使用matlab写一个带有可视化的pid控制代码

下面是一个简单的MATLAB PID控制代码示例，其中包含了一些基本的可视化。

%% PID控制器参数设置
Kp = 1;      % 比例系数
Ki = 0.5;    % 积分系数
Kd = 0.1;    % 微分系数

%% 设置控制器参数
Ts = 0.01;   % 采样时间
t_end = 20;  % 仿真时间
N = t_end/Ts; % 总采样次数

%% 设置系统初始状态
x0 = 0;      % 初始状态
r = 1;       % 期望值

%% 初始化控制变量和误差
u = 0;       % 初始控制变量
e = r - x0;  % 初始误差

%% 初始化历史变量
t_history = zeros(1,N); % 时间历史记录
x_history = zeros(1,N); % 状态历史记录
r_history = r*ones(1,N); % 期望值历史记录
u_history = zeros(1,N); % 控制变量历史记录

%% PID控制器主循环
for i = 1:N
    % 记录历史变量
    t_history(i) = i*Ts;
    x_history(i) = x0;
    u_history(i) = u;
    
    % 计算控制变量
    u = Kp*e + Ki*Ts*sum(e) + Kd*(e(end)-e(end-1))/Ts;
    
    % 限制输出
    if u > 5
        u = 5;
    elseif u < -5
        u = -5;
    end
    
    % 计算下一个状态
    x0 = x0 + Ts*(u + randn(1)*0.1);
    
    % 计算误差
    e = [e(2:end) r - x0];
end

%% 可视化结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t_history,x_history,'LineWidth',2);
hold on;
plot(t_history,r_history,'--r','LineWidth',2);
xlabel('时间 (s)','FontSize',12);
ylabel('状态','FontSize',12);
legend('状态','期望值');
grid on;
title('PID控制器仿真结果');

subplot(2,1,2);
plot(t_history,u_history,'LineWidth',2);
xlabel('时间 (s)','FontSize',12);
ylabel('控制变量','FontSize',12);
grid on;

在上面的代码中，我们使用了一个简单的一阶系统，其中状态受到随机扰动，并且PID控制器试图将状态与期望值保持一致。

运行代码后，您将看到一个包含两个子图的窗口。第一个子图显示状态和期望值随时间的变化，第二个子图显示控制变量随时间的变化。