_json res = Popen(command, stdin=stdin_parameter, stdout=PIPE, stderr=PIPE) File "F:\worktools\python\Anaconda\lib\subprocess.py", line 951, in __init__ self._execute_child(args, executable, preexec_fn, close_fds, File "F:\worktools\python\Anaconda\lib\subprocess.py", line 1420, in _execute_child hp, ht, pid, tid = _winapi.CreateProcess(executable, args, FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。

最新推荐

recommend-type

dsp pid算法测序

#include "parameter.h" #include "build.h" //=========本文件中用到的函数原型声明============ interrupt void MainISR(void); interrupt void QepISR(void); interrupt void SCIB_IX_ISR(void); void ...
recommend-type

数据结构课程设计:模块化比较多种排序算法

本篇文档是关于数据结构课程设计中的一个项目,名为“排序算法比较”。学生针对专业班级的课程作业,选择对不同排序算法进行比较和实现。以下是主要内容的详细解析: 1. **设计题目**:该课程设计的核心任务是研究和实现几种常见的排序算法,如直接插入排序和冒泡排序,并通过模块化编程的方法来组织代码,提高代码的可读性和复用性。 2. **运行环境**:学生在Windows操作系统下,利用Microsoft Visual C++ 6.0开发环境进行编程。这表明他们将利用C语言进行算法设计,并且这个环境支持高效的性能测试和调试。 3. **算法设计思想**:采用模块化编程策略,将排序算法拆分为独立的子程序,比如`direct`和`bubble_sort`,分别处理直接插入排序和冒泡排序。每个子程序根据特定的数据结构和算法逻辑进行实现。整体上,算法设计强调的是功能的分块和预想功能的顺序组合。 4. **流程图**:文档包含流程图,可能展示了程序设计的步骤、数据流以及各部分之间的交互,有助于理解算法执行的逻辑路径。 5. **算法设计分析**:模块化设计使得程序结构清晰,每个子程序仅在被调用时运行,节省了系统资源,提高了效率。此外,这种设计方法增强了程序的扩展性,方便后续的修改和维护。 6. **源代码示例**:提供了两个排序函数的代码片段,一个是`direct`函数实现直接插入排序,另一个是`bubble_sort`函数实现冒泡排序。这些函数的实现展示了如何根据算法原理操作数组元素,如交换元素位置或寻找合适的位置插入。 总结来说,这个课程设计要求学生实际应用数据结构知识,掌握并实现两种基础排序算法,同时通过模块化编程的方式展示算法的实现过程,提升他们的编程技巧和算法理解能力。通过这种方式,学生可以深入理解排序算法的工作原理,同时学会如何优化程序结构,提高程序的性能和可维护性。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

STM32单片机小车智能巡逻车设计与实现:打造智能巡逻车,开启小车新时代

![stm32单片机小车](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c16e9788716a4704af8ec37f1276c4dc.png) # 1. STM32单片机简介及基础** STM32单片机是意法半导体公司推出的基于ARM Cortex-M内核的高性能微控制器系列。它具有低功耗、高性能、丰富的外设资源等特点,广泛应用于工业控制、物联网、汽车电子等领域。 STM32单片机的基础架构包括CPU内核、存储器、外设接口和时钟系统。其中,CPU内核负责执行指令,存储器用于存储程序和数据,外设接口提供与外部设备的连接,时钟系统为单片机提供稳定的时钟信号。 S
recommend-type

devc++如何监视

Dev-C++ 是一个基于 Mingw-w64 的免费 C++ 编程环境,主要用于 Windows 平台。如果你想监视程序的运行情况,比如查看内存使用、CPU 使用率、日志输出等,Dev-C++ 本身并不直接提供监视工具,但它可以在编写代码时结合第三方工具来实现。 1. **Task Manager**:Windows 自带的任务管理器可以用来实时监控进程资源使用,包括 CPU 占用、内存使用等。只需打开任务管理器(Ctrl+Shift+Esc 或右键点击任务栏),然后找到你的程序即可。 2. **Visual Studio** 或 **Code::Blocks**:如果你习惯使用更专业的
recommend-type

哈夫曼树实现文件压缩解压程序分析

"该文档是关于数据结构课程设计的一个项目分析,主要关注使用哈夫曼树实现文件的压缩和解压缩。项目旨在开发一个实用的压缩程序系统,包含两个可执行文件,分别适用于DOS和Windows操作系统。设计目标中强调了软件的性能特点,如高效压缩、二级缓冲技术、大文件支持以及友好的用户界面。此外,文档还概述了程序的主要函数及其功能,包括哈夫曼编码、索引编码和解码等关键操作。" 在数据结构课程设计中,哈夫曼树是一种重要的数据结构,常用于数据压缩。哈夫曼树,也称为最优二叉树,是一种带权重的二叉树,它的构造原则是:树中任一非叶节点的权值等于其左子树和右子树的权值之和,且所有叶节点都在同一层上。在这个文件压缩程序中,哈夫曼树被用来生成针对文件中字符的最优编码,以达到高效的压缩效果。 1. 压缩过程: - 首先,程序统计文件中每个字符出现的频率,构建哈夫曼树。频率高的字符对应较短的编码,反之则对应较长的编码。这样可以使得频繁出现的字符用较少的位来表示,从而降低存储空间。 - 接着,使用哈夫曼编码将原始文件中的字符转换为对应的编码序列,完成压缩。 2. 解压缩过程: - 在解压缩时,程序需要重建哈夫曼树,并根据编码序列还原出原来的字符序列。这涉及到索引编码和解码,通过递归函数如`indexSearch`和`makeIndex`实现。 - 为了提高效率,程序采用了二级缓冲技术,它能减少磁盘I/O次数,提高读写速度。 3. 软件架构: - 项目包含了两个可执行文件,`DosHfm.exe`适用于DOS系统,体积小巧,运行速度快;而`WinHfm.exe`则为Windows环境设计,提供了更友好的图形界面。 - 程序支持最大4GB的文件压缩,这是Fat32文件系统的限制。 4. 性能特点: - 除了基本的压缩和解压缩功能外,软件还提供了一些额外的特性,如显示压缩进度、文件一致性检查等。 - 哈夫曼编码的使用提高了压缩率,而二级缓冲技术使压缩速度提升了75%以上。 这个项目不仅展示了数据结构在实际问题中的应用,还体现了软件工程的实践,包括需求分析、概要设计以及关键算法的实现。通过这样的课程设计,学生可以深入理解数据结构和算法的重要性,并掌握实际编程技能。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

STM32单片机小车硬件优化策略:优化硬件设计,让小车更稳定更可靠

![STM32单片机小车硬件优化策略:优化硬件设计,让小车更稳定更可靠](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-c138c506ec1b17b643c23c4884fd9882.png) # 1. STM32单片机小车硬件优化策略概述 STM32单片机小车在实际应用中,硬件优化至关重要。本文将深入探讨STM32单片机小车硬件优化策略,从硬件设计、元器件选型、安装、调试、可靠性到维护等方面进行全面的分析,旨在帮助开发者提升小车的性能、稳定性和使用寿命。 # 2. 硬件设计优化 硬件设计优化是S
recommend-type

android studio购物车源码

在Android Studio中,购物车功能通常涉及到一个应用中的UI设计、数据管理、以及可能的网络请求。源码通常包含以下几个主要部分: 1. **UI组件**:如RecyclerView用于展示商品列表,每个商品项可能是Adapter中的ViewHolder。会有一个添加到购物车按钮和一个展示当前购物车内容的部分。 2. **数据模型**:商品类(通常包含商品信息如名称、价格、图片等)、购物车类(可能存储商品列表、总价等)。 3. **添加/删除操作**:在用户点击添加到购物车时,会处理商品的添加逻辑,并可能更新数据库或缓存。 4. **数据库管理**:使用SQLite或其他持久化解
recommend-type

数据结构课程设计:电梯模拟与程序实现

"该资源是山东理工大学计算机学院的一份数据结构课程设计,主题为电梯模拟,旨在帮助学生深化对数据结构的理解,并通过实际编程提升技能。这份文档包含了设计任务的详细说明、进度安排、参考资料以及成绩评定标准。" 在这次课程设计中,学生们需要通过电梯模拟的案例来学习和应用数据结构。电梯模拟的目标是让学生们: 1. 熟练掌握如数组、链表、栈、队列等基本数据结构的操作。 2. 学会根据具体问题选择合适的数据结构,设计算法,解决实际问题。 3. 编写代码实现电梯模拟系统,包括电梯的调度、乘客请求处理等功能。 设计进度分为以下几个阶段: - 2013年1月7日:收集文献资料,完成系统分析。 - 2013年1月10日:创建相关数据结构,开始编写源程序。 - 2013年1月13日:调试程序,记录问题,初步完成课程设计报告。 - 2013年1月15日:提交课程设计报告打印版,进行答辩。 - 2013年1月16日:提交电子版报告和源代码。 参考文献包括了严蔚敏的《数据结构》和《数据结构题集》,谭浩强的《C语言程序设计》以及与所选编程环境相关的C或C++资料,这些都是进行课程设计的重要参考资料。 在成绩评定部分,设计成绩由指导教师填写,并需要在设计结束后进行总结与心得的撰写,这有助于学生反思学习过程,提炼经验。 整个课程设计涵盖了从问题分析、设计、实现到测试的完整过程,对于提升学生的编程能力和问题解决能力具有重要意义。《数据结构》课程是计算机科学教育的基础,通过这样的实践项目,学生们能够更好地理解和运用所学知识,为未来的专业发展打下坚实基础。