增量式pid算法c语言

以下是一个简单的增量式PID算法的C语言代码示例：

float pid(float setpoint, float pv, float kp, float ki, float kd, float dt)
{
    static float integral = 0;
    static float last_error = 0;
    float error, derivative, output;

    error = setpoint - pv;
    integral += error * dt;
    derivative = (error - last_error) / dt;
    output = kp * error + ki * integral + kd * derivative;

    last_error = error;
    return output;
}

这个函数接受以下参数：

- `setpoint`：设定值
- `pv`：过程变量
- `kp`：比例系数
- `ki`：积分系数
- `kd`：微分系数
- `dt`：采样周期

函数使用静态变量来保存上一次的误差和积分项，从而实现增量式PID算法。函数返回输出值，可以直接用于控制执行器。

相关问题

写一个增量式pid的c语言算法

以下是一个增量式PID算法的C语言实现：

float pid_control(float setpoint, float process_variable, float kp, float ki, float kd, float sampling_time)
{
    static float error_integral = 0.0;
    static float last_error = 0.0;
    float error = setpoint - process_variable;
    float error_derivative = (error - last_error) / sampling_time;
    error_integral += error * sampling_time;
    float output = kp * error + ki * error_integral + kd * error_derivative;
    last_error = error;
    return output;
}

该函数的输入包括：

- 目标值 `setpoint`
- 过程变量 `process_variable`
- 比例系数 `kp`
- 积分系数 `ki`
- 微分系数 `kd`
- 采样时间 `sampling_time`

该函数内部使用了 `static` 变量来保存上一次的误差和误差积分，以实现增量式计算。函数的输出为控制器的输出信号。

在每次调用该函数时，它会计算当前的误差、误差积分和误差微分，并根据比例、积分和微分系数计算出控制器的输出信号。函数还会更新上一次的误差，以供下一次计算使用。

该函数可以在循环控制系统中使用，用于实现对某个系统的控制。

增量式PID原理c语言实现

增量式PID (Proportional-Integral-Derivative) 控制是一种优化版本的PID控制算法，它通过只计算输入误差的变化而不是误差本身来减少计算量，特别是在实时应用中，这有助于提高响应速度。在C语言中实现增量式PID的基本步骤如下：

1. 定义变量：
- **Error**：当前输入误差
- **PreviousError**：上一次的误差值
- **DerivativeTerm**：积分项（通常累积误差）
- **DerivativeGain**：微分增益系数
- **LastTime**：上次计算的时间点

2. 初始化函数：

   void init_pid(float kp, float ki, float kd, float sample_time) {
      Error = 0;
      PreviousError = 0;
      DerivativeTerm = 0;
      LastTime = time();
   }

3. PID计算过程：

   float calculate_pid(float setpoint, float current_value) {
      float dt = time() - LastTime; // 计算时间差
      LastTime = time(); // 更新上一次计算时间

      float error = setpoint - current_value; // 当前误差
      float derivative = (error - PreviousError) / dt * DerivativeGain; // 微分项

      // 更新积分项（这里假设Ki不会随时间改变）
      DerivativeTerm += error * dt;

      // 根据比例、积分和微分系数计算输出
      float output = kp * error + ki * DerivativeTerm + kd * derivative;

      PreviousError = error; // 更新上一次误差
      return output;
   }

4. 调用函数并更新控制器状态：

   while (true) {
      float desired_output = calculate_pid(setpoint, sensor_reading);
      update_controller(desired_output); // 这里假设update_controller是你自己的函数，用于驱动设备
   }