微分先行参数整定的代码

微分先行控制是一种基于比例-微分控制（PID）的控制技术，在PID控制中加入微分先行项，可以更快地响应系统的变化。下面是一个示例代码，用于设置微分先行控制器的参数：

import numpy as np

def derivative_control(kp, kd, tau, dt):
    # 计算微分先行控制器的参数
    p = kp + kd/tau
    d = -kd/(tau*dt)
    return p, d

# 示例：
kp = 0.5
kd = 0.2
tau = 0.1
dt = 0.01

p, d = derivative_control(kp, kd, tau, dt)
print("P参数：", p)
print("D参数：", d)

在上面的代码中，我们定义了一个函数`derivative_control(kp, kd, tau, dt)`，它接受四个参数：kp、kd、tau和dt。其中，kp和kd是PID控制器中的比例和微分系数，tau是系统的时间常数，dt是采样时间。该函数返回微分先行控制器的P和D参数。

在示例中，我们设置了kp=0.5、kd=0.2、tau=0.1和dt=0.01的值，并调用了`derivative_control`函数来计算微分先行控制器的P和D参数。输出结果为：

P参数： 2.0
D参数： -2.0

这意味着我们可以将微分先行控制器的输出设置为P项和D项的和，其中P项的系数为2.0，D项的系数为-2.0。这样，我们就可以将微分先行控制器应用于实际控制系统中。