MATLAB实现PID控制算法的程序下载

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pid程序
自校正pid
5星 · 超过95%的资源 1 下载量 24 浏览量 更新于2024-10-29 1 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息:"本资源是一个包含多个MATLAB程序的压缩包，主要用于实现PID控制算法。PID代表比例（Proportional）、积分（Integral）、微分（Derivative）控制。PID控制是一种广泛应用于工业控制系统中的反馈回路技术，旨在通过调整控制器的输出来确保系统的输出能够快速且准确地达到期望的设定值。该资源中提供的程序包括增量式PID控制、PID极点配置控制和自校正PID控制三个主要部分。 1. 增量式PID控制：这是一种PID控制的变体，它计算控制量的增量，而非直接计算控制量的绝对值。在某些应用中，例如数字控制系统，增量式PID控制可以减少计算量，并且当系统出现故障或需要手动介入时，可以更容易地将控制量复位到零。增量式PID控制的输出只是对上一次输出的一个增量，因此也被称为差分PID控制。 2. PID极点配置控制：这是一种更高级的PID控制方法，它不仅调整比例、积分、微分三个参数，还考虑了系统闭环极点的位置。通过配置闭环极点，可以改善系统响应的动态特性，如提高稳定性、减小超调和调整响应时间。该方法需要更深入的控制理论知识，包括系统稳定性分析和控制器设计。 3. 自校正PID控制：这是一种利用在线参数估计或优化算法来自动调整PID参数的方法。自校正PID控制通常结合了模型参考自适应系统（MRAS）、神经网络、遗传算法等智能算法来实现。自校正控制的关键在于能够根据被控对象在不同运行条件下的表现，动态地调整PID参数，以适应系统的变化和提高控制性能。 在MATLAB环境下，开发者可以利用Simulink进行系统建模和仿真，并使用MATLAB编程语言来编写控制算法。MATLAB提供了一系列工具箱，如控制系统工具箱，其中包含设计、分析和模拟PID控制器的函数和工具。通过这些工具，工程师可以方便地对控制算法进行仿真测试和参数调整，直至达到满意的控制效果。 本资源对于需要学习和应用PID控制理论的工程师、学生以及研究人员来说是一个非常有价值的资料。它不仅包括了不同类型的PID控制策略，而且可以作为理论知识与实际应用之间的桥梁。通过实践和修改这些程序，用户可以更好地理解PID控制的工作原理，以及如何根据实际系统的需求选择合适的PID控制策略。"

pid.rar_PID matlab程序_matlab pid_matlab pid_matlab的PID_pid

2022-09-22 上传
标题中的“pid.rar_PID matlab程序_matlab pid_matlab pid_matlab的PID_pid”表明这是一个与PID控制器设计相关的MATLAB程序。PID（比例-积分-微分）控制器是一种广泛应用的自动控制算法，常用于调节系统的过程控制，...

pid.rar_PID温度控制_matlab PID；温度_增量 PID_增量PID_锅炉温度

2022-07-15 上传
标题中的“pid.rar_PID温度控制_matlab PID；温度_增量 PID_增量PID_锅炉温度”表明这个压缩包文件包含了一种使用MATLAB实现的PID（比例-积分-微分）控制器，专门针对锅炉主汽温度的控制问题。PID控制器是工业自动化...

PID.rar_PID matlab _matlab pid_matlab pid_pid matlab_pid_fuzz

2022-09-24 上传
标题中的"PID.rar_PID matlab _matlab pid_matlab pid_pid matlab_pid_fuzz"提到了PID控制器在MATLAB环境中的应用，以及与模糊控制（Fuzzy-Programming）的结合。这表明压缩包可能包含了一些关于使用MATLAB进行PID...

float PID_realize(float temp_val) { /*传入实际值*/ pid.actual_val = temp_val; /*计算目标值与实际值的误差*/ pid.err=pid.target_val-pid.actual_val; /*PID算法实现*/ float increment_val = pid.Kp*(pid.err - pid.err_next) + pid.Ki*pid.err + pid.Kd*(pid.err - 2 * pid.err_next + pid.err_last); /*传递误差*/ pid.err_last = pid.err_next; pid.err_next = pid.err; /*返回增量值*/ return increment_val; }

2023-07-14 上传
2. `pid.err = pid.target_val - pid.actual_val;` 计算目标值与实际值之间的误差，将结果存储到 `pid` 对象的 `err` 成员变量中。 3. 根据 PID 控制算法，计算出一个增量值 `increment_val`。这个增量值是根据当前...

void Motor_Control() { /* switch(uStateSwicth) { case StopSwitch: // 停车 { xStatus = 0; yStatus = 0; xCarParam.Speed_X = 0; xCarParam.Speed_Y = 0; xCarParam.Speed_Z = 0; xCarParam.EncoderSumY = 0; xCarParam.EncoderSumX = 0; xCarParam.CarDistanceX = 0; xCarParam.CarDistanceY = 0; break; } case CascadeSwitch: // 小车控制速度 { SpeedX_Control(); SpeedY_Control(); break; } } */ //=================EndSwitch================================= Position_PID(&IMU,xCarParam.yaw,tarYaw); xCarParam.Speed_Z = IMU.result; xCarParam.Speed_Y = 0; xCarParam.Speed_X = 0; // 三个速度限幅函数 xCarParam.Speed_X = LimitProtect(SpeedMaxX,-SpeedMaxX,xCarParam.Speed_X); xCarParam.Speed_Y = LimitProtect(SpeedMaxY,-SpeedMaxY,xCarParam.Speed_Y); xCarParam.Speed_Z = LimitProtect(SpeedMaxZ,-SpeedMaxZ,xCarParam.Speed_Z); // 计算占空比 motor[0].duty = xCarParam.Speed_Y + xCarParam.Speed_X + xCarParam.Speed_Z; motor[1].duty = xCarParam.Speed_Y - xCarParam.Speed_X + xCarParam.Speed_Z; motor[2].duty = xCarParam.Speed_Y - xCarParam.Speed_X - xCarParam.Speed_Z; motor[3].duty = xCarParam.Speed_Y + xCarParam.Speed_X - xCarParam.Speed_Z; // 增量式PID 自己有限幅函数 Increment_PID(&(motor[0].pid),encoder_data_quaddec[0],motor[0].duty); Increment_PID(&(motor[1].pid),encoder_data_quaddec[1],motor[1].duty); Increment_PID(&(motor[2].pid),encoder_data_quaddec[2],motor[2].duty); Increment_PID(&(motor[3].pid),encoder_data_quaddec[3],motor[3].duty); // 电机调速 setMotorDuty(&motor[0],motor[0].pid.result); setMotorDuty(&motor[1],motor[1].pid.result); setMotorDuty(&motor[2],motor[2].pid.result); setMotorDuty(&motor[3],motor[3].pid.result); }

2023-07-17 上传
接下来，使用增量式PID控制算法对每个电机进行调速。通过Increment_PID函数计算出每个电机的控制量。 最后，使用setMotorDuty函数将计算得到的控制量设置给每个电机。 这段代码实现了电机的控制逻辑，根据目标偏航...

pid_temperature.rar_pid 温度_pid stm32 温度_继电器

2023-05-13 上传
pid_temperature.rar是一个可以用于PID温度控制的源代码包，其中包含了基于STM32单片机的PID温度控制程序。该源代码包可以用于控制温度，使用起来比较简单，只需要将温度传感器连接到STM32单片机上，再将继电器连接...

Kp*(pid_x.err-pid_x.err_next)+Ki*pid_x.err+Kd*(pid_x.err-2*pid_x.err_next+pid_x.err_last);

2023-05-10 上传
这是一个PID控制器的公式，其中pid_x.err表示当前误差，pid_x.err_next表示上一个采样时刻的误差，pid_x.err_last表示上上个采样时刻的误差，Kp、Ki、Kd分别为比例、积分、微分系数。这个公式的作用是根据当前误差、...

if (abs(error_p) < 10) { angle_p_new = pid2.angle_p * (1 - increase_sin); } else { angle_p_new = pid2.angle_p * (1 + increase_sin); } if(error_p<0) { angle_p_new = pid2.angle_p*(1-increase_sin); } else { angle_p_new = pid2.angle_p*(1+increase_sin); }哪个更合理

2023-07-13 上传
第一个条件语句是`if (abs(error_p) )`，当误差 `error_p` 的绝对值小于10时，执行`angle_p_new = pid2.angle_p * (1 - increase_sin)`，否则执行`angle_p_new = pid2.angle_p * (1 + increase_sin)`。 第二个条件...

增量式pid代码示例

2023-08-05 上传
pid.output_val = pid.Kp * (pid.err - pid.err_last) + pid.Ki * pid.err + pid.Kd * (pid.err -2 * pid.err_last + pid.err_before_last); /*误差传递 */ pid.err_before_last = pid.err_last; pid.err_last =...

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 定义RBF神经网络的类 class RBFNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RBFNetwork, self).__init__() # 初始化输入层，隐含层，输出层的节点数 self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重矩阵和偏置向量 self.W1 = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size)) # 输入层到隐含层的权重矩阵 self.b1 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size)) # 隐含层的偏置向量 self.W2 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, output_size)) # 隐含层到输出层的权重矩阵 self.b2 = nn.Parameter(torch.randn(output_size)) # 输出层的偏置向量 def forward(self,x): # 前向传播过程 x = torch.from_numpy(x).float() # 将输入向量转换为张量 x = x.view(-1, self.input_size) # 调整输入向量的形状，使其与权重矩阵相匹配 h = torch.exp(-torch.cdist(x, self.W1.t()) + self.b1) # 计算隐含层的输出值，使用高斯径向基函数作为激活函数 y = F.linear(h, self.W2.t(), self.b2) # 计算输出层的输出值，使用线性函数作为激活函数 return y #定义pid控制器 class Pid(): def __init__(self, exp_val, kp, ki, kd): self.KP = kp self.KI = ki self.KD = kd self.exp_val = exp_val self.now_val = 0 self.sum_err = 0 self.now_err = 0 self.last_err = 0 def cmd_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.now_val def err_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.p_err = self.exp_val - self.now_val self.i_err = self.sum_err self.d_err = self.now_err - self.last_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.p_err, self.i_err, self.d_err rbf_net = RBFNetwork(3,10,4) pid_val = [] #对pid进行初始化，目标值是1000 ，p=0.1 ，i=0.15, d=0.1 A_Pid = Pid(1000, 0.1, 0.1, 0.1) # 然后循环100次把数存进数组中去 for i in range(0, 100): input_vector = np.array(A_Pid.err_pid()) output_vector = rbf_net(input_vector) output_vector = output_vector.reshape(4,1) A_Pid = Pid(1000, output_vector[0], output_vector[1], output_vector[2]) pid_val.append(A_Pid.cmd_pid())

2023-06-06 上传
在主函数中，先对 PID 控制器进行初始化，然后循环 100 次，每次将 PID 控制器的误差作为 RBF 神经网络的输入，得到输出后再输入回 PID 控制器中更新控制量，并将控制量存入 `pid_val` 数组中。最终 `pid_val` 数组...
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