PID 控制算法 代码

PID 控制算法的代码如下：

double pid_control(double setpoint, double process_value, double kp, double ki, double kd, double dt) {
    static double last_error = 0;
    static double integral = 0;
    double error = setpoint - process_value;
    integral += error * dt;
    double derivative = (error - last_error) / dt;
    double output = kp * error + ki * integral + kd * derivative;
    last_error = error;
    return output;
}

这是一个简单的 PID 控制算法的实现，其中 setpoint 是设定值，process_value 是实际值，kp、ki、kd 分别是比例、积分、微分系数，dt 是采样时间。函数返回 PID 控制器的输出值。

相关问题

自适应pid控制算法代码

自适应PID控制算法，即根据系统响应实时调整PID的参数。 对于传统的PID控制器，通常需要通过数学模型或经验计算调整参数，这不仅耗时费力，而且无法适应实际应用场景中存在的不确定性、时变性等因素。因此出现了自适应PID控制算法，其主要思路是：控制器通过**实时监测系统响应**，发现偏差、偏移、震荡等情况并作出相应的调整，使其始终能维持较好的控制性能。

下面是简单的一个自适应PID控制器的代码：

'''
def Adaptive_PID(Kp0=0.2, Ti0=0.5, Td0=0.1, h=0.01):
# 初始化参数 Kp, Ti, Td
Kp = Kp0
Ti = Ti0
Td = Td0
# 初始化误差和变量
E = 0
E_t0 = 0
Delta_E_t = 0
Delta_Kp = 0
Delta_Ti = 0
Delta_Td = 0

while True:
# 实时获取反馈量和期望量
Y = get_feedback_value()
SP = get_setpoint_value()

# 计算当前误差
E = SP - Y

# 计算 PID 控制量
P = Kp * E
I = integrate(E, Ti, h)
D = derivative(E-E_t0, Td, h)
PID = P + I + D

# 变化量计算
Delta_E_t = E - E_t0
Delta_Kp = Kp * Delta_E_t / E_t0
Delta_Ti = Ti * Delta_E_t / E_t0
Delta_Td = Td * Delta_E_t / E_t0

# 参数调整
Kp += Delta_Kp
Ti += Delta_Ti
Td += Delta_Td

# 保存历史误差信息
E_t0 = E

# 执行控制并输出控制量
control(PID)
print(PID)

def integrate(E, Ti, h):
# 离散化积分方法
return integrate_value

def derivative(delta_E, Td, h):
# 离散化微分方法
return derivative_value

def get_feedback_value():
# 获取实时反馈量
return feedback_value

def get_setpoint_value():
# 获取期望量
return setpoint_value

def control(PID):
# 执行控制
control_value = PID
'''

以上代码对于自适应PID控制器的原理做了简单的实现和说明，实际使用中需要根据具体的应用场景，调整参数和控制算法的实现方式。

增量式pid控制算法代码

以下是一个增量式PID控制算法的C语言代码示例：

 * CurrentPoint：当前值 * SetPoint: 目标值 * sptr: 结构体指针，指向PID结构体变量,定义如下：
 * typedef struct * {
 * volatile double Proportion; // 比例常数 Proportional Const * volatile double Integral; // 积分常数 Integral Const * volatile double Derivative; // 微分常数 Derivative Const * volatile int Error1; // Error[n-1]
 * volatile int Error2; // Error[n-2]
 * volatile int iError; // Error[n]
 * }PID;
 *
 * 返回值：
 * PID计算增量值 */
float IncPIDCalc(int CurrentPoint, int SetPoint, PID* sptr) {
 float iIncpid;
 sptr->iError = SetPoint - CurrentPoint; // 计算当前误差 iIncpid = sptr->Proportion * (sptr->iError - sptr->Error1) // P + sptr->Integral * sptr->iError // I + sptr->Derivative * (sptr->iError -2*sptr->Error1 + sptr->Error2); // D sptr->Error2 = sptr->Error1; // 存储误差，用于下次计算 sptr->Error1 = sptr->iError;
 return iIncpid; // 返回增量值}

该代码使用了一个名为`PID`的结构体来存储PID控制算法的参数和误差，其中`Proportion`表示比例常数，`Integral`表示积分常数，`Derivative`表示微分常数，`Error1`、`Error2`和`iError`分别表示上一次的误差、上上次的误差和当前的误差。函数`IncPIDCalc`接收当前值`CurrentPoint`和目标值`SetPoint`，然后根据PID算法计算出增量值，并更新误差的历史记录。最后返回增量值。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时可能需要根据具体需求进行修改和优化。