C_pid = pid(Kp, Ki, Kd);报错

时间: 2023-09-06 10:10:37 浏览: 100
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c语言实现pid算法

如果你在 Matlab 中使用 `pid` 函数时出现了报错,可能是因为你没有添加 `Control System Toolbox` 工具箱,这个工具箱包含了 `pid` 函数。 你可以尝试在 Matlab 命令窗口中输入 `ver` 命令,查看你当前的 Matlab 版本和已安装的工具箱。如果你没有安装 `Control System Toolbox`,则需要先安装该工具箱才能使用 `pid` 函数。 如果你已经安装了 `Control System Toolbox`,但仍然无法使用 `pid` 函数,那么可能是因为你的 Matlab 版本太老了,建议升级到最新版本。 另外,你也可以手动编写 PID 控制器,而不使用 `pid` 函数。以下是一个简单的手动编写的 PID 控制器示例代码: ```matlab %% 设置 PID 控制器参数 Kp = 1; Ki = 0.1; Kd = 0.01; %% 初始化 PID 控制器 ui_prev = 0; ud_prev = 0; e_prev = 0; %% 控制循环 for i = 1:N %% 读取传感器数据 y = read_sensor(); %% 计算误差 e = setpoint - y; %% 计算 PID 控制器输出 ui = ui_prev + Ki * Ts * e; ud = Kd * (e - e_prev) / Ts; u = Kp * e + ui + ud; %% 更新控制器状态 ui_prev = ui; ud_prev = ud; e_prev = e; %% 控制执行 execute_control(u); %% 等待采样时间 pause(Ts); end ``` 这个示例代码中,我们手动计算了 PID 控制器输出,并且在控制循环中更新控制器状态。你需要根据具体的应用场景,自己编写适合自己的 PID 控制器代码。
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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())

这段代码里有什么错误,帮我找出来并给出改正后的代码% 设定恒温箱温度范围 T_min = 18; T_max = 24; % 设定PID控制器参数 Kp = 1.2; Ki = 0.5; Kd = 0.1; % 设定BP神经网络控制器参数 hidden_layer_size = 10; max_epochs = 1000; learning_rate = 0.01; % 生成随机温度信号作为输入 t = 0:0.1:100; input_signal = T_min + (T_max - T_min) * rand(size(t)); % 初始化PID控制器 pid_controller = pid(Kp, Ki, Kd); % 初始化BP神经网络控制器 bp_controller = fitnet(hidden_layer_size); bp_controller.trainParam.epochs = max_epochs; bp_controller.trainParam.lr = learning_rate; % 设定仿真时间步长 dt = 0.1; % 初始化温度和控制器输出变量 current_temperature = T_min; pid_output = 0; bp_output = 0; % 开始仿真循环 for i = 1:length(t) % 计算PID控制器输出 pid_output = pid_controller(current_temperature, input_signal(i)); % 训练BP神经网络控制器 bp_controller = train(bp_controller, current_temperature, input_signal(i)); % 计算BP神经网络控制器输出 bp_output = bp_controller(current_temperature); % 计算当前温度 current_temperature = current_temperature + (pid_output + bp_output) * dt; % 保证温度在设定范围内 if current_temperature < T_min current_temperature = T_min; elseif current_temperature > T_max current_temperature = T_max; end % 输出当前时间、输入信号、PID输出、BP神经网络输出和当前温度 fprintf('Time: %f, Input: %f, PID Output: %f, BP Output: %f, Temperature: %f\n', t(i), input_signal(i), pid_output, bp_output, current_temperature); end

% 设定恒温箱温度范围 T_min = 20; % 最低温度 T_max = 40; % 最高温度 % 设定目标温度 T_set = 30; % 目标温度 % 设计PID控制器 Kp = 1.0; % 比例系数 Ki = 0.5; % 积分系数 Kd = 0.2; % 微分系数 pid_ctrl = pid(Kp, Ki, Kd); % 创建PID控制器对象 % 设置PID控制器参数 pid_ctrl.Ts = 0.1; % 采样时间 pid_ctrl.InputName = 'error'; % 输入信号名称 pid_ctrl.OutputName = 'u'; % 输出信号名称 pid_ctrl.InputUnit = '℃'; % 输入信号单位 pid_ctrl.OutputUnit = 'V'; % 输出信号单位 % 设计BP神经网络控制器 net = feedforwardnet([10 5]); % 创建一个2层的前馈神经网络 net = configure(net, rand(1,10), rand(1,1)); % 随机初始化网络参数 net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口 % 设置BP神经网络控制器参数 net.inputs{1}.name = 'error'; % 输入信号名称 net.outputs{2}.name = 'u'; % 输出信号名称 net.inputs{1}.processFcns = {'mapminmax'}; % 输入信号归一化 net.outputs{2}.processFcns = {'mapminmax'}; % 输出信号归一化 % 生成随机温度信号作为输入信号 t = 0:0.1:100; input_signal = T_min + (T_max - T_min) * rand(size(t)); % 设定仿真时间步长 dt = 0.1; % 初始化温度和控制器输出变量 current_temperature = T_min; pid_output = 0; bp_output = 0; % 初始化温度变化图像 figure; % 初始化控制系统 T = T_rand(1); % 初始温度 error = T_set - T; % 初始误差 u_pid = 0; % 初始PID控制输出 u_nn = 0; % 初始BP神经网络控制输出 % 开始仿真循环 for i = 1:length(t)给这段代码中补充一个计算pid控制输出的代码,并给出补充后的代码

解释这段代码:#include "delay.h" #include "LED.h" #include "BEEP.h" #include "IIC.h" #include "OLED.h" #include "ADC.h" #include "stdio.h" #include "0_20OUT.h" #include "KEY.h" int limit_High_MAX = 300; int limit_High_MIN = 50; struct _pid{ int SetHigh;//定义设定值 int ActualHigh;//定义实际值 int err;//定义偏差值 int err_next;//定义上一个偏差值 int err_last;//定义最上前的偏差值 float Kp, Ki, Kd;//定义比例、积分、微分系数 }pid; void PID_init(){ pid.SetHigh = 0; pid.ActualHigh = 0; pid.err = 0; pid.err_last = 0; pid.err_next = 0; pid.Kp = 0.4; pid.Ki = 0.08; pid.Kd = 0.4; } int PID_realize(int high){ int incrementHigh; pid.SetHigh = high; pid.err = pid.SetHigh - pid.ActualHigh; incrementHigh = pid.Kp*(pid.err - pid.err_next) + pid.Ki*pid.err + pid.Kd*(pid.err - 2 * pid.err_next + pid.err_last);//计算出增量 pid.err_last = pid.err_next; pid.err_next = pid.err; return incrementHigh; } int main(void) { u16 AD_Value; float ADv1; int KEY,FLAG=1; delay_init(); IIC_GPIO_Config(); //IIC引脚初始化 OLED_Init(); AD_Init(); LED_GPIO_Config(); //LED引脚初始化(用于提示) BEEP_GPIO_Config(); //蜂鸣器引脚初始化(用于提示) KEY_GPIO_CONFIG(); while(1) { AD_Value = Get_ADC_Value(ADC_Channel_1,20); //获取ADC的通道1数值 ADv1=(float)AD_Value / 4095 *3.3; pid.ActualHigh = ADv1*150;//实际高度 MCP4725_WriteData_Volatge(PID_realize(pid.ActualHigh));//输出对应的控制电流 OLED_ShowNum(0,0,pid.ActualHigh,5,1); //显示实际高度 OLED_ShowNum(0,2,PID_realize(pid.ActualHigh),5,1); //开度大小 OLED_ShowNum(0,4,limit_High_MIN,3,1); //高度最小值 OLED_ShowNum(20,4,limit_High_MAX,3,1);//高度最大值 LED(ON); KEY = KEY_SCAN(); switch (KEY) { case 1: if(FLAG == 1) limit_High_MAX -= 10; else limit_High_MIN -= 10;break; case 2: if(FLAG == 1) limit_High_MAX += 10; else limit_High_MIN += 10;break; case 3: pid.SetHigh -= 10;break; case 4: pid.SetHigh += 10;break; case 5: FLAG = (FLAG+1)%2;break;//控制加减最大值还是最小值 } //报警提示 if(pid.ActualHigh>limit_High_MAX) { BEEP(ON); } else if(pid.ActualHigh<limit_High_MIN) { LED(ON); } else { BEEP(OFF); LED(OFF); } } return 0; }

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