Kp*(pid_x.err-pid_x.err_next)+Ki*pid_x.err+Kd*(pid_x.err-2*pid_x.err_next+pid_x.err_last);

时间: 2024-05-28 13:13:19 浏览: 14
这是一个PID控制器的公式,其中pid_x.err表示当前误差,pid_x.err_next表示上一个采样时刻的误差,pid_x.err_last表示上上个采样时刻的误差,Kp、Ki、Kd分别为比例、积分、微分系数。这个公式的作用是根据当前误差、历史误差以及Kp、Ki、Kd三个参数计算出一个控制量,用于调节被控对象的输出,使其达到期望值。其中Kp用于调节响应速度,Ki用于消除稳态误差,Kd用于抑制振荡。
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float PID_realize(float temp_val) { /*传入实际值*/ pid.actual_val = temp_val; /*计算目标值与实际值的误差*/ pid.err=pid.target_val-pid.actual_val; /*PID算法实现*/ float increment_val = pid.Kp*(pid.err - pid.err_next) + pid.Ki*pid.err + pid.Kd*(pid.err - 2 * pid.err_next + pid.err_last); /*传递误差*/ pid.err_last = pid.err_next; pid.err_next = pid.err; /*返回增量值*/ return increment_val; }

这段代码是一个 PID 控制器的实现函数。它接受一个实际值 `temp_val` 作为参数,并返回一个增量值。 在函数中,发生了以下操作: 1. `pid.actual_val = temp_val;` 将传入的实际值存储到 `pid` 对象的 `actual_val` 成员变量中。 2. `pid.err = pid.target_val - pid.actual_val;` 计算目标值与实际值之间的误差,将结果存储到 `pid` 对象的 `err` 成员变量中。 3. 根据 PID 控制算法,计算出一个增量值 `increment_val`。这个增量值是根据当前误差、上一次误差和上上次误差以及对应的 PID 系数(`Kp`, `Ki`, `Kd`)进行计算得到的。 4. `pid.err_last = pid.err_next;` 将当前误差 `pid.err` 存储到 `pid` 对象的 `err_last` 成员变量中,以备下一次计算使用。 5. `pid.err_next = pid.err;` 将当前误差 `pid.err` 存储到 `pid` 对象的 `err_next` 成员变量中,以备下一次计算使用。 6. 最后,函数返回计算得到的增量值 `increment_val`。 这段代码实现了一个简单的 PID 控制器,用于根据给定的目标值和实际值计算出一个增量值,用于调节控制系统的输出。具体的 PID 控制算法实现可能会根据实际需求有所不同。

hs_err_pid.log

hs_err_pid.log 是 Java 虚拟机(JVM)在发生严重错误时生成的错误日志文件。这个文件通常包含有关 JVM 错误的详细信息,例如错误类型、堆栈跟踪和系统环境配置。它可以帮助开发人员诊断和解决 JVM 异常和崩溃问题。 如果你遇到了 hs_err_pid.log 文件,你可以通过查看该文件来了解 JVM 错误的细节,并根据其中的信息来尝试解决问题。通常情况下,这个文件会包含有关引起错误的代码行数、堆栈跟踪和环境变量等重要信息。 要查看 hs_err_pid.log 文件,你可以使用文本编辑器打开它,并仔细阅读其中的内容。如果你不熟悉 JVM 错误日志的格式和内容,你可以将其中的关键信息提供给开发人员或在相关的技术支持论坛上提问,以获取更多帮助。

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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())

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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