帮我写一个在Keli5上调节pid的代码

在Keras（不是Keli5，Keras是一个深度学习库，而不是用于PID控制器的平台）中，我们通常不会直接编写PID控制算法，因为Keras主要用于构建神经网络模型。然而，如果你想在Python中实现PID控制器，你可以先了解基本原理，然后将其独立于Keras封装成一个函数。

PID控制器（Proportional-Integral-Derivative）由比例、积分和微分三个部分组成，每个部分都有自己的系数。下面是一个简单的PID控制器实现示例：

import numpy as np

class PID:
    def __init__(self, kp=1.0, ki=0.0, kd=0.0, setpoint=0.0, output_limit=(-np.inf, np.inf)):
        self.kp = kp
        self.ki = ki
        self.kd = kd
        self.setpoint = setpoint
        self.prev_error = 0
        self.error_integral = 0
        self.output_limit = output_limit
        self.sample_time = None

    def update(self, measurement):
        error = self.setpoint - measurement
        derivative = (error - self.prev_error) / self.sample_time if self.sample_time else 0
        
        # 更新积分值并限制其范围
        self.error_integral += error * self.sample_time
        self.error_integral = np.clip(self.error_integral, self.output_limit[0], self.output_limit[1])
        
        # 计算PID输出
        pid_output = self.kp * error + self.ki * self.error_integral + self.kd * derivative
        self.prev_error = error

        return pid_output

在这个例子中，你需要在每次收到新的测量数据（`measurement`）时调用`update()`方法，并传入当前的测量值。注意，你需要设置`sample_time`以便计算微分项，这是PID控制器中的一个关键部分。

如果你打算在Keras环境中集成PID，那通常是通过外部回调函数或定时任务来定期更新PID状态，而不是在模型训练循环内。