pid->error * pid->kp

时间: 2024-06-19 13:03:22 浏览: 187
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模糊pid控制C程序

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这是一个简单的PID控制器公式，用于计算系统响应的调整量[^1]。其中，PID控制器是一种用于控制连续或滞后系统的反馈控制回路，由比例、积分和微分三个控制元素组成。所有三个控制元素的输出都与误差信号有关，误差信号是期望输出和实际输出之间的差异。 在公式"pid->error * pid->kp"中，"pid->error"是误差值，"pid->kp"是比例系数。比例系数是一个常数，它衡量了控制器的输出与误差之间的关系。调整比例系数可以改变系统的响应速度和稳定性。 如果您需要更多关于PID控制器的信息和实现方式，请告知。
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controller->output = controller->Kp * controller->error + controller->Ki * controller->integral + controller->Kd * controller->derivative; controller->last_error = controller->error; } 这个...
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PID.rar_pid

return pid->Kp * error + pid->Ki * pid->integral + pid->Kd * pid->derivative; } 在实际应用中，还需要考虑防饱和和积分饱和问题，以防止积分项过大导致控制输出超出范围。此外，可能还需要引入死区、抗振...

PID->calculate = PID->kp*PID->error+ idx*PID->ki*PID->integral + PID->kd*(PID->error-PID->error_last)

error代表当前误差，error_last代表上一次的误差，integral代表积分项，idx是采样间隔时间。按照公式，PID控制器的输出值等于比例项、积分项和微分项的加权和。比例项反映了当前误差的大小，积分项反映了误差的历史...

解释下float PidIncCtrl(pid_param_t * pid, float error) { pid->out_p = pid->kp * (error - pid->last_error); pid->out_i = pid->ki * error; pid->out_d = pid->kd * ((error - pid->last_error) - pid->last_derivative); pid->last_derivative = error - pid->last_error; pid->last_error = error; pid->out += pid->out_p + pid->out_i + pid->out_d; return pid->out; }

- P项：pid->out_p = pid->kp * (error - pid->last_error)，根据比例系数kp和当前误差与上一次误差的差值计算P项的输出。 - I项：pid->out_i = pid->ki * error，根据积分系数ki和当前误差计算I项的输出。 - D...

float pid_update(PID *pid, float input) { // 计算误差 pid->error = pid->setpoint - input; // 计算积分 pid->integral += pid->error; // 计算微分 pid->derivative = pid->error - pid->last_error; pid->last_error = pid->error; // 计算输出 float output = pid->kp * pid->error + pid->ki * pid->integral + pid->kd * pid->derivative; // 输出限幅 if (output > 1.0f) output = 1.0f; else if (output < 0.0f) output = 0.0f; return output; }

这是一个基本的PID控制器的更新函数，用于计算输出。它包括三个主要的计算步骤： 1. 计算误差：通过将目标值与当前值之间的差计算出误差。 2. 计算积分：将误差累加起来，以便在时间上积累误差，并计算积分项。 3...

fp32 PID_calc(pid_type_def *pid, fp32 ref, fp32 set) { if (pid == NULL) { return 0.0f; } pid->error[2] = pid->error[1]; pid->error[1] = pid->error[0]; pid->set = set; pid->fdb = ref; pid->error[0] = set - ref; //最新误差=设定值-反馈数值 if (pid->mode == PID_POSITION) //位置式pid { pid->Pout = pid->Kp * pid->error[0]; //Kp*偏差 pid->Iout += pid->Ki * pid->error[0]; //Ki*偏差和 pid->Dbuf[2] = pid->Dbuf[1]; pid->Dbuf[1] = pid->Dbuf[0]; pid->Dbuf[0] = (pid->error[0] - pid->error[1]); pid->Dout = pid->Kd * pid->Dbuf[0]; //Kd*(偏差-上偏差) LimitMax(pid->Iout, pid->max_iout); pid->out = pid->Pout + pid->Iout + pid->Dout; LimitMax(pid->out, pid->max_out); } else if (pid->mode == PID_DELTA) //增量式pid { pid->Pout = pid->Kp * (pid->error[0] - pid->error[1]); pid->Iout = pid->Ki * pid->error[0]; pid->Dbuf[2] = pid->Dbuf[1]; pid->Dbuf[1] = pid->Dbuf[0]; pid->Dbuf[0] = (pid->error[0] - 2.0f * pid->error[1] + pid->error[2]); pid->Dout = pid->Kd * pid->Dbuf[0]; pid->out += pid->Pout + pid->Iout + pid->Dout; LimitMax(pid->out, pid->max_out); } return 0; }分析以上C语言程序

接下来将当前的误差值存储到pid->error[2]中，上一次的误差值存储到pid->error[1]中，当前误差值计算并存储到pid->error[0]中。根据PID控制器的模式（位置式或增量式），计算P、I、D三个控制量，累加得到输出值pid->...

解释一下*pid = *(pid_t*) {pid->Kp, pid->Ki, pid->Kd, pid->integral, pid->prev_error, pid->derivative, output}; }

这里的 {pid->Kp, pid->Ki, pid->Kd, pid->integral, pid->prev_error, pid->derivative, output} 是一个表达式，它表示从 pid 结构体中依次取出六个成员的值，这些值分别对应PID控制器的不同参数。 整体上，这...

帮我解释一下 PID_TypeDef g_location_pid; /* 位置PID参数结构体*/ /** * @brief 初始化PID参数 * @param 无 * @retval 无 / void pid_init(void) { /位置环初始化/ g_location_pid.SetPoint = (float)(50PPM); /* 设定目标Desired Value*/ g_location_pid.ActualValue = 0.0; /* 期望值*/ g_location_pid.SumError = 0.0; /* 积分值*/ g_location_pid.Error = 0.0; /* Error[1]/ g_location_pid.LastError = 0.0; / Error[-1]/ g_location_pid.PrevError = 0.0; / Error[-2]/ g_location_pid.Proportion = L_KP; / 比例常数 Proportional Const*/ g_location_pid.Integral = L_KI; /* 积分常数 Integral Const*/ g_location_pid.Derivative = L_KD; /* 微分常数 Derivative Const*/ g_location_pid.IngMax = 20; g_location_pid.IngMin = -20; g_location_pid.OutMax = 150; /* 输出限制 / g_location_pid.OutMin = -150; } /* * 函数名称：位置闭环PID控制设计 * 输入参数：当前控制量 * 返 回 值：目标控制量 * 说 明：无 */ int32_t increment_pid_ctrl(PID_TypeDef PID,float Feedback_value) { PID->Error = (float)(PID->SetPoint - Feedback_value); / 偏差 / #if INCR_LOCT_SELECT PID->ActualValue += (PID->Proportion * (PID->Error - PID->LastError)) / E[k]项 / + (PID->Integral * PID->Error) / E[k-1]项 / + (PID->Derivative * (PID->Error - 2 * PID->LastError + PID->PrevError)); / E[k-2]项 / PID->PrevError = PID->LastError; / 存储误差，用于下次计算 / PID->LastError = PID->Error; #else PID->SumError += PID->Error; if(PID->SumError > PID->IngMax) { PID->SumError = PID->IngMax; } else if(PID->SumError < PID->IngMin) { PID->SumError = PID->IngMin; } PID->ActualValue = (PID->Proportion * PID->Error) / E[k]项 / + (PID->Integral * PID->SumError) / E[k-1]项 / + (PID->Derivative * (PID->Error - PID->LastError)); / E[k-2]项 / PID->LastError = PID->Error; #endif if(PID->ActualValue > PID->OutMax) { PID->ActualValue = PID->OutMax; } else if(PID->ActualValue < PID->OutMin) { PID->ActualValue = PID->OutMin; } return ((int32_t)(PID->ActualValue)); / 返回实际控制数值 */ }

这段代码是一个PID控制器的实现，用于控制某个系统的输出值达到设定值。PID控制器包含比例、积分、微分三个控制参数，分别代表了控制器对于当前误差的处理方式。在这段代码中，PID控制器的参数结构体为PID_TypeDef...

void PID_init(pid_type_def *pid, uint8_t mode, const fp32 PID[3], fp32 max_out, fp32 max_iout) { if (pid == NULL || PID == NULL) { return; } pid->mode = mode; pid->Kp = PID[0]; pid->Ki = PID[1]; pid->Kd = PID[2]; pid->max_out = max_out; pid->max_iout = max_iout; pid->Dbuf[0] = pid->Dbuf[1] = pid->Dbuf[2] = 0.0f; pid->error[0] = pid->error[1] = pid->error[2] = pid->Pout = pid->Iout = pid->Dout = pid->out = 0.0f; }分析以上C语言程序

- PID：一个长度为3的浮点型数组，包含了Kp、Ki和Kd三个参数 - max_out：最大输出值，控制器输出不会超过该值 - max_iout：最大积分输出值，控制器积分输出不会超过该值 函数的实现过程： - 首先检查pid和PID是否...

void PID_Parameter_Init(PID *sptr) { sptr->SumError = 0; sptr->LastError = 0; sptr->PrevError = 0; sptr->LastData = 0; } int PID_Realize(PID *sptr, float *PID, int NowData, int Point) { int Realize; sptr->Dis_Err = Point - NowData; sptr->SumError += PID[KI] * sptr->Dis_Err; if (sptr->SumError >= PID[KT]) { sptr->SumError = PID[KT]; } else if (sptr->SumError <= -PID[KT]) { sptr->SumError = -PID[KT]; } Realize = PID[KP] * sptr->Dis_Err + sptr->SumError + PID[KD] *(sptr->Dis_Err - sptr->LastError); // + PID[KB] * ( NowData- sptr->LastData); sptr->PrevError = sptr->LastError; sptr->LastError = sptr->Dis_Err; sptr->LastData = NowData; return Realize; }在gd32f303RCT6中如何定义PID,KI,KT,KP

在 gd32f303RCT6 中定义 PID、KI、KT 和 KP 变量的方式可能会根据具体的应用和需求而有所不同。通常，您可以按照以下步骤进行定义： 1. 在代码的适当位置（例如头文件或全局变量定义的地方），添加对应的...

void PID_Parameter_Init(PID *sptr) { sptr->SumError = 0; sptr->LastError = 0; sptr->PrevError = 0; sptr->LastData = 0; } int PID_Realize(PID *sptr, float *PID, int NowData, int Point) { int Realize; sptr->Dis_Err = Point - NowData; sptr->SumError += PID[KI] * sptr->Dis_Err; if (sptr->SumError >= PID[KT]) { sptr->SumError = PID[KT]; } else if (sptr->SumError <= -PID[KT]) { sptr->SumError = -PID[KT]; } Realize = PID[KP] * sptr->Dis_Err + sptr->SumError + PID[KD] *(sptr->Dis_Err - sptr->LastError); // + PID[KB] * ( NowData- sptr->LastData); sptr->PrevError = sptr->LastError; sptr->LastError = sptr->Dis_Err; sptr->LastData = NowData; return Realize; }错误修改之后的代码

+ PID[KD] * (sptr->Dis_Err - sptr->LastError); // + PID[KB] * (NowData - sptr->LastData); sptr->PrevError = sptr->LastError; sptr->LastError = sptr->Dis_Err; sptr->LastData = NowData; ...

void PID_Parameter_Init(PID *sptr) { sptr->SumError = 0; sptr->LastError = 0; sptr->PrevError = 0; sptr->LastData = 0; } int PID_Realize(PID *sptr, float *PID, int NowData, int Point) { int Realize; sptr->Dis_Err = Point - NowData; sptr->SumError += PID[KI] * sptr->Dis_Err; if (sptr->SumError >= PID[KT]) { sptr->SumError = PID[KT]; } else if (sptr->SumError <= -PID[KT]) { sptr->SumError = -PID[KT]; } Realize = PID[KP] * sptr->Dis_Err + sptr->SumError + PID[KD] *(sptr->Dis_Err - sptr->LastError); // + PID[KB] * ( NowData- sptr->LastData); sptr->PrevError = sptr->LastError; sptr->LastError = sptr->Dis_Err; sptr->LastData = NowData; return Realize; } int PID_Increase(PID *sptr, float *PID, int NowData, int Point) { int iError, Increase; iError = Point - NowData; Increase = PID[KP] * (iError - sptr->LastError) + PID[KI] * iError + PID[KD] * (iError - 2 * sptr->LastError + sptr->PrevError); sptr->PrevError = sptr->LastError; sptr->LastError = iError; sptr->LastData = NowData; return Increase; } Left_Acc = templ_pluse - Left_Old; Right_Acc = tempr_pluse - Right_Old; if (Left_Acc > 50) { Left_Old = Left_Old + 50; templ_pluse = Left_Old; } else if (Left_Acc < -50) { Left_Old = Left_Old - 50; templ_pluse = Left_Old; } else { templ_pluse = Left_Old; } if (Right_Acc > 50) { Right_Old = Right_Old + 50; tempr_pluse = Right_Old; } else if (Right_Acc < -50) { Right_Old = Right_Old - 50; tempr_pluse = Right_Old; } else { tempr_pluse = Right_Old; } RealSpeed_Old = ZJZ; ZJZ = (templ_pluse + tempr_pluse) * 0.5;

此外，在这段代码中的 PID_Realize 和 PID_Increase 函数中使用了 PID 数组，但是并未看到这个数组的定义。请确保 PID 数组已经在代码的其他地方正确地定义和初始化。 如果你仍然遇到错误，请提供更多的...

int16 PlacePID_Control(PID *sptr, int16 Setpoint,int16 Turepiont) { int16 iError,Actual; float KP; //动态P，注意与Kp区分 iError = Setpoint - Turepiont; KP = (iError)*sptr->Ki +sptr->Kp; //动态P的计算 //sptr->SumError+=iError; Actual =KP * iError + sptr->Kd* (iError - sptr->LastError); sptr->LastError = iError; return Actual; }

这是一个实现位置式PID...函数内部通过计算误差(iError)和动态P(KP)来得到控制量(Actual)，其中动态P是根据误差计算得到的，而不是固定的Kp参数。函数还更新了PID结构体中的LastError成员变量，以便下一次调用时使用。

pid->integral+=pid->error*pid->ki;

PID控制器由三个部分组成：比例环节、积分环节和微分环节，分别对应代码中的pid->kp、pid->ki和pid->kd。 在这段代码中，pid->integral表示积分值，pid->error表示当前的误差值，pid->ki表示积分增益。该语句的作用...

#include "dp_pid.h" extern void pid_reset( PID_STRUCT *p);//pid_reset：用于重置 PID 控制器的状态 extern void pid_init ( PID_STRUCT *p);//用于初始化 PID 控制器的参数和状态 extern void pid_clc ( PID_STRUCT *p);//用于计算 PID 控制器的输出 extern void pid_calc ( PID_STRUCT *p, float fb, float ref);//用于计算 PID 控制器的输出，并根据反馈值和参考值进行调整 PID_FUNC pid_func = { .reset = pid_reset,//.reset：指向 pid_reset 函数 .init = pid_init ,// .clc = pid_clc ,// .calc = pid_calc // }; /** ********************************************************** * @函数：void PID_DeInit( PID_STRUCT *p) * @描述：PID数据复位 * @输入：*p：定义的PID数据 * @返回：无 * @作者：何。小P * @版本：V1.0 ********************************************************** */ void pid_reset( PID_STRUCT *p) { p->a0 = 0; p->a1 = 0; p->a2 = 0; p->Ek_0 = 0; // Error[k-0] p->Ek_1 = 0; // Error[k-1] p->Ek_2 = 0; // Error[k-2] p->T = 0; //周期 p->Kp = 0; //比例系数P p->Ti = 0; //积分时间I p->Td = 0; //微分时间D p->Inc = 0; p->Output = 0; p->OutMax = 0; p->OutMin = 0; }

在函数内部，将 PID_STRUCT 结构体中的各个成员变量重置为初始值，包括 a0、a1、a2、Ek_0、Ek_1、Ek_2、T、Kp、Ti、Td、Inc、Output、OutMax 和 OutMin。 通过调用这个函数，可以将...

以上代码错误使用 * 用于矩阵乘法的维度不正确。请检查并确保第一个矩阵中的列数与第二个矩阵中的行数匹配。要单独对矩阵的每个元素进行运算，请使用 TIMES (.*)执行按元 素相乘。 出错 jxb>fuzzy_pid (第 82 行) u = -Kp*error - Ki*trapz(error,2) - Kd*qd; 出错 jxb>@(t,y)fuzzy_pid(t,y,qf,sys) (第 41 行) [t,y] = ode45(@(t,y) fuzzy_pid(t,y,qf,sys),tspan,y0); 出错 odearguments (第 92 行) f0 = ode(t0,y0,args{:}); % ODE15I sets args{1} to yp0. 出错 ode45 (第 107 行) odearguments(odeIsFuncHandle,odeTreatAsMFile, solver_name, ode, tspan, y0, options, varargin); 出错 jxb (第 41 行) [t,y] = ode45(@(t,y) fuzzy_pid(t,y,qf,sys),tspan,y0);请修改

因此，在代码中，我需要将Kp、Ki和Kd矩阵分别与error和qd向量进行按元素相乘运算，而不是矩阵乘法运算。 下面是修改后的代码，供你参考： matlab % 六轴机械臂轨迹仿真 % 定义机械臂的动力学模型和控制器模型 ...

float Vertical(float target_angle, float current_angle, float gyro_x) { float Vetical_PWM; static float error; error += current_angle - target_angle; if(error>+8) error=+8; //积分限幅 if(error<-8) error=-8; //积分限幅 Vetical_PWM = Balance_Param.Angle_PID.kp * (current_angle - target_angle) + Balance_Param.Angle_PID.ki * error + Balance_Param.Angle_PID.kd * (gyro_x); return Vetical_PWM; }

- 静态变量 error 用于在函数调用之间保持状态，它记录当前角度与目标角度之间的误差。 - error 变量通过累加当前角度与目标角度之差来更新，即进行误差积分。 - 如果 error 超过 +8 或小于 -8，会进行积分...

while (samplesRead > 0) { time += period; if (type == 0) //阶跃信号PID控制 { if (time >= parameters[1]) { error = parameters[0] - encoderInputs[0] * (2 * M_PI / 512 / 4); error_integrator += error; analogOutputs[0] = Kp * error + Ki * (error_integrator)*period + Kd * (error - error_last) / period; error_last = error; } }在这段代码中补充，使我能够得到变量encorderinputs[0]的上升时间

analogOutputs[0] = Kp * error + Ki * (error_integrator)*period + Kd * (error - error_last) / period; error_last = error; } } } 在这段代码中，我们使用了一个变量last_encorderinputs[0]来记录上...

int Servo_Position_PID (int Encoder,int Target) { float Position_KP=45,Position_KI=0,Position_KD=35; //angle=KP*Position_error*0.135 static float Bias,Pwm,Integral_bias,Last_Bias; Bias=Encoder-Target; Integral_bias+=Bias; Pwm=Position_KP*Bias+Position_KI*Integral_bias+Position_KD*(Bias-Last_Bias); Last_Bias=Bias; return Pwm; }

其中，KP、KI、KD分别为位置误差的比例、积分、微分系数，Bias为当前位置误差，Integral_bias为位置误差的积分项，Last_Bias为上一次的位置误差。该函数会根据当前位置误差和历史误差进行PID控制计算，得到PWM输出值...

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MATLAB实现变邻域搜索算法源码解析

资源摘要信息:"变邻域搜索算法matlab代码-SNAP:折断" 变邻域搜索算法（Variable Neighborhood Search，VNS）是一种启发式算法，主要用于解决组合优化问题。它通过系统地改变问题的邻域结构来跳出局部最优解，从而增加找到全局最优解的概率。VNS算法的基本思想是在当前解的邻域内进行局部搜索，如果在该邻域内找不到更好的解，就增加邻域的规模（即改变邻域结构），重复搜索过程，直到满足停止条件。 SNAP（Stanford Large Network Dataset Collection）是一个大型网络数据集的集合，由斯坦福大学网络分析项目提供，包含了各种类型的网络数据，例如社交网络、引文网络、生物网络等。 SNAP数据集广泛应用于网络分析、图挖掘、复杂网络研究等领域。 在本次提供的资源中，标题表明了存在一段用Matlab编写的变邻域搜索算法代码，并且与SNAP数据集有关联。尽管没有明确的描述具体的算法实现细节，我们可以合理推测代码应该是针对某种优化问题设计的，且利用SNAP中的数据进行测试或验证。描述中简短提及“SNAP:折断”，这可能意味着在SNAP数据集中选取特定的网络结构或问题实例，或是指算法中涉及到对网络结构进行“折断”操作来探索不同的邻域结构。 根据提供的文件标签“系统开源”，我们可以推断这段Matlab代码应该是公开可访问的。这意味着研究者和实践者可以从代码中学习算法实现，并且可以自由地使用、修改和分发这段代码，用于教育、研究或商业用途。开源代码的优势在于促进知识共享，加速技术进步，并为其他研究人员提供一个可验证、可扩展的算法实现基础。 文件名称列表中的“SNAP-master”可能指的是一系列与SNAP数据集相关的Matlab脚本、函数和数据文件。"master"一词通常在版本控制系统中用来表示主分支或主版本，暗示这些文件包含了最新或最完整的代码。这些文件可能包含了实现变邻域搜索算法的各种函数，以及与SNAP数据集交互的接口代码。 综合上述信息，以下是变邻域搜索算法及其在Matlab中的应用知识点： 1. 变邻域搜索算法基础：介绍VNS算法的概念、发展历史、算法流程以及在组合优化问题中的应用。 2. VNS算法的工作原理：详细说明在局部搜索和邻域结构变化中的步骤，包括邻域结构如何系统改变、何时改变以及如何评估解决方案的优劣。 3. Matlab实现要点：解释如何用Matlab语言编写VNS算法，包括数据结构的选择、算法流程的控制、局部搜索策略的实现等。 4. SNAP数据集介绍：描述SNAP数据集的背景、数据结构、数据类型以及如何通过Matlab访问和处理这些数据。 5. 算法与数据集的结合：讨论如何将VNS算法应用到SNAP数据集上的具体问题，例如网络结构优化、社区检测等，并说明如何在Matlab中进行实验设计和结果分析。 6. 开源代码的优势：探讨开源代码对算法研究和实践的积极影响，以及如何在学术界和工业界中贡献和利用开源资源。 7. 折断操作在VNS中的作用：分析在变邻域搜索过程中“折断”操作的意义，以及如何通过“折断”来探索不同的邻域结构，提高算法效率和解的质量。 以上知识点不仅覆盖了算法和数据集的理论和实践方面，还包括了开源文化和科研协作的重要概念。掌握了这些知识，研究者和开发者能够更好地利用变邻域搜索算法和SNAP数据集进行高性能计算和复杂网络分析。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩