那KD * Error_Delta;的作用是

`KD * Error_Delta` 是增量式控制器中的微分控制项，用于根据当前误差变化率的大小来调整输出量。

微分控制项可以使系统对误差变化率敏感，当误差变化较大时，微分控制项的值也会相应增大，从而增加输出量。这有助于提高系统的响应速度和稳定性。

具体来说，`Error_Delta` 是当前误差变化率（当前误差减去上一次误差），而 `KD` 是微分系数，用于调整微分控制项的权重。通过乘以 `KD * Error_Delta`，可以得到微分控制项的输出量，用于根据误差变化率调整转向控制量。

微分控制项的作用是：当系统的误差变化率较大时，微分控制项可以提供更大的调整力度，从而加速系统的调节过程；而当误差变化率较小时，微分控制项的作用则相对减弱，避免过度调节。这样可以在系统的响应速度和稳定性之间做出权衡，以获得更好的控制效果。

需要注意的是，微分控制项只是增量式控制器中的一部分，还有其他项如比例控制项和积分控制项。这些项的权重和参数设置需要根据具体的应用和系统特性进行调整，以获得最佳的控制效果。

相关问题

KD * (Error_Delta - Last_Error_Delta);的作用

`KD * (Error_Delta - Last_Error_Delta)` 是增量式控制器中的微分控制项，用于根据当前误差变化率的变化速度来调整输出量。

在增量式控制器中，微分控制项的作用是对误差变化率进行调节，以影响系统的响应速度和稳定性。通过计算 `(Error_Delta - Last_Error_Delta)`，可以得到当前误差变化率与上一次误差变化率之间的差值。

乘以 `KD`，微分系数，可以调整微分控制项的权重。当误差变化率的变化速度较大时，微分控制项的输出量也会相应增大，从而增加输出量。这有助于提高系统对快速变化的误差的响应能力。

微分控制项的作用是当误差变化率较大时提供更大的调整力度，以加快系统的调节过程；而当误差变化率较小时，微分控制项的作用相对减弱，避免过度调节。这样可以在系统的响应速度和稳定性之间做出权衡，以获得更好的控制效果。

需要注意的是，微分控制项只是增量式控制器中的一部分，还有其他项如比例控制项和积分控制项。这些项的权重和参数设置需要根据具体的应用和系统特性进行调整，以获得最佳的控制效果。

解释以下代码每一句作用： def get_pid(self, error, scaler): tnow = millis() dt = tnow - self._last_t output = 0 if self._last_t == 0 or dt > 1000: dt = 0 self.reset_I() self._last_t = tnow delta_time = float(dt) / float(1000) output += error * self._kp if abs(self._kd) > 0 and dt > 0: if isnan(self._last_derivative): derivative = 0 self._last_derivative = 0 else: derivative = (error - self._last_error) / delta_time derivative = self._last_derivative + \ ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * \ (derivative - self._last_derivative)) self._last_error = error self._last_derivative = derivative output += self._kd * derivative output *= scaler if abs(self._ki) > 0 and dt > 0: self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax output += self._integrator return output

这段代码是一个PID控制器的实现。下面是每一句代码的作用解释：

1. `tnow = millis()`：获取当前时间。

2. `dt = tnow - self._last_t`：计算当前时间与上一次记录时间的差值，即时间间隔。

3. `output = 0`：初始化输出值。

4. `if self._last_t == 0 or dt > 1000:`：如果是第一次运行或者时间间隔超过1秒，则将时间间隔设置为0，并重置积分项。

5. `self._last_t = tnow`：更新上一次记录时间为当前时间。

6. `delta_time = float(dt) / float(1000)`：计算时间间隔的小数形式，单位为秒。

7. `output += error * self._kp`：将比例项乘以误差值并加到输出中。

8. `if abs(self._kd) > 0 and dt > 0:`：如果存在合法的微分系数且时间间隔大于0，则执行以下操作。

9. `if isnan(self._last_derivative):`：如果上一次微分项为NaN（非数字），则将其设置为0。

10. `derivative = (error - self._last_error) / delta_time`：计算当前微分项的值。

11. `derivative = self._last_derivative + ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * (derivative - self._last_derivative))`：根据一阶惯性滤波器的公式更新微分项。

12. `self._last_error = error`：更新上一次误差值为当前误差值。

13. `self._last_derivative = derivative`：更新上一次微分项为当前微分项。

14. `output += self._kd * derivative`：将微分项乘以微分系数并加到输出中。

15. `output *= scaler`：将输出值乘以缩放因子。

16. `if abs(self._ki) > 0 and dt > 0:`：如果存在合法的积分系数且时间间隔大于0，则执行以下操作。

17. `self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time`：根据积分项的公式更新积分项。

18. `if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax`：对积分项进行限幅。

19. `output += self._integrator`：将积分项加到输出中。

20. `return output`：返回最终的输出值。