matlab画pid控制

时间: 2023-08-23 15:12:54 浏览: 30
在MATLAB中画PID控制图形的步骤如下： 1. 首先，加载原始数据。使用load加载数据文件，例如load('ysw')。 2. 创建一个图形窗口，并使用plot函数绘制原始数据。例如使用plot(ysw1),ysw(:,2*','linewidth',2)绘制散点图。 3. 设置坐标轴范围。使用axis函数设置x轴和y轴的范围，例如axis([-50,350,-50,550])。 4. 定义变量和数组。根据原始数据，定义x_pos和y_pos数组，并初始化x_ini和y_ini变量。 5. 创建空数组x_real和y_real，并将初始值添加到数组中。 6. 创建空数组error_x和error_y，并将初始值设置为0。 7. 使用for循环遍历数据点。从第二个数据点开始，计算每个数据点的实际位置和误差，并将结果添加到相应的数组中。 8. 创建时间数组。使用1:N创建时间数组。 9. 创建第一个图形窗口，并使用plot函数绘制实际位置和位置跟踪的图形。例如，使用plot(x_pos,y_pos,'r',x_real,y_real,'*b','linewidth',2)。 10. 添加标签和网格。使用xlabel、ylabel和grid on函数添加标签和网格。 11. 设置坐标轴范围。使用axis函数设置x轴和y轴的范围。 12. 创建第二个图形窗口，并使用plot函数绘制X和Y的跟踪误差图形。例如，使用plot(time,error_x,'r',time,error_y,'b','linewidth',2)。 13. 添加标签和网格。使用xlabel、ylabel和grid on函数添加标签和网格。 14. 添加标题。使用title函数添加标题。 这样，你就可以使用MATLAB画出PID控制图形了。

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这是基于matlab的pid控制方式，可以用matlab设计pid控制器，更加简洁优化

matlab湿度pid控制仿真

以下是一个简单的Matlab湿度PID控制仿真的例子，仅供参考。 首先，我们需要定义PID控制器的参数和湿度传感器的模型。这里我们使用Kp=1, Ki=0.1, Kd=0.01作为PID参数，使用一阶惯性传感器模型来模拟湿度传感器。 matlab % PID参数 Kp = 1; Ki = 0.1; Kd = 0.01; % 湿度传感器参数 tau = 10; % 传感器时间常数 h = 50; % 环境湿度 接下来，我们可以定义仿真时间步长和仿真时间范围。 matlab % 仿真时间步长 dt = 0.1; % 仿真时间范围 t = 0:dt:100; 然后，我们可以定义目标湿度和初始湿度。 matlab % 目标湿度 h_desired = 60; % 初始湿度 h_initial = 40; 接下来，我们可以定义PID控制器和湿度传感器的状态变量。 matlab % PID控制器状态变量 error = 0; integral = 0; derivative = 0; last_error = 0; % 湿度传感器状态变量 h_sensor = h_initial; 在主循环中，我们可以计算PID控制器的输出，并根据传感器模型更新湿度传感器的状态。 matlab % 主循环 for i = 1:length(t) % 计算误差 error = h_desired - h_sensor; % 计算积分项 integral = integral + error * dt; % 计算微分项 derivative = (error - last_error) / dt; % 计算PID输出 pid_output = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative; % 更新上一次误差 last_error = error; % 根据传感器模型更新湿度传感器状态 dh_dt = (h - h_sensor) / tau; h_sensor = h_sensor + dh_dt * dt + pid_output * dt; end 最后，我们可以绘制湿度传感器输出和PID控制器输出的图形。 matlab % 绘制图形 plot(t, h_sensor); hold on; plot(t, pid_output); legend('湿度传感器输出', 'PID控制器输出'); xlabel('时间'); ylabel('湿度'); 注意，这只是一个简单的示例，实际的控制系统可能需要更复杂的模型和控制算法来实现更好的控制效果。

matlab实现pid控制

以下是一个简单的MATLAB代码实现PID控制的例子： % 定义PID控制器参数 Kp = 1; % 比例常数 Ki = 0.5; % 积分常数 Kd = 0.2; % 微分常数 % 定义控制系统模型 s = tf('s'); P = 1/(s*(s+1)*(s+2)); % 设定PID控制器 C = pid(Kp, Ki, Kd); % 将PID控制器与系统模型连接 sys_cl = feedback(C*P,1); % 设定输入信号 t = 0:0.1:10; r = ones(size(t)); % 运行系统模拟并绘图 [y,t,x]=lsim(sys_cl,r,t); plot(t,y,'b',t,r,'r'); xlabel('Time (sec)'); ylabel('Amplitude'); title('Step Response with PID Control'); legend('Output','Reference'); 这个代码定义了一个PID控制器，将其与一个系统模型连接，并将输入信号设置为单位步进函数。然后运行系统模拟，并绘制控制系统的输出响应和参考信号。

matlab pid控制

MATLAB提供了许多用于设计和分析PID控制器的工具。下面是一些基本的步骤： 1. 定义系统模型：在MATLAB中，可以使用各种工具来创建系统模型，如传递函数、状态空间模型等。 2. 设计PID控制器：MATLAB中有多种PID控制器设计工具可供选择，如pidtune、pidtool等。这些工具可以根据系统模型自动调整PID参数，也可以手动调节PID参数以优化系统响应。 3. 模拟和分析PID控制器：在设计好PID控制器后，可以使用MATLAB中的仿真工具来模拟系统响应，如simulink、ode45等。还可以使用MATLAB中的分析工具来评估PID控制器的性能，如step、impulse等。 下面是一个简单的示例代码，演示如何在MATLAB中实现PID控制： matlab %定义系统模型 s = tf('s'); G = 1/(s*(s+1)*(s+2)); %设计PID控制器 C = pidtune(G,'pid'); %模拟系统响应 T = feedback(C*G,1); step(T); 在上面的示例中，首先定义了一个三阶系统模型G，然后使用pidtune工具自动调节PID控制器的参数。最后，使用feedback函数创建一个闭环系统，并使用step函数绘制系统的阶跃响应。

matlabpid控制

Matlab中PID控制器的实现可以使用内置函数pid或者手动编写代码实现。以下是使用pid函数实现PID控制器的一个例子： matlab % 设定控制系统参数 Kp = 1; % 比例系数 Ki = 0.5; % 积分系数 Kd = 0.2; % 微分系数 % 设定目标值和初始状态 ref = 5; % 目标值 y0 = 0; % 初始状态 % 设定模拟时间和步长 t_stop = 20; % 模拟时间 dt = 0.01; % 步长 % 创建PID控制器对象 pid_obj = pid(Kp,Ki,Kd); % 建立反馈环路 feedback_sys = feedback(pid_obj,1); % 模拟系统响应 t = 0:dt:t_stop; % 时间向量 r = ones(size(t))*ref; % 目标向量 [y,t] = lsim(feedback_sys,r,t,y0); % 绘制输出结果 plot(t,r,'--',t,y,'LineWidth',2); grid on; xlabel('Time (s)'); ylabel('Output'); legend('Reference','Output'); 在这个例子中，我们首先设置了PID控制器的比例、积分和微分系数，然后设定了控制系统的目标值和初始状态，以及模拟时间和步长。接着，我们使用pid函数创建了一个PID控制器对象，并且使用feedback函数建立了反馈环路。最后，我们使用lsim函数模拟了系统响应，并绘制了输出结果图。 当然，你也可以手动编写代码实现PID控制器。以下是一个简单的例子： matlab % 设定控制系统参数 Kp = 1; % 比例系数 Ki = 0.5; % 积分系数 Kd = 0.2; % 微分系数 % 设定目标值和初始状态 ref = 5; % 目标值 y0 = 0; % 初始状态 % 设定模拟时间和步长 t_stop = 20; % 模拟时间 dt = 0.01; % 步长 % 初始化控制器状态 e_prev = 0; % 保存上一次误差 e_int = 0; % 保存误差积分 % 定义输出向量和时间向量 y = zeros(size(t)); t = 0:dt:t_stop; % 循环模拟系统响应 for i=1:length(t) % 计算误差 e = ref - y(i); % 计算比例项 P = Kp * e; % 计算积分项 e_int = e_int + e * dt; I = Ki * e_int; % 计算微分项 e_diff = (e - e_prev) / dt; D = Kd * e_diff; e_prev = e; % 计算控制器输出 u = P + I + D; % 更新系统状态 y(i+1) = y(i) + u * dt; end % 绘制输出结果 plot(t,r,'--',t(1:end-1),y(1:end-1),'LineWidth',2); grid on; xlabel('Time (s)'); ylabel('Output'); legend('Reference','Output'); 在这个例子中，我们手动编写了代码实现PID控制器。首先，我们设置了PID控制器的比例、积分和微分系数，以及控制系统的目标值和初始状态。然后，我们设定了模拟时间和步长，并初始化了控制器状态。接着，我们使用循环计算控制器输出和系统状态，并且绘制了输出结果图。

matlab pid控制算法

MATLAB中实现PID控制算法的步骤： 1. 定义PID控制器对象 使用pid函数定义PID控制器对象。pid函数需要三个参数，分别为比例系数（Kp）、积分时间常数（Ti）和微分时间常数（Td）。 例如，定义一个比例系数为1、积分时间常数为2、微分时间常数为0.5的PID控制器： matlab Kp = 1; Ti = 2; Td = 0.5; pid_controller = pid(Kp, Ti, Td); 2. 设置PID控制器对象 可以设置PID控制器对象的采样时间、输出限制等参数。 例如，将采样时间设置为0.1秒，将输出限制在-10到10之间： matlab pid_controller.SampleTime = 0.1; pid_controller.OutputLimits = [-10, 10]; 3. 将PID控制器对象与系统模型连接 使用feedback函数将PID控制器对象与系统模型连接起来，构成闭环控制系统。 例如，将PID控制器对象与系统传递函数G(s)=1/(s+1)连接起来： matlab G = tf([1], [1, 1]); sys = feedback(pid_controller * G, 1); 4. 设计输入信号 设计输入信号，一般为阶跃信号或正弦信号。 例如，设计一个周期为5秒的正弦信号作为输入： matlab t = 0:0.1:50; u = 5*sin(t); 5. 仿真系统响应 使用sim函数仿真系统响应，并绘制输出响应曲线。 例如，仿真系统响应并绘制输出响应曲线： matlab t = 0:0.1:50; u = 5*sin(t); [y, t] = sim(sys, u, t); plot(t, y); 以上就是MATLAB中实现PID控制算法的基本步骤。

pid控制船舶matlab

### 回答1： PID控制是一种常用的控制方法，它在船舶控制中也可以应用。 在使用MATLAB进行PID控制船舶时，首先需要确定船舶的控制目标。可以是保持船舶在给定速度、位置或航向上的稳定性，也可以是实现船舶的动态调节和轨迹控制。 接下来，需要建立船舶的数学模型。船舶的运动方程可以通过物理原理、实验数据或仿真模型得到。建立数学模型的目的是为了可以通过计算机模拟船舶的运动响应。 然后，根据船舶的数学模型和控制目标，设计适当的PID控制器。PID控制器包括比例控制器、积分控制器和微分控制器，它们可以通过调节参数来实现船舶控制的需求。 接下来，使用MATLAB进行编程实现PID控制器。可以利用MATLAB的控制系统工具箱进行仿真和分析，也可以使用MATLAB的编程功能自行编写控制程序。 在编写程序时，需要将船舶的数学模型输入到PID控制器中，并设置合适的控制参数。然后，将输入信号与输出信号进行比较，并根据误差调整控制器的输出信号。不断进行迭代，直到误差满足控制要求为止。 最后，对控制结果进行仿真和分析。可以通过MATLAB绘制船舶的位置、速度、航向等随时间的变化曲线，评估控制效果和性能。 总之，使用MATLAB进行PID控制船舶需要先建立船舶的数学模型，设计合适的PID控制器，并进行编程实现和仿真分析。这样可以通过调整控制参数来实现对船舶的稳定性、动态调节和轨迹控制等要求。 ### 回答2： PID控制是一种常用的控制策略，用于实现对船舶系统的稳定控制。在MATLAB中，可以通过以下步骤来实现PID控制船舶系统。 首先，需要建立船舶的数学模型。这包括船舶的动力学方程和传感器模型。通过对船舶的运动和环境参数进行建模，可以得到船舶系统的数学描述。 然后，使用MATLAB的控制系统工具箱，可以根据船舶系统的数学模型设计PID控制器。PID控制器由比例、积分和微分三个部分组成，分别用于根据系统误差的大小来调节输出信号。可以根据系统的要求选择合适的PID参数，并通过试验和仿真进行调整和优化。 在MATLAB中，可以使用函数如pid和sim来实现PID控制船舶系统的仿真。函数pid用于创建PID控制器对象，可以指定PID参数和控制器类型。函数sim用于进行仿真，可以将PID控制器与船舶系统模型进行连接，并进行闭环控制。 在进行PID控制船舶系统的仿真过程中，可以观察系统的响应特性，比如稳定性、动态性能、抗干扰性等指标。如果系统的响应不满足要求，可以根据观察结果调整PID参数，或者采用其他的控制策略进行改进。 综上所述，在MATLAB中实现PID控制船舶系统可以通过建立船舶的数学模型，设计PID控制器，以及使用仿真工具进行系统验证和参数优化。这一过程可以帮助我们实现对船舶系统的稳定控制，使其能够按照期望的方式运动和操作。 ### 回答3： PID控制是一种常用的控制方法，在船舶控制中同样也可以使用Matlab进行PID控制设计。 首先，我们需要确定PID控制器的参数，即比例增益（KP）、积分时间常数（TI）和微分时间常数（TD）。这些参数的选择对控制效果影响很大，可以通过试错法、经验法或系统辨识方法确定。 其次，我们需要建立船舶的数学模型，包括船舶的动力学方程和控制输入与船舶状态的关系。可以通过Matlab中的Simulink工具箱进行船舶模型的建立和仿真。 接着，我们使用Matlab中的PID控制器设计工具箱来进行PID控制器的设计。根据船舶的数学模型和期望的控制效果，我们可以通过调整PID控制器的参数来实现对船舶的控制。 设计完成后，我们可以使用Matlab进行控制系统的仿真。将设计的PID控制器与船舶模型进行耦合，输入期望的控制信号，观察船舶状态是否能够按照期望进行控制。 在仿真过程中，我们可以对PID控制器的参数进行调整，以获得更好的控制效果。可以通过调整比例增益来提高系统的响应速度和静态精度，通过调整积分时间常数来减小系统的稳态误差，通过调整微分时间常数来改善系统的稳定性和抗干扰性能。 最后，通过不断地调整PID控制器的参数，直至满足船舶控制的要求。PID控制船舶的设计与实现只是一个简单的案例，实际应用中还需要考虑更多的因素，如船舶的非线性特性、外部扰动等。因此，需要根据具体情况进行参数调整和系统优化。

matlab pid控制牵引力

要在Matlab中设计一个PID控制器来控制牵引力，需要进行以下步骤： 1. 确定系统模型：需要将牵引力系统建模为一个数学模型，例如传递函数或状态空间模型。 2. 设计PID控制器：使用PID控制器对系统进行控制，可以使用Matlab提供的PID工具箱，或手动设计PID控制器。 3. 仿真测试：使用Simulink进行仿真测试，以验证PID控制器的性能和稳定性。 以下是一个简单的例子，展示如何在Matlab中设计一个PID控制器来控制牵引力： % 确定系统模型 s = tf('s'); G = 1/(s*(s+1)); % 设计PID控制器 Kp = 1; Ki = 0.5; Kd = 0.1; C = pid(Kp, Ki, Kd); % 组合系统 sys = feedback(C*G,1); % 执行仿真测试 t = 0:0.1:10; r = 1 + zeros(size(t)); [y,t,x] = lsim(sys,r,t); plot(t,y,t,r,'--'); xlabel('时间'); ylabel('输出'); legend('反馈','参考'); 在这个例子中，我们将牵引力系统建模为传递函数G，然后设计了一个PID控制器C。我们使用feedback函数将控制器和系统组合起来，形成一个闭环控制系统。最后，我们使用lsim函数进行仿真测试，并将结果绘制成图表。

matlabpid控制器程序

以下是一个基本的MATLAB PID控制器程序： matlab % 设置PID参数 Kp = 1; Ki = 0.1; Kd = 0.01; % 设置初始值 setpoint = 20; process_variable = 10; error = setpoint - process_variable; integral = 0; derivative = 0; previous_error = 0; % 设置控制器的采样时间和运行时间 sampling_time = 0.1; run_time = 10; n_samples = run_time / sampling_time; % 初始化输出向量 output = zeros(1, n_samples); % PID控制器主循环 for i = 1:n_samples % 计算误差和积分项 error = setpoint - process_variable; integral = integral + error * sampling_time; % 防止积分项过大 if integral > 100 integral = 100; elseif integral < -100 integral = -100; end % 计算微分项 derivative = (error - previous_error) / sampling_time; % 计算PID输出 output(i) = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative; % 更新前一次的误差 previous_error = error; % 模拟控制器输出到物理系统的作用 process_variable = process_variable + output(i) * sampling_time; end % 绘制PID控制器输出 plot(output); xlabel('Time (seconds)'); ylabel('Control signal'); title('PID controller output'); 这个程序使用了一个简单的PID控制器来控制一个虚拟系统的输出。在主循环中，它计算误差和积分项，然后将它们与预先设定的比例、积分和微分增益相乘，以计算PID输出。输出被应用于模拟的物理系统，然后循环继续，直到达到指定的运行时间。最后，程序绘制PID控制器的输出信号。

基于matlab的液位pid控制

液位控制系统是一个常见的控制问题，PID控制器在此类问题中应用广泛。下面是一个基于MATLAB的液位PID控制的示例： 1. 建立模型 首先，我们需要建立一个液位控制系统的数学模型。液位控制通常使用比例阀控制进入或离开容器的流量来控制液位。我们可以用以下方程描述液位的动态行为： h(t+1) = h(t) + Q_in(t) - Q_out(t) 其中，h(t)是时刻t的液位高度，Q_in(t)是时刻t的进入液体的流量，Q_out(t)是时刻t的离开液体的流量。考虑到液位传感器的测量误差和实际操作中的不确定性，我们可以将控制器的输出限制在一定的范围内。 2. 设计PID控制器 我们可以使用MATLAB的控制系统工具箱来设计PID控制器。首先，我们需要根据系统的数学模型，建立一个控制系统对象。 matlab s = tf('s'); G = 1/(s*(s+1)); sys = pidtune(G,'PID'); 这里，我们假设液位系统的传递函数为G(s) = 1/(s(s+1))。然后，我们使用pidtune函数来自动调整PID控制器的参数。该函数将根据系统的响应特性自动选择合适的PID参数。 3. 模拟液位控制系统 使用MATLAB的Simulink工具，我们可以建立一个液位控制系统的模型，并将PID控制器添加到模型中。我们可以通过调整PID控制器的参数，来观察液位系统的响应特性。 4. 代码实现 下面是一个基于MATLAB的液位PID控制的示例代码： matlab % 液位PID控制 s = tf('s'); G = 1/(s*(s+1)); % 液位系统传递函数 sys = pidtune(G,'PID'); % 自动调整PID参数 C = pid(sys.Kp,sys.Ki,sys.Kd); % 构造PID控制器 % 模拟液位控制系统 t = 0:0.1:50; r = ones(size(t)); [y,t,x] = lsim(G*r,t); [y,t,x] = lsim(feedback(G*C,1),r,t); % 绘制结果 figure; plot(t,r,'b-',t,y,'r--'); xlabel('Time (sec)'); ylabel('Amplitude'); legend('Setpoint','Output'); title('液位PID控制'); 这段代码先建立了液位系统的传递函数G(s)，然后使用pidtune函数自动调整PID控制器的参数。接着，构造PID控制器C，并使用feedback函数将G(s)和C连接起来形成闭环控制系统。最后，使用lsim函数模拟液位控制系统的响应，并绘制结果。

pid控制单摆matlab

你可以使用PID控制器来控制一个单摆系统。下面是一个基本的MATLAB代码示例，用于实现PID控制单摆： matlab % 定义单摆模型参数 L = 1; % 摆杆长度 g = 9.81; % 重力加速度 % 定义目标角度和初始角度 theta_desired = 0; % 目标角度 theta_initial = pi/4; % 初始角度 % 定义PID控制器参数 Kp = 1; % 比例增益 Ki = 1; % 积分增益 Kd = 1; % 微分增益 % 定义时间步长和仿真时间 dt = 0.01; % 时间步长 t_sim = 5; % 仿真时间 % 初始化变量 theta = theta_initial; % 当前角度 theta_dot = 0; % 当前角速度 integral_error = 0; % 积分误差项 % 开始仿真循环 for t = 0:dt:t_sim % 计算控制信号 error = theta_desired - theta; integral_error = integral_error + error * dt; derivative_error = (error - prev_error) / dt; control_signal = Kp * error + Ki * integral_error + Kd * derivative_error; % 更新角度和角速度 theta_double_dot = (g / L) * sin(theta) - control_signal; theta_dot = theta_dot + theta_double_dot * dt; theta = theta + theta_dot * dt; % 保存上一个误差值 prev_error = error; % 绘制单摆动画 x = L * sin(theta); y = -L * cos(theta); plot([0, x], [0, y], 'r-o'); xlim([-L, L]); ylim([-L, L]); drawnow; end 在这个代码示例中，我们首先定义了单摆的模型参数，包括摆杆长度和重力加速度。然后，我们定义了目标角度和初始角度。接下来，我们定义了PID控制器的参数，包括比例增益、积分增益和微分增益。然后，我们定义了时间步长和仿真时间。在仿真循环中，我们计算控制信号，并根据控制信号更新角度和角速度。最后，我们绘制了单摆的动画。 你可以根据自己的需求修改PID控制器参数和单摆模型参数，然后运行这段代码进行仿真。希望对你有帮助！

pid控制算法matlab仿真

要在Matlab中进行PID控制算法的仿真，可以参考以下步骤： 1. 首先，建立一个二阶负反馈控制系统，并确定其开环传递函数为比例控制。这个传递函数描述了系统的输入和输出之间的关系。 2. 使用Matlab中的控制系统工具箱，可以使用函数tf(num, den)来创建传递函数对象。其中，num是分子多项式的系数，den是分母多项式的系数。根据比例控制的传递函数，创建传递函数对象。 3. 接下来，可以使用Matlab中的pid函数创建PID控制器对象。pid函数的输入参数是PID控制器的增益参数。可以根据实际需求调整这些参数，以获得合适的控制效果。 4. 在仿真过程中，可以使用Matlab中的step函数模拟系统的响应。step函数的输入参数是系统传递函数和仿真时间范围。 5. 最后，通过绘制输出信号随时间的变化图形，可以观察系统的响应情况。可以使用Matlab中的plot函数绘制图形。 关于PID控制算法在Matlab中的仿真，你可以参考和中提供的源码来实现。这些源码包含了基于Matlab的PID神经网络控制算法和PSO算法优化的仿真实现。你可以下载源码并参考其中的实现细节。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [深入浅出PID控制算法（一）————连续控制系统的PID算法及MATLAB仿真](https://blog.csdn.net/kilotwo/article/details/79828201)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Matlab实现PID控制仿真（附上30个完整仿真源码+数据）](https://blog.csdn.net/m0_62143653/article/details/131845551)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

pid控制matlab代码

下面是一个基本的PID控制的Matlab代码示例： matlab % 设置PID控制器的参数 Kp = 1; % 比例增益 Ki = 0.1; % 积分增益 Kd = 0.01; % 微分增益 % 设置控制器的采样时间 Ts = 0.01; % 设置目标值和初始值 r = 10; % 目标值 y = 0; % 初始值 % 设置积分项和微分项的初值 I = 0; D = 0; % 设置循环次数 N = 1000; % 循环计算PID控制器的输出 for k = 1:N % 计算误差和误差的微分 e = r - y; de = (e - D) / Ts; % 计算控制量 u = Kp * e + Ki * I + Kd * de; % 更新积分项和微分项 I = I + Ts * e; D = de; % 模拟控制对象的响应 y = y + Ts * u; % 绘制控制器的输出和目标值的曲线 plot([0 k*Ts], [r r], 'r--', [0 k*Ts], [y y], 'b-'); ylim([0 12]); xlabel('Time (s)'); ylabel('Output'); title('PID Control'); legend('Target', 'Output'); drawnow; end 这个代码是一个简单的PID控制器的实现，其中包括比例增益、积分增益和微分增益的设置，以及目标值和初始值的设置。代码中使用了一个循环来计算控制器的输出，每次循环计算误差、误差的微分和控制量，并更新积分项和微分项。最后，通过模拟控制对象的响应来计算控制器的输出，并将输出和目标值的曲线绘制出来。
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0HAL编号：tel-038172580https://theses.hal.science/tel-038172580提交日期：2022年10月17日0HAL是一个多学科开放获取档案库，用于存储和传播科学研究文档，无论其是否发表。这些文档可以来自法国或国外的教育和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。0HAL多学科开放获取档案库旨在存储和传播法国或国外的教育和研究机构、公共或私人实验室发表或未发表的研究文档。0代理重加密和认证委托的贡献0Anass Sbai0引用此版本：0Anass Sbai. 代理重加密和认证委托的贡献. 离散数学[cs.DM]. 皮卡第朱尔大学, 2021. 法语. �NNT:2021AMIE0032�. �tel-03817258�0博士学位论文0专业“计算机科学”0提交给科技与健康学院博士学位学校0皮卡第朱尔大学0由0Anass SBAI0获得皮卡第朱尔大学博士学位0代理重加密和认证委托的贡献0于2021年7月5日，在评审人的意见后，面向考试委员会进行

c++输入若干不同的整数构成的升序序列，请编写一个程序，找出序列中有多少个数是序列中其他两个数的平均值要求使用算法，使计算量最小，计算时间最短

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