python 增量式pid

以下是Python中增量式PID的实现方法：

class DeltaPID:
    def __init__(self, setpoint, initial_value, Kp, Ki, Kd, dt):
        self.setpoint = setpoint
        self.last_error = self.setpoint - initial_value
        self.Kp = Kp
        self.Ki = Ki * dt
        self.Kd = Kd / dt
        self.dt = dt
        self.integral = 0

    def update(self, current_value):
        error = self.setpoint - current_value
        self.integral += error * self.Ki
        derivative = (error - self.last_error) * self.Kd
        output = self.Kp * error + self.integral + derivative
        self.last_error = error
        return output

    def fit_and_plot(self, n):
        import matplotlib.pyplot as plt
        import numpy as np

        y = np.zeros(n)
        u = np.zeros(n)
        y[0] = self.setpoint
        for k in range(1, n):
            u[k - 1] = self.update(y[k - 1])
            y[k] = y[k - 1] + u[k - 1]
        plt.plot(y, label='Output')
        plt.plot(u, label='Input')
        plt.legend()
        plt.show()

这里我们定义了一个名为DeltaPID的类，它包含了增量式PID的所有必要参数和方法。在初始化函数中，我们传入了设定值、初始值、比例系数、积分系数、微分系数和采样时间。在update函数中，我们计算了误差、积分项、微分项和输出，并更新了上一次的误差。在fit_and_plot函数中，我们使用matplotlib库绘制了输出和输入的图形。

为了演示如何使用DeltaPID类，我们可以运行以下测试代码：

pid = DeltaPID(100, -80, 0.5, 0.2, 0.1, 0.001)
pid.fit_and_plot(150)

这将创建一个DeltaPID对象，并使用fit_and_plot方法运行150个采样点的模拟。