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一文搞懂PID控制

目录1、PID概念2、PID参数调试----1、PID概念PID是工业应用中广泛之一,在闭环系统的控制中,可自动对控制系统进行准确且迅速的校正。 PID化后,循迹稳定性能较大提升,效果如下所示:?PID:就是“比例(proportional)、积分(integral)、微分(derivative)”,是一种常见的“保持稳定”控制。 此时就需要使用PID控制了。?接着咱再来详细了解PID控制的三个基本的参数:Kp比例增益、Ki积分增益、Kd微分增益。 2、PID参数调试PID的参数调试是指通过调整控制参数(比例增益、积分增益时间、微分增益时间)让系统达到佳的控制效果。 PID只有三个参数,在原理上容易说明,但PID参数调试是一个困难的工作,因为要符合一些特别的判据,而且PID控制有其限制存在。

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PID原理及基本实现

PID原理及基本实现 在自动控制中,PID及其衍生出来的是应用广的之一。各个做自动控制的厂家基本都有会实现这一经典。 我们在做项目的过程中,也时常会遇到类似的需求,所以就想实现这一以适用于更多的应用场景。 1、PID基本原理 PID是控制行业经典、简单、而又能体现反馈控制思想的。 对于一般的研发人员来说,设计和实现PID是完成自动控制系统的基本要求。这一虽然简单,但真正要实现好,却也需要下一定功夫。首先我们从PID基本的原理开始分析和设计这一经典命题。 2、PID的离散化 上一节简单介绍了PID的基本原理,但要在计机上实现就必须将其离散化,接下来我们就说一说PID的离散化问题。 增量型PID控制器的基本特点: 增量型PID不需要做累加,控制量增量的确定仅与近几次偏差值有关,计偏差的影响较小。 增量型PID得出的是控制量的增量,对系统的影响相对较小。

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    学习

    简要本篇主要记录三种求解的:动态规划(dynamic programming),贪心和平摊分析.动态规划1.动态规划是通过组合子问题的解而解决整个问题的.分治是指将问题划分成一些独立的子问题 , 递归地求解各个子问题,然后合并子问题的解而得到原问题的解.与此不同,动态规划适用于子问题不是独立的情况,也就是各个子问题包含公共的子子问题.在这种情况下,若用分治则会做许多不必要的工作,即重复地求解公共的子子问题 .动态规划的设计可以分为以下四个步骤: 1.描述解的结构2.递归定义解的值3.按自底向上的方式计解的值4.由计出的结果构造一个解 能否运用动态规划方的标志之一:一个问题的解包含了子问题的一个解 .这个性质为子结构.适合采用动态规划的化问题的两个要素:子结构和重叠子问题贪心1.贪心是使所做的选择看起来都是当前佳的,期望通过所做的局部选择来产生出一个全局解.2.贪心的每一次操作都对结果产生直接影响 ,而动态规划不是.贪心对每个子问题的解决方案做出选择,不能回退;动态规划则会根据之前的选择结果对当前进行选择,有回退功能.动态规划主要运用于二维或三维问题,而贪心一般是一维问题.3.贪心要经过证明才能运用到

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    pid是什么?它有哪几种主要的

    它有哪几种主要?一、什么是pidpid是可以进行拆分解释的。 pid能够对P、I、D三者进行控制,调节它们之间的平衡。pid的结构比较简单,且比较稳定,因此在工业生产之中,它也属于一种主流的技术。 image.png 二、pid有哪几种pid的主要主要包括三种,一种是增量式,一种是位置式,还有一种是微分先行地。 不同的可以用于不同的生产需求之中,具体应当选择哪一种则需要结合相应的工业生产产品去进行选择。这三种pid之中是比较简单的,属于基础,但其应用面非常的广泛。 以上就是对于pid的详细介绍。在真正的生产过程之中,pid可以说是比较实用且主要的,所以在学习这方面知识的时候,pid也是必须要掌握的。

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    网络大流—Dinic

    前置知识网络大流入门前言Dinic在信息学奥赛中是一种常用的求网络大流的。它凭借着思路直观,代码难度小,性能越等势,深受广大oier青睐思想Dinic属于增广路。 它的核心思想是:对于每一个点,对其所连的边进行增广,在增广的时候,每次增广“极大流”这里有别于EK,EK是从边入手,而Dinic是从点入手在增广的时候,对于一个点连出去的边都尝试进行增广,即多路增广 Dinic还引入了分层图这一概念,即对于$i$号节点,用dis(i)表示它到源点的距离,并规定,一条边能够被增广,当且仅当它连接的两个点$u,v$满足:dis(v)=dis(u)+1,这样可以大大化其时间复杂度 的理论时间复杂度为 证明可以看这里但是! Dinic的性能在比赛中表现的非常越。

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    PID知识点博文收藏记录

    两者的缺点a) 增量式点:①式中不需要累加。 增量式PID可以通过 u(k) = u(k-1) + Δu(k) 得到位置式输出2、增量型与位置型比较:(1)增量型不需做累加,计误差后产生的计精度问题,对控制量的计影响较小。 位置型的输出是控制量的全部输出,误动作影响大。 (3)增量式的主要势体现在对积分环节的处理上,积分作用的累加效果会影响到输出的准确性。 例如电机调速系统,输入信号为正,要求电机正转时,反馈信号也为正(PID时,误差=输入-反馈),同时电机转速越高,反馈信号越大。其余系统同此方。 控制系统中应用为广泛的一种控制规律。

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    PID原理、调整规律及代码

    PID简介要想让智能车根据赛道不断变化灵活的行进,PID的采用很有意义。控制器公式 为:?? 比例(P)控制 比例控制是一种简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。 PID。 对于PID,采样周期是相当重要的,特别是当被控制物体的运动速度较高时,若采样周期跟不上,PID的输出滞后严重.但若执行部件有较大滞后时PID的功效将会大打折扣,不改进执行部件的响应速度,将是PID 发挥其异控制性能大的瓶颈.PID的定义:P:比例控制项. D:微分控制项.设当前输出量为U,我们的期望值或是设定值为U0,则可得当前时刻误差:E=U-U0;PID即是对误差量E及E的历史进行某种线性组合得到控制量的.一般形式:Up=P*E;Ui=i*(

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    【编程之美】排序

    寻找大的K个数从n个数中寻找大的K个数。01class两种思路:1 保存目前找到的大k个数,每访问一个数,就与这k个数中的小值比较,决定是否更新这k个数。 储存k个数的数据结构可采用:败者树、二叉查找树、小堆。 (测试发现,手工建堆的效率高,当n和k增大到一定值时,采用红黑树的multiset的效率极差。手动建堆的效率相比priority_queue有略微提高。)2 修改排序方,去除不必要的过程。 堆排序: 构建好大堆后,取 k次大值快速排序: 分区时,根据数P将数组分为两部分,设大于P的数个数为a,小于P的数的个数为b。如果,a>=k,则从这a个数取大的k个数,若a

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    经典二叉树

    前言 我想学过数据结构的小伙伴一定都认识哈夫曼,这位大神发明了大名鼎鼎的“二叉树”,为了纪念他呢,我们称之为“哈夫曼树”。 那么我们怎么判断一棵树是否为二叉树呢,先看看下面几棵树:? ,要是能找到更短的,估计能拿图灵奖了),这就是我们所说的“二叉树(哈夫曼树)”,它的构建方很简单,依次选取权值小的结点放在树的底部,将小的两个连接构成一个新结点,需要注意的是构成的新结点的权值应该等于这两个结点的权值之和 = null) { output(node.rChild); } } public void output() { output(root); } ** * 主方 * * @param args * 创建哈弗曼对象 huff.creatHfmTree(sdfassvvdfgsfdfsdfs);构造树 huff.output(); } }哈夫曼编码哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方

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    DIY四轴无人机(五、STM32 PID控制)

    四轴硬件部分先暂告一段落了, 现在集成的这些硬件资源足矣使四轴平稳飞行了,至于ADC采集锂电池电压电量,什么气压光流都是后面的事,没这些也能飞,所以这篇文章开始研究PID控制PID控制是世界应用广泛的控制,没有之一,小到生活中常见的汽车定速巡航、空调的恒定温度、平衡车,大到火箭导弹变轨制导,当然也包括我要做的四轴无人机,PID都是其核心控制中P、I、D都分别发挥什么作用:比例(P):控制的是误差的响应力度。开车时目标速度响应油门量。微分(D):类似力度阻尼的作用。接近目标速度时的收油量积分(I):消除系统静差。 以下是网上找的四轴串级PID控制的的原理图和伪代码。 image.png image.png 代码实现起来 image.png 比较简单,十来分钟的事,剩下的就是调试了寻找佳P、I、D的组合了,其实这一步是费事的,油门响应比例(P)调大了,会像跷跷板来回震荡

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    PID控制原理,并用python实现演示

    PID控制运用在哪些地方?PID:比列(Proportion),积分(Integral),微分(Differential) PID可以用来控制温度,压强,流量,化学成分,速度等等。 汽车的定速巡航;伺服驱动器中的速度位置控制;冷却系统的温度;液压系统的压力等都可以通过PID实现,很好的保证系统的稳定性。2. PID的python实现首先建立一个PID模块,原理就是上面的式子,保存为PID.py,如下:#this code refer to CSDN and do some minor change 控制的示意,如下:import PID #导入上面的PIDimport timeimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom scipy.interpolate 其中,红色线是目标值(setpoint),蓝色线是在当前Kp,Ki,Kd参数下的震荡结果,终趋于目标值,实现了控制。从而用python实现了PID的简单示意。4.

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    【AI PC端化】五,常量阶大值小值滤波

    来为大家介绍一个之前看到的一个有趣的常量阶大值小值滤波,这个可以在对每个元素的比较次数不超过3次的条件下获得任意半径区域内的大值或者小值,也即是说可以让小值滤波的复杂度和半径无关 介绍普通实现的小值滤波复杂度是非常高的,因为涉及到遍历的滑动窗口中的所有值然后求出这个窗口所有值的大和小值。 尽管可以使用sse化,但速度仍然快不了多少(后面会介绍这个的SSE化)。 它介绍了一个小值滤波的化方,使得这两个滤波器的复杂度可以和滤波半径无关。3. 原理的核心原理如下图所示:? 伪代码其实也是比较好理解的,即动态维护一个长度为(滤波窗口大小)的单调队列,然后可以在任意位置获取以当前点为结束点的滤波窗口中的大值或者小值。4.

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    深度学习常用的学习:Adam

    听说你了解深度学习常用的学习:Adam?-深度学习世界。深度学习常常需要大量的时间和机资源进行训练,这也是困扰深度学习开发的重大原因。 虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习,但所需的计资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的,才能从根本上加速机器的学习速度和效果,Adam 正为此而生! 但是 Adam 的偏差修正令其在梯度变得稀疏时要比 RMSprop 更快速和秀。Insofar 和 Adam 基本是好的全局选择。 Adam 结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的性能,它还是能提供解决稀疏梯度和噪声问题的化方。Adam 的调参相对简单,默认参数就可以处理绝大部分的问题。 我们分析了 Adam 的理论收敛性,并提供了收敛率的区间,我们证明收敛速度在在线凸化框架下达到了。经验结果也展示了 Adam 在实践上比得上其他随机化方

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    控制PID | 从入门到理解到应用 (一发入魂)

    自己曾是第十三届全国大学生“恩智浦”杯智能汽车竞赛的参赛选手,相信所有的选手在电机控制上大多都是用PID,本想好好使用这种,却无奈没有学过。 而网上查阅资料却又是基本都是一些苦涩难懂数学公式和脍炙人口的一些PID语句,对于刚接触PID的人而言无异于天书。 1.2PID介绍PID是将偏差的比例( P roportion)、积分( I ntegral) 和 微分( D ifferential) 通过线性组合构成控制量,用这一控制量对被控对象进行控制, 二、二位式控制2.1 为什么要解释二位式控制二位式控制在某种程度上可谓是PID的前身,了解原理便可更好的理解PID。 三、位置式PID①如果我们把二位式控制理解为数字量输出,那么PID则就是模拟量输出。②二位式控制只于当前偏差有关,而PID则是考虑到过去、现在、和未来的控制

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    解读之模拟退火

    2018 06 21模拟退火模拟退火 ( simulated anneal , SA) 求解化问题常用的,今天应用 SA 解决一元多次函数小值的例子解释 SA 。 1 思想初始化:初始温度T,初始解状态S,是迭代的起点; 产生新解S′计增量ΔT = C(S′,S),其中C为评价函数:若ΔT < 0,则接受 S′ 作为新的当前解,否则以概率 exp(-ΔTkT ) 接受 S′ 作为新的当前解如果满足终止条件则输出当前解作为解,结束程序,终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止。 上述关键点:以一定概率exp(-ΔTkT) 接受一个不好的解,这是SA区别于爬山的地方。 2 SA 应用应用 模拟退火SA 求解以下函数的小值:y = np.sin(5np.pi(x-0.05)) + np.cos(np.pi*(x-0.04)), 0

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    深度小生成树

    深度先搜索(DFS),可以被形象的描述为“打破沙锅问到底”,具体一点就是访问一个顶点之后,我继而访问它的下一个邻接的顶点,如此往复,直到当前顶点一被访问或者它不存在邻接的顶点。 以下为深度的规则规则1、:访问一个邻接的未访问的节点,标记它,并把它放入栈中规则2、当不能执行规则1是,从栈弹出一个顶点规则3、如果不能完成规则1 规则2则完成搜索 对于小生成树,和深度相似 ,具体区别是多一个记录,如下mst方** * *package com.xzg.heap; ** * @author hasee * @TIME 2017年5月2日 * 1、图的表示,使用临接表或邻接矩阵 * 2、深度先搜索,核心:栈。

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    ——遗传

    遗传的基本概念遗传(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的,是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种,它的基本思想是模拟生物和人类进化的方求解复杂的化问题 二进制编码二进制编码是原始的编码方式,遗传初是在二进制编码的方式下进行运的。二进制编码也是遗传中使用为直接的运编码方式。二进制编码是指利用00和11对问题的解向量进行编码。 适应度函数的计适应度函数的目的是评价个体的好坏,如上面的化问题中,即为终的化目标函数。 ----在实现遗传时,一个常用的方是将到当前代为止演化的好个体单独存放起来,在遗传结束后,将演化过程中发现的好个体作为问题的解或近似解。 终止条件采用代数作为终止条件,当运行到指定的大代数时,程序停止。

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    ——遗传

    与遗传的第一次接触遗传是我进入研究生阶段接触的第一个智能,从刚开始接触,到后来具体去研究,再到后来利用遗传完成了水利水电的程序设计比赛,整个过程中对遗传有了更深刻的理解,在此基础上 ,便去学习和研究了粒子群,人工蜂群等等的群体智能。 遗传的基本概念遗传(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的,是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种,它的基本思想是模拟生物和人类进化的方求解复杂的化问题 基本定义个体(individual):在遗传学中表示的是基因编码,在化问题中指的是每一个解。适应值(fitness):评价个体好坏的标准,在化问题中指的是化函数。 二进制编码二进制编码是原始的编码方式,遗传初是在二进制编码的方式下进行运的。二进制编码也是遗传中使用为直接的运编码方式。二进制编码是指利用00和11对问题的解向量进行编码。

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    PID通俗易懂

    (即快准狠)系统这个速度的调整过程就必须通过某个调整,一般PID就是这个所用的。 换句话说,通过增量 PID ,每次输出是 PWM 要增加多少或者减小多少,而不是 PWM 的实际值。下面均以增量式 PID 说明。这里再说一下 P、I、D 三个参数的作用。 大家都知道微分是求导数,导数代表切线是吧,切线的方向就是快到至高点的方向。这样理解,快获得解,那么微分就是加快调节过程的作用了。公式本来需要推导的,我就不来这一套了。 5 、是不是 PID 要一直开着?6 、error 为多少时就可以当速度已达到目标?7、 PID先级怎么处理,如果和图像采集有冲突怎么办? 8 、PID 的输入是速度,输出是 PWM,按理说 PWM 产生速度,但二者不是同一个东西,有没有问题?9 、PID如何化其速度?指针,汇编,移位?都可以试!

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    机器学习集锦:常见类别与缺点?

    本文筛选并简单介绍了一些常见类别,还为每一个类别列出了一些实际的并简单介绍了它们的缺点。? 例子:岭回归(Ridge Regression)小绝对收缩与选择子(LASSO)GLASSO弹性网络(Elastic Net)小角回归(Least-Angle Regression)点:其惩罚会减少过拟合总会有解决方缺点 :当先先进的预测几乎都使用了集成。 )点:容易解释非参数型缺点:趋向过拟合可能或陷于局部小值中没有在线学习回归(Regression)? 这意味这,假设的复杂度能随着数据的增长而变化:糟的情况是,假设是一个训练项目列表,分类一个单独新实例计复杂度为 O(n)例子:点:简单、结果易于解读缺点:内存使用非常高计成本高不可能用于高维特征空间贝叶斯

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