用C语言写一段pid温度控制算法

时间: 2023-07-19 07:22:51 浏览: 22
好的,以下是一个简单的pid温度控制算法的C语言实现: ```c #include <stdio.h> #define SET_POINT 50.0 // 设定温度 #define KP 1.0 // 比例系数 #define KI 0.1 // 积分系数 #define KD 0.01 // 微分系数 float pid_control(float current_temp); int main() { float current_temp = 25.0; // 当前温度,初始值为25.0 float output; while (1) { output = pid_control(current_temp); // 调用pid控制函数,得到控制量 printf("Output: %f\n", output); current_temp += (output - 0.5); // 模拟温度变化,0.5为系统时间常数 } return 0; } float pid_control(float current_temp) { static float integral = 0.0; // 积分器 static float last_error = 0.0; // 上一次误差 float error = SET_POINT - current_temp; // 当前误差 float proportional = KP * error; // 比例项 integral += error; // 积分项 float derivative = KD * (error - last_error); // 微分项 last_error = error; // 更新上一次误差 float output = proportional + KI * integral + derivative; // 计算控制量 return output; } ``` 上述代码实现了一个pid温度控制算法,其中SET_POINT为设定的温度,KP、KI、KD分别为比例、积分、微分系数。pid_control函数接收当前温度作为输入,经过计算后返回控制量,用于控制温度的变化。在主函数中,不断调用pid_control函数,得到控制量后模拟温度的变化,以模拟实际的温度控制过程。

相关推荐

### 回答1: 以下是一个简单的C语言代码,实现了PID控制永磁同步电机转速的功能: #include <stdio.h> #include <time.h> #define KP 2.0 #define KI 0.5 #define KD 0.1 float desired_speed = 1000; float current_speed = 0; float previous_error = 0; float integral = 0; float pid_control(float desired_speed, float current_speed) { float error = desired_speed - current_speed; integral = integral + error * 0.01; float derivative = (error - previous_error) / 0.01; float output = KP * error + KI * integral + KD * derivative; previous_error = error; return output; } int main() { while (1) { current_speed = read_speed(); // 读取当前转速 float output = pid_control(desired_speed, current_speed); control_motor(output); // 控制电机 delay(10); // 延时10ms } return 0; } 其中,read_speed 函数用于读取当前转速,control_motor 函数用于控制电机,delay 函数用于延时。 注意:上面的代码仅提供一种参考实现,可能需要根据具体的情况进行修改。 ### 回答2: 用C语言编写一个PID(比例-积分-微分)算法以控制永磁同步电机的转速。 首先,我们需要定义一些参数来控制PID算法的行为。这些参数包括比例增益(Kp),积分增益(Ki),和微分增益(Kd)。 然后,我们可以根据PID算法的公式来计算输出信号,该输出信号将用于控制电机的转速。公式如下: 输出 = Kp * (当前误差 + Ki * 累计误差 + Kd * 斜率误差) 其中,当前误差是设定转速与实际转速之间的差值,累计误差是之前各个采样点的误差值之和,斜率误差是当前误差与上一个采样点误差之差。 接下来,我们需要实时测量电机的转速,可以使用传感器进行测量。 然后,我们可以使用以上定义的参数和测量到的转速数据来计算PID输出信号,该信号将用于调整电机的输入电压或电流以控制转速。 最后,我们需要通过以一定的时间间隔重复执行PID算法,以实现实时的转速控制。可以使用定时器中断或循环结构来达到该目的。 需要注意的是,PID参数的选择和调整需要根据具体的电机和控制需求进行,需要通过实验和调试来获得最佳的控制效果。 总之,以上是用C语言编写PID算法以控制永磁同步电机转速的基本步骤。具体实现时需要根据实际需求进行调整和优化。 ### 回答3: 使用C语言编写PID算法控制永磁同步电机的转速,以下是一个简单的示例代码: c #include <stdio.h> // PID参数 float Kp = 1.0; // 比例常数 float Ki = 0.5; // 积分常数 float Kd = 0.2; // 微分常数 // 变量 float desired_speed = 100.0; // 期望转速 float current_speed = 0.0; // 当前转速 float last_error = 0.0; // 上次误差 float integral = 0.0; // 积分项 // 设置电机转速 void set_speed(float speed) { // 实现设置电机转速的方法 printf("设置电机转速为:%f \n", speed); } // 计算PID控制量 float calculate_control_signal(float error) { float proportional = Kp * error; // 比例项 integral += Ki * error; // 积分项 float derivative = Kd * (error - last_error); // 微分项 last_error = error; // 更新上次误差 return proportional + integral + derivative; // PID控制量 } // PID控制循环 void pid_loop() { while (1) { float error = desired_speed - current_speed; // 计算误差 float control_signal = calculate_control_signal(error); // 计算PID控制量 set_speed(control_signal); // 设置电机转速 // 更新当前转速(这里以某种方法获取当前转速的值) // current_speed = ... // 每个周期限制PID控制量的范围,避免不合理的变化 if (control_signal > 100.0) { control_signal = 100.0; } else if (control_signal < 0.0) { control_signal = 0.0; } // 延时一定时间,再进行下一次PID控制 // delay... } } int main() { pid_loop(); // 进入PID控制循环 return 0; } 上述代码将PID控制算法实现为一个循环,通过不断计算控制量,然后设置电机转速,以实现对永磁同步电机转速的控制。其中,比例常数(Kp)、积分常数(Ki)和微分常数(Kd)是需要根据具体的应用场景进行调整的参数。在实际使用中,还需要编写获取当前转速的函数,并在控制循环中进行更新。另外,通过限制PID控制量的范围,可以防止过大的变化带来不稳定性。最后,循环中的延时操作可以根据实际需求与硬件平台来确定。
### 回答1: 我可以为您提供一段示例代码,它可以用来实现位置型PID算法:#include <stdio.h> int main() { double SetPoint, ActualPosition; double error, kp, kd, ki; double previous_error, integral; // 设定点 SetPoint = 0; // 实际位置 ActualPosition = 0; // 比例系数 kp = 0.4; // 微分系数 kd = 0.1; // 积分系数 ki = 0.2; while(1) { // 计算误差 error = SetPoint - ActualPosition; // 计算积分项 integral += error; // 计算微分项 double derivative = error - previous_error; // 计算最终输出 double output = kp*error + kd*derivative + ki*integral; // 更新误差值 previous_error = error; // 调整实际位置 ActualPosition += output; // 循环 } return 0; } ### 回答2: 位置型PID(Proportional Integral Derivative)算法是一种常用的控制算法,用于实现系统的控制和稳定。 以下是一个用C语言编写的位置型PID算法的示例: #include <stdio.h> // 定义PID控制器的参数 float Kp = 0.5; // 比例系数 float Ki = 0.2; // 积分系数 float Kd = 0.1; // 微分系数 // 定义全局变量 float error = 0; // 当前误差 float integral = 0; // 积分项 float derivative = 0; // 微分项 float position = 0; // 当前位置值 float target = 10; // 目标位置值 // 更新位置值 void updatePosition() { // 在实际应用中,更新位置值的方法可能会有所不同 // 这里仅用一个简单的示例来演示 position += 1; } // 计算PID控制器的输出 float calculatePID() { // 计算当前误差 error = target - position; // 计算积分项 integral += error; // 计算微分项 derivative = error - derivative; // 计算PID控制器的输出 float output = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative; return output; } int main() { // 控制循环 for (int i = 0; i < 100; i++) { // 更新位置值 updatePosition(); // 计算PID控制器的输出 float output = calculatePID(); // 输出PID控制器的输出值 printf("Output: %f\n", output); } return 0; } 在这个示例中,我们定义了位置型PID控制器的参数(比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd),以及全局变量(当前误差error、积分项integral、微分项derivative、当前位置值position和目标位置值target)。 在主函数中,我们进行了一个控制循环,每次循环中更新位置值和计算PID控制器的输出。最后将PID控制器的输出值输出到控制台。 注意,本示例中的更新位置值方法仅是一个简单的演示示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。 希望以上的回答对您有帮助! ### 回答3: 位置型PID算法是一种用于控制系统的反馈控制算法。它根据控制对象的实际位置和期望位置之间的差异,以及速度和加速度的变化率,来调整控制系统的输出。以下是使用C语言编写的一个示例位置型PID算法的实现: c #include <stdio.h> typedef struct { double Kp; // 比例系数 double Ki; // 积分系数 double Kd; // 微分系数 double target; // 期望位置 double position; // 实际位置 double error; // 误差 double last_error; // 上一次的误差 double integral; // 积分项 } PID; // 初始化PID参数和状态 void init_pid(PID *pid, double Kp, double Ki, double Kd, double target) { pid->Kp = Kp; pid->Ki = Ki; pid->Kd = Kd; pid->target = target; pid->position = 0.0; pid->error = 0.0; pid->last_error = 0.0; pid->integral = 0.0; } // 更新PID状态 void update_pid(PID *pid, double position) { pid->position = position; pid->error = pid->target - pid->position; pid->integral += pid->error; double derivative = pid->error - pid->last_error; pid->position = pid->Kp * pid->error + pid->Ki * pid->integral + pid->Kd * derivative; pid->last_error = pid->error; } int main() { PID pid; double target = 10.0; // 期望位置 double position = 0.0; // 实际位置 init_pid(&pid, 1.0, 0.1, 0.5, target); // 初始化PID参数 while(pid.position < target) { position += 1.0; // 模拟实际位置变化 update_pid(&pid, position); printf("Target: %lf, Position: %lf\n", pid.target, pid.position); } return 0; } 在上面的代码中,我们定义了一个PID结构体,其中包含了比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd、期望位置target、实际位置position、误差error、上一次的误差last_error和积分项integral。初始化PID参数和状态的函数init_pid将PID参数和状态初始化为指定的初始值。更新PID状态的函数update_pid将更新实际位置、误差、积分项和微分项,并计算得到控制系统的输出位置。在主函数中,我们利用一个while循环来模拟实际位置的变化,并不断更新PID状态。最后打印出期望位置和实际位置。
### 回答1: 好的,我可以为您提供一份用C语言编写的简单PID控制器的代码示例: c #include <stdio.h> double kp = 1.0; // 比例系数 double ki = 0.5; // 积分系数 double kd = 0.2; // 微分系数 double last_error = 0.0; double integral = 0.0; double pid_control(double setpoint, double process_variable, double dt) { double error = setpoint - process_variable; integral += error * dt; double derivative = (error - last_error) / dt; double output = kp * error + ki * integral + kd * derivative; last_error = error; return output; } int main() { double setpoint = 20.0; // 设定值 double process_variable = 18.0; // 过程变量 double dt = 0.1; // 时间间隔 double output = pid_control(setpoint, process_variable, dt); printf("PID输出值为: %f\n", output); return 0; } 这段代码实现了一个简单的PID控制器,其中包含了比例、积分、微分三个部分。其中,kp、ki和kd分别代表比例系数、积分系数和微分系数,这些参数需要根据实际系统的需求进行调整。setpoint代表设定值,process_variable代表过程变量,dt代表时间间隔。PID控制器的输出值存储在output变量中。 ### 回答2: 并级PID控制是一种常用的控制算法,用于实现系统的自动控制。在C语言中,可以通过编写相应的代码来实现并级PID控制。 首先,我们需要定义PID变量和相关的参数,包括比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd、前一时刻的偏差error_prev、累积误差error_sum以及输出量output。 然后,需要编写一个函数来实现PID控制算法。函数的输入为系统当前的输入量desired和实际输出量actual,输出为经过PID控制后的输出量output。 函数的伪代码如下: void cascadePID(float desired, float actual){ float error, pTerm, iTerm, dTerm; error = desired - actual; pTerm = Kp * error; iTerm += Ki * error; dTerm = Kd * (error - error_prev); output = pTerm + iTerm + dTerm; error_prev = error; return output; } 在实际的应用中,需要根据具体的控制对象和系统要求来调整PID参数以获得最佳的控制效果。同时,为了保证控制的稳定性和精度,还需要定期更新系统的采样时间,并实时更新error_prev和error_sum的值。 总结起来,通过在C语言中编写并级PID控制的函数,可以实现对系统的自动控制,提高系统的稳定性和精度。
### 回答1: 以下是一段简单的电机PID算法代码(使用C语言): #include <stdio.h> #define KP 1.0 #define KI 0.5 #define KD 0.1 double setpoint, actual, error, last_error, integral, derivative; double pid_control(double setpoint, double actual) { error = setpoint - actual; integral += error; derivative = error - last_error; last_error = error; return KP * error + KI * integral + KD * derivative; } int main() { setpoint = 100.0; actual = 95.0; printf("PID control output: %lf\n", pid_control(setpoint, actual)); return 0; } 这是一个简单的PID控制程序,可以帮助您理解PID控制算法的工作原理。请注意,实际应用中需要根据具体情况调整PID参数,以获得最佳控制效果。 ### 回答2: 电机PID算法是一种基于比例(P)、积分(I)和微分(D)控制的闭环控制方法,用于精确控制电机的运动。下面是一个简单的电机PID算法的示例程序: 首先,定义一些变量: - 设定值(Setpoint):期望电机转速 - 当前值(Current):实际电机转速 - 前一误差(Previous_error):上一次测量的误差 - 总误差(Total_error):误差的累积和 然后,定义一些常数: - 比例系数(Kp):用于调整比例控制器的输出 - 积分系数(Ki):用于调整积分控制器的输出 - 微分系数(Kd):用于调整微分控制器的输出 接下来,进入主循环: 1. 计算误差:Error = Setpoint - Current 2. 计算比例控制器输出:P = Kp * Error 3. 计算积分控制器输出:Total_error += Error I = Ki * Total_error 4. 计算微分控制器输出:D = Kd * (Error - Previous_error) 5. 计算PID控制器输出:Output = P + I + D 6. 将当前误差保存为前一误差:Previous_error = Error 7. 更新电机转速:Current += Output 通过不断重复上述步骤,PID算法会自动调整输出值,使得电机转速逐渐接近设定值。其中,比例控制器根据当前误差进行比例放大,积分控制器根据累积误差进行调整,微分控制器根据误差变化率进行调整。 这段程序示例只是一个基本的PID算法框架,实际使用时需要根据具体需求进行参数调整和增加其他的补偿控制,以提高电机控制的精度和稳定性。 ### 回答3: 电机PID(Proportional-Integral-Derivative)算法是一种用于控制电机转速或位置的常见方法。下面是一个简单的电机PID算法程序示例: python # 设定PID参数 Kp = 1.0 # 比例系数 Ki = 0.1 # 积分系数 Kd = 0.01 # 微分系数 # 设定目标转速或位置 target = 1000 # 目标转速或位置 # 初始化变量 error = 0 # 误差 integral = 0 # 积分项 previous_error = 0 # 上一次误差 # 主循环 while True: # 获取当前转速或位置 current = 获取当前转速或位置() # 计算当前误差 error = target - current # 计算积分项 integral += error # 计算微分项 derivative = error - previous_error # 计算控制信号 control_signal = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative # 输出控制信号 输出控制信号(control_signal) # 更新变量 previous_error = error # 检查是否达到目标 if abs(error) < 允许的误差范围: # 达到目标,退出循环 break 这段程序首先设定了PID控制器的参数,包括比例系数(Kp)、积分系数(Ki)和微分系数(Kd)。然后,设定了目标转速或位置。接下来,程序进入主循环,并在循环中计算当前误差、积分项和微分项,然后根据PID算法计算控制信号。最后,输出控制信号,并根据当前误差判断是否达到目标,如果达到目标则退出循环。这段程序的目的是通过PID控制算法实现对电机转速或位置的精确控制。
### 回答1: 对于PID控制算法的C语言实现,可以通过网络搜索引擎或论坛等途径找到相关的资源并下载相关的PDF文件。在搜索引擎中,可以使用关键词“PID控制算法C语言实现PDF下载”进行搜索,可以得到很多相关结果。此外,也可以在开源社区的代码托管平台、github等网站找到其他开发者已经分享的PID控制算法的C语言实现。这些资源中一般会有源代码实现以及相应的PDF文件说明。用户可以根据自己的需要选择合适的实现方式并进行下载。 ### 回答2: 对于PID控制算法的C语言实现,可以从互联网上搜索相关的资料进行学习和下载。使用搜索引擎,输入关键词“PID控制算法 C语言实现”即可得到一系列相关的结果。其中,PDF格式的资料可能会以论文、教材、代码示例等形式出现。 在下载到PDF文件之后,我们可以使用PDF阅读器打开并阅读该文件。通常,文件中会包含有关PID控制算法的详细说明、实现方法以及示例代码。 实现PID控制算法的C语言代码主要包括以下几个部分: 1. 初始化PID控制器的参数,如比例常数Kp、积分常数Ki、微分常数Kd等; 2. 循环中获取系统当前的反馈值和目标值,计算误差值; 3. 根据误差值和PID控制器的参数,计算控制信号; 4. 将控制信号作用于被控制对象,实现控制效果。 以下是一个简单的PID控制算法C语言实现的示例代码: c #include <stdio.h> float Kp = 0.1; // 比例常数 float Ki = 0.2; // 积分常数 float Kd = 0.05; // 微分常数 float target = 10.0; // 目标值 float feedback = 0.0; // 反馈值 float error = 0.0; // 误差值 float last_error = 0.0; // 上次的误差值 float integral = 0.0; // 积分值 float control; // 控制信号 int main() { while (1) { // 获取反馈值和目标值 // 目标值通常由用户指定或根据需要调整 // 反馈值通常由传感器获取 // 计算误差值 error = target - feedback; // 计算积分值 integral += error; // 计算微分值 float derivative = error - last_error; // 计算控制信号 control = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative; // 将控制信号应用于被控制对象 // 更新上次的误差值 last_error = error; // 等待一段时间,进行下一次控制循环 } return 0; } 以上是一个简单的PID控制算法的C语言实现示例。根据具体的应用场景和需求,可能需要对代码进行进一步优化和调整。
好的,这里给您提供一段简单的 C 语言代码,用于控制平衡车的轮子。这段代码假设您已经连接好了电机驱动模块,并且使用PWM信号控制电机转速。同时,该代码使用了PID控制算法,用于使车辆保持平衡: c // 定义PID控制器的参数 #define KP 2.0 #define KI 0.5 #define KD 1.0 // 定义轮子的转速范围 #define MAX_SPEED 100 #define MIN_SPEED -100 // 定义控制器的状态 enum State { BALANCE, TILT_FORWARD, TILT_BACKWARD, }; // 初始化控制器状态为平衡状态 enum State state = BALANCE; // 定义PID控制器的变量 float error = 0; float last_error = 0; float integral = 0; float derivative = 0; // 控制车辆转向的函数 void control_motor(int speed) { if (speed > MAX_SPEED) { speed = MAX_SPEED; } else if (speed < MIN_SPEED) { speed = MIN_SPEED; } // 使用PWM信号控制电机转速 // ... } // 读取陀螺仪数据的函数 float read_gyro() { // ... } // PID控制器的函数 void pid_controller() { float gyro = read_gyro(); error = gyro; // 计算误差值 // 计算积分项 integral += error; if (integral > MAX_SPEED) { integral = MAX_SPEED; } else if (integral < MIN_SPEED) { integral = MIN_SPEED; } // 计算微分项 derivative = error - last_error; // 计算PID控制器的输出值 float output = KP * error + KI * integral + KD * derivative; // 根据控制器状态,控制车辆转向 switch (state) { case BALANCE: control_motor(output); if (gyro > 10) { // 车辆向前倾斜 state = TILT_FORWARD; } else if (gyro < -10) { // 车辆向后倾斜 state = TILT_BACKWARD; } break; case TILT_FORWARD: control_motor(MAX_SPEED); if (gyro <= 5) { // 车辆回到平衡状态 state = BALANCE; } break; case TILT_BACKWARD: control_motor(MIN_SPEED); if (gyro >= -5) { // 车辆回到平衡状态 state = BALANCE; } break; } // 保存当前误差值 last_error = error; } // 主函数 int main() { // 初始化控制器 // ... // 循环读取陀螺仪数据,执行PID控制器 while (1) { pid_controller(); } return 0; } 希望这段代码能够对您有所帮助,如果有问题欢迎随时提出。

最新推荐

2023年全球聚甘油行业总体规模.docx

2023年全球聚甘油行业总体规模.docx

java web Session 详解

java web Session 详解

rt-thread-code-stm32f091-st-nucleo.rar,STM32F091RC-NUCLEO 开发板

STM32F091RC-NuCLEO 开发板是 ST 官方推出的一款基于 ARM Cortex-M0 内核的开发板,最高主频为 48Mhz,该开发板具有丰富的扩展接口,可以方便验证 STM32F091 的芯片性能。MCU:STM32F091RC,主频 48MHz,256KB FLASH ,32KB RAM,本章节是为需要在 RT-Thread 操作系统上使用更多开发板资源的开发者准备的。通过使用 ENV 工具对 BSP 进行配置,可以开启更多板载资源,实现更多高级功能。本 BSP 为开发者提供 MDK4、MDK5 和 IAR 工程,并且支持 GCC 开发环境。下面以 MDK5 开发环境为例,介绍如何将系统运行起来。

a5并发服务器设计-相关知识

a5并发服务器设计

Matlab与机器学习入门 进阶与提高课程 第05课-竞争神经网络与SOM神经网络 共12页.pdf

【大纲】 第01课-MATLAB入门基础 第02课-MATLAB进阶与提高 第03课-BP神经网络 第04课-RBF、GRNN和PNN神经网络 第05课-竞争神经网络与SOM神经网络 第06课-支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 第07课-极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM) 第08课-决策树与随机森林 第09课-遗传算法(Genetic Algorithm, GA) 第10课-粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法 第11课-蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA) 第12课-模拟退火算法(Simulated Annealing, SA) 第13课-降维与特征选择

超声波雷达驱动(Elmos524.03&amp;Elmos524.09)

超声波雷达驱动(Elmos524.03&Elmos524.09)

ROSE: 亚马逊产品搜索的强大缓存

89→ROSE:用于亚马逊产品搜索的强大缓存Chen Luo,Vihan Lakshman,Anshumali Shrivastava,Tianyu Cao,Sreyashi Nag,Rahul Goutam,Hanqing Lu,Yiwei Song,Bing Yin亚马逊搜索美国加利福尼亚州帕洛阿尔托摘要像Amazon Search这样的产品搜索引擎通常使用缓存来改善客户用户体验;缓存可以改善系统的延迟和搜索质量。但是,随着搜索流量的增加,高速缓存不断增长的大小可能会降低整体系统性能。此外,在现实世界的产品搜索查询中广泛存在的拼写错误、拼写错误和冗余会导致不必要的缓存未命中,从而降低缓存 在本文中,我们介绍了ROSE,一个RO布S t缓存E,一个系统,是宽容的拼写错误和错别字,同时保留传统的缓存查找成本。ROSE的核心组件是一个随机的客户查询ROSE查询重写大多数交通很少流量30X倍玫瑰深度学习模型客户查询ROSE缩短响应时间散列模式,使ROSE能够索引和检

java中mysql的update

Java中MySQL的update可以通过JDBC实现。具体步骤如下: 1. 导入JDBC驱动包,连接MySQL数据库。 2. 创建Statement对象。 3. 编写SQL语句,使用update关键字更新表中的数据。 4. 执行SQL语句,更新数据。 5. 关闭Statement对象和数据库连接。 以下是一个Java程序示例,用于更新MySQL表中的数据: ```java import java.sql.*; public class UpdateExample { public static void main(String[] args) { String

JavaFX教程-UI控件

JavaFX教程——UI控件包括:标签、按钮、复选框、选择框、文本字段、密码字段、选择器等

社交网络中的信息完整性保护

141社交网络中的信息完整性保护摘要路易斯·加西亚-普埃约Facebook美国门洛帕克lgp@fb.com贝尔纳多·桑塔纳·施瓦茨Facebook美国门洛帕克bsantana@fb.com萨曼莎·格思里Facebook美国门洛帕克samguthrie@fb.com徐宝轩Facebook美国门洛帕克baoxuanxu@fb.com信息渠道。这些网站促进了分发,Facebook和Twitter等社交媒体平台在过去十年中受益于大规模采用,反过来又助长了传播有害内容的可能性,包括虚假和误导性信息。这些内容中的一些通过用户操作(例如共享)获得大规模分发,以至于内容移除或分发减少并不总是阻止其病毒式传播。同时,社交媒体平台实施解决方案以保持其完整性的努力通常是不透明的,导致用户不知道网站上发生的任何完整性干预。在本文中,我们提出了在Facebook News Feed中的内容共享操作中添加现在可见的摩擦机制的基本原理,其设计和实现挑战,以�