C/C++环境下PID算法模拟与仿真应用

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资源摘要信息:"PID模拟" PID算法是一种常见的反馈控制算法,广泛应用于工业控制、自动化设备、机器人技术、航空航天等众多领域。PID代表比例(Proportional)、积分(Integral)、微分(Derivative),这三种控制作用的组合能够对系统进行准确有效的调节。 在VISUAL STDIO 2010集成开发环境中,开发者能够使用C/C++语言来实现PID算法的模拟和仿真。此过程允许开发者设置PID参数,即比例增益(Kp)、积分时间(Ki)和微分时间(Kd),并且可以通过调整这些参数来优化系统的响应和性能。当参数被修改后,系统将会在示波器窗口中展示新的波形,这对于理解PID控制器如何响应输入变化、如何减少系统误差非常有帮助。 PID模拟通常用于教学和工业调试阶段,其目的是为了预测控制算法在实际应用中的效果,以及帮助工程师理解PID控制器的动态行为。在模拟环境中,工程师可以尝试不同的参数设置,观察并分析系统的超调量、上升时间、稳态误差和稳定性等关键性能指标。 实现PID模拟的关键步骤通常包括: 1. 创建一个PID控制循环,包括采集当前系统的输出(反馈)并与期望的参考值(设定点)进行比较。 2. 计算偏差(误差),即设定点与输出之间的差值。 3. 应用PID公式计算出控制器的输出值,这个值将用来调整被控系统。 4. 将计算出的控制器输出值应用到系统中,并观察系统的响应。 5. 重复步骤1-4,持续调整PID参数,直到系统性能满足预设要求。 位置式PID和增量式PID是实现PID控制的两种常用方式: - 位置式PID直接输出控制器的绝对值,对于连续系统或数字控制器的离散实现都很适用。 - 增量式PID则输出控制器输出变化的增量值,适用于数字系统。其主要优点是,当计算或通讯出现故障时,只会影响一个控制周期的输出,而不会导致之后的输出都受到错误值的影响。 在实际应用中,PID参数的调整是根据被控制对象的动态特性来进行的,这通常需要一定的调试经验。在模拟环境中进行参数调整的好处在于,可以避免真实系统中可能出现的风险和损失。通过观察示波器显示的波形变化,开发者可以直观地了解控制效果,并据此进行参数优化。 总之,PID模拟是一种有效的学习和调试工具,它帮助开发者更好地理解PID控制理论,并在实际应用中实现精准控制。通过使用VISUAL STDIO 2010和C/C++语言来开发PID模拟程序,不仅可以加深对PID算法的理解,还可以提升开发者的软件开发能力。

import time import multiprocessing from proxypool.processors.server import app from proxypool.processors.getter import Getter from proxypool.processors.tester import Tester from proxypool.setting import CYCLE_GETTER, CYCLE_TESTER, API_HOST, API_THREADED, API_PORT, ENABLE_SERVER, \ ENABLE_GETTER, ENABLE_TESTER, IS_WINDOWS from loguru import logger if IS_WINDOWS: multiprocessing.freeze_support() tester_process, getter_process, server_process = None, None, None class Scheduler(): def run_tester(self, cycle=CYCLE_TESTER): if not ENABLE_TESTER: logger.info('tester not enabled, exit') return tester = Tester() loop = 0 while True: logger.debug(f'tester loop {loop} start...') tester.run() loop += 1 time.sleep(cycle) # CYCLE_GETTER=100 def run_getter(self, cycle=CYCLE_GETTER): if not ENABLE_GETTER: logger.info('getter not enabled, exit') return getter = Getter() loop = 0 while True: logger.debug(f'getter loop {loop} start...') getter.run() loop += 1 time.sleep(cycle) def run_server(self): if not ENABLE_SERVER: logger.info('server not enabled, exit') return app.run(host=API_HOST, port=API_PORT, threaded=API_THREADED) def run(self): global tester_process, getter_process, server_process try: logger.info('starting proxypool...') if ENABLE_TESTER: tester_process = multiprocessing.Process(target=self.run_tester) logger.info(f'starting tester, pid {tester_process.pid}...') tester_process.start() if ENABLE_GETTER: getter_process = multiprocessing.Process(target=self.run_getter) logger.info(f'starting getter, pid{getter_process.pid}...') getter_process.start() if ENABLE_SERVER: server_process = multiprocessing.Process(target=self.run_server) logger.info(f'starting server, pid{server_process.pid}...') server_process.start() tester_process.join() getter_process.join() server_process.join() except KeyboardInterrupt: logger.info('received keyboard interrupt signal') tester_process.terminate() getter_process.terminate() server_process.terminate() finally: # must call join method before calling is_alive tester_process.join() getter_process.join() server_process.join() logger.info(f'tester is {"alive" if tester_process.is_alive() else "dead"}') logger.info(f'getter is {"alive" if getter_process.is_alive() else "dead"}') logger.info(f'server is {"alive" if server_process.is_alive() else "dead"}') logger.info('proxy terminated') if name == 'main': scheduler = Scheduler() scheduler.run()给这段代码加注释

2023-06-09 上传