if((Kp_PID>L9305_PID_CONTROL_MAX)||(Kp_PID<L9305_PID_CONTROL_MIN)&&(Ki_PID>L9305_PID_CONTROL_MAX)||(Ki_PID<L9305_PID_CONTROL_MIN))

时间: 2024-06-03 15:06:29 浏览: 122
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PID控制代码

这是一个条件语句，如果满足其中任意一个条件，则会执行对应的语句块。其中，条件分为两个部分：第一部分是 Kp_PID>L9305_PID_CONTROL_MAX 或者 Kp_PID<L9305_PID_CONTROL_MIN，第二部分是 Ki_PID>L9305_PID_CONTROL_MAX 或者 Ki_PID<L9305_PID_CONTROL_MIN。当 Kp_PID 大于 L9305_PID_CONTROL_MAX 或者小于 L9305_PID_CONTROL_MIN，或者 Ki_PID 大于 L9305_PID_CONTROL_MAX 或者小于 L9305_PID_CONTROL_MIN 时，就会执行对应的语句块。 具体执行的语句块需要在 if 语句后面进行定义。
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E:\Anaconda\envs\tf1\python.exe G:\My_RL_PID\5\pso.py Traceback (most recent call last): File "G:\My_RL_PID\5\pso.py", line 68, in <module> pso.optimize() File "G:\My_RL_PID\5\pso.py", line 32, in optimize fitness = self.evaluate_fitness(particle.position) File "G:\My_RL_PID\5\pso.py", line 49, in evaluate_fitness Kp = position[i][0] IndexError: invalid index to scalar variable.

if np.all(fitness < self.global_best_fitness): # 修改此处为逐元素比较 self.global_best_position = particle.position.copy() # 修改此处为复制二维数组 self.global_best_fitness = fitness.copy() # 修改...

% 设定目标温度 target_temp = 50; % 设定PID控制器参数 kp = 1.2; ki = 0.5; kd = 0.1; % 设定模糊控制器参数 temp_range = [0 100]; temp_error_range = [-10 10]; rulebase = [... -1, -1, -1, -1, 0, 1, 2, 3, 4;... -1, -1, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5;... -1, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6;... -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7;... 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8;... 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9;... 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10;... 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 10;... 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 10, 10]; % 初始化 temp = 25; integral_error = 0; derivative_error = 0; % 循环控制温度 for i = 1:1000 % 计算误差 error = target_temp - temp; % 计算模糊控制量 fuzzy_control = evalfis(error, createfis('mamdani', 2, 'min', 'max', 'centroid', rulebase, temp_range, temp_error_range)); % 计算PID控制量 proportional_error = error; integral_error = integral_error + error; derivative_error = error - last_error; pid_control = kp*proportional_error + ki*integral_error + kd*derivative_error; % 计算总控制量 control = fuzzy_control + pid_control; % 更新温度 temp = temp + control; % 打印结果 fprintf('Iteration %d: Temperature = %f\n', i, temp); % 更新上一次误差 last_error = error; end

模糊控制量通过 evalfis 函数计算得到，而PID控制量则根据公式 pid_control = kp*proportional_error + ki*integral_error + kd*derivative_error 计算。最后，将两部分控制量相加，得到总控制量 control。将...

num = [1] # 分子 den = [1, 0, 0] # 分母 sys = ctl.tf(num, den) def evaluate(X): n_particles = X.shape[0] # 获取粒子的数量 j = [0] * n_particles # 初始化误差数组 for i in range(n_particles): Kp, Ki, Kd = X[i] # 为每个粒子分别取值 pid = ctl.TransferFunction([Kd, Kp, Ki], [1, 0]) closed_loop = ctl.feedback(pid * sys, 1) t, y = ctl.step_response(closed_loop) error = 1.0 - y j[i] = np.sum(np.abs(error)) return np.array(j)将这段代码加入到上述代码中

if fitness < self.global_best_fitness: self.global_best_position = particle.position self.global_best_fitness = fitness particle.velocity = (self.w * particle.velocity + self.c1 * np.random....

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pwm_value = (int)(output * PWM_STEPS / MAX_PID_OUTPUT); Motor_set_pwm(pwm_value); } // 主函数 int main(void) { // 初始化PID控制器和电机控制器 PID_init(Kp, Ki, Kd); Motor_init(); // 设置电机的...

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