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5118网站/微信指数是搜索量吗

news 2025/8/2 22:59:18
5118网站,微信指数是搜索量吗,采购网哪个平台比较好,网站建设所属行业前言：本文只提供源代码和仿真结果，了解原理和推导过程可参考《某科学的PID算法学习笔记》 前言：本文只提供源代码和仿真结果，了解原理和推导过程可参考《[某科学的PID算法学习笔记](https://www.cnblogs.com/brosy/p/12838456.htm…

前言：本文只提供源代码和仿真结果，了解原理和推导过程可参考《某科学的PID算法学习笔记》

      • 前言：本文只提供源代码和仿真结果，了解原理和推导过程可参考《[某科学的PID算法学习笔记](https://www.cnblogs.com/brosy/p/12838456.html)》
        • 一、问题
        • 二、解答
        • 三、源码和结果
          • 1) Matlab
          • 2) C
          • 3) C++
          • 4) Python
        • 懒得复制？直接下载源码

一、问题

在《机甲大师》动漫中，主角“单单”拥有一架语音遥控的双旋翼无人机，名叫“KAKA"。如图1，动漫第一集5:35左右，KAKA在追踪飞盘时，突然受海风影响，飞行姿态偏离水平位置。性能超高的KAKA通过内部传感器测得偏角后，迅速调整姿态，恢复水平。请对这一情形进行建模分析。
在这里插入图片描述

二、解答

略，答案较长，请参考《某科学的PID算法学习笔记》

三、源码和结果

1) Matlab

编辑器：在线版matlab

clear,clc,close all % 清屏syms x
SV = 0; % 设定值，角（弧）度 0 (rad)
T = 0.01; % 计算周期/采样周期
Kp = 50; % 比例系数
Ti = 5;  % 积分时间常数
Td = 0.05; % 微分时间常数E = []; % 历史偏差
Fout = []; % 输出值，升力
E(1) = pi ./3; % 初始角度 π/3 (rad)for i = 1:1:3 % 绘制3种比较曲线if i == 2;Kp = 50;  % 比例系数Ti = 0.05;   % 积分时间常数Td = 0.05; % 微分时间常数E = []; % 历史偏差Fout = []; % 输出值，升力E(1) = pi ./3; % 初始角度 π/3 (rad)end % if i ==2if i ==3;Kp = 50;  % 比例系数Ti = 5;   % 积分时间常数Td = 0.005; % 微分时间常数E = []; % 历史偏差Fout = []; % 输出值，升力E(1) = pi ./3; % 初始角度 π/3 (rad)end % if i ==3for t = 0:0.01:3; % 计算300次k = round(t*100 + 2); % 当前指数E(k) = E(1) - 25*(T^2)*sum(Fout); % 获取当前值%#### 核心，PID计算输出值 ####%if k>2;if E(k) != 0;Fout(k) = Kp*(E(k) + (T./Ti)*sum(E) + (Td./T)*(E(k)-E(k-1)));end % end if E(k) !=0end % end if k>2%#############################%k++; % 当前指数+1end % end for 计算400次hold onplot(E) % 显示数据图
end # for 绘制3种比较曲线legend('PID(50, 5, 0.05)','PID(50,  0.05, 0.05)','PID(20,  5,   0.005)')hold on
plot([0,300],[0,0],'--'); % 显示参考线，斜率0，截距0

在这里插入图片描述

2) C

编辑器：Visual Studio 2019 社区版

/**@file     main.c
* @brief     位置式PID  C语言算法仿真
* @author    BROSY
* @copyright CSU | BROSY
********************************************************************************//*************************************************************************************
注：以便查阅，我将所有函数和声明都放在main.c中，进行项目实践时，再设计文件架构
*************************************************************************************/#include<stdio.h>
#define PI (3.1416)typedef struct {const int SV = 0; // 设定值（弧度rad)double InitVal;        //初始偏差值double T;            // 采样周期double Kp;        // 比例系数double Ti;        // 积分时间常数double Td;        // 微分时间常数double Ek;        //当前偏差double SumEk;    //历史偏差之和double Ek_1;        //上次偏差double SumFout;    // 输出值之和
}PID_Structure;/**
@brief    位置式PID输出函数
@param    [in] PID结构体
@return    算法输出值（额外升力）
*/
double PID_OUT(PID_Structure* PID)
{double Fout;Fout = PID->Kp * (PID->Ek+ (PID->T / PID->Ti) * PID->SumEk+ (PID->Td / PID->T) * (PID->Ek - PID->Ek_1));return Fout;  // 输出值（额外升力）
}/**
@brief    获取当前偏差值
@param    [in] PID结构体, 历史输出值（数组）
@return    kaka当前状态偏差值
*/
double GetCurrE(PID_Structure PID)
{double Ek;Ek = PID.InitVal - 25 * (PID.T * PID.T) * PID.SumFout;return Ek;
}int main()
{PID_Structure PID; // 创建PIDPID.InitVal = PI / 3;PID.T = 0.01;PID.Kp = 50;PID.Ti = 5;PID.Td = 0.005;PID.Ek = 0;PID.Ek_1 = 0;PID.SumFout = 0;PID.SumEk = 0;// 计算400次for (int i = 0; i < 400; i++){if (i > 0){PID.Ek_1 = PID.Ek; // 获取k-1的偏差值}PID.Ek = GetCurrE(PID); // 获取当前偏差值PID.SumEk += PID.Ek; // 历史偏差之和printf("%f\n", PID.Ek);if (PID.Ek != 0 && i > 0) // 误差{PID.SumFout += PID_OUT(&PID); // 获取输出值之和}else{PID.SumFout += 0; // 储存输出值}}}

将输出结果导入到excel中并绘制曲线：
在这里插入图片描述

3) C++

注意C++分为三个文件main.cpp, PID.cpp, PID.h，编辑器为Visual Studio 2019 社区版。
main.cpp

/**@file     main.cpp
* @brief     位置式PID  C语言算法仿真
* @author    BROSY
* @copyright CSU | BROSY
********************************************************************************/#include "PID.h"int main()
{PID* pid[3]; // 创建PIDpid[0] = new PID(50, 5, 0.05); // 初始化PID1pid[1] = new PID(50, 0.05, 0.05); // 初始化PID2pid[2] = new PID(50, 5, 0.005); // 初始化PID3for (int i = 0; i < 3; i++){pid[i]->Loop(400);// 计算400次delete pid[i]; // 释放内存}
}

PID.cpp

#include "PID.h"
#include <iostream>
/**
@brief    初始化PID参数
@param    [in] P I D系数
只设置P I D的系数，其余默认
*/
PID::PID(double P, double I, double D)
{Kp = P;Ti = I;Td = D;InitVal = (3.1426)/3; // 初始偏差值π/3T  = 0.01;            // 采样周期Ek = 0;            //当前偏差SumEk = 0;        //历史偏差之和Ek_1 = 0;            //上次偏差SumFout = 0;        // 输出值之和
}/**
@brief    位置式PID输出函数
@return    算法输出值（额外升力）
*/
double PID::PID_OUT()
{double Fout;Fout = Kp * (Ek+ (T / Ti) * SumEk+ (Td / T) * (Ek - Ek_1));return Fout;  // 输出值（额外升力）
}/**
@brief    获取当前偏差值
@return    kaka当前状态偏差值
*/
double PID::GetCurrE()
{double Ek;Ek = InitVal - 25 * (T * T) * SumFout;return Ek;
}/**
@brief    循环计算并输出值
@param    [in] 计算次数
*/
void PID::Loop(int times)
{std::cout << "计算次数：" << times << std::endl;std::cout << "P  = " << Kp << std::endl;std::cout << "I  = " << Ti << std::endl;std::cout << "D  = " << Td << std::endl<<std::endl;for (int i = 0; i < times; i++){if (i > 0){Ek_1 = Ek; // 获取k-1的偏差值}Ek = GetCurrE(); // 获取当前偏差值SumEk += Ek; // 历史偏差之和std::cout << Ek << std::endl;if (Ek != 0 && i > 0) // 误差{SumFout += PID_OUT(); // 获取输出值之和}else{SumFout += 0; // 储存输出值}}
}

PID.h

#pragma once
class PID
{
private:const int SV = 0; // 设定值（弧度rad)double InitVal;        //初始偏差值double T;            // 采样周期double Kp;        // 比例系数double Ti;        // 积分时间常数double Td;        // 微分时间常数double Ek;        //当前偏差double SumEk;    //历史偏差之和double Ek_1;        //上次偏差double SumFout;    // 输出值之和public:PID(double P, double I, double D); // PID初始化，只输入PID系数，其余默认double PID_OUT(); // PID算法核心，计算输出值double GetCurrE(); // 获取当前值void Loop(int times); // 循环计算输入计算次数
};

在这里插入图片描述

4) Python

版本：Python3.6，编辑器：PyCharm 2019.3.1
注意：需要安装numpy和matplotlib库
可输入下面指令进行安装

pip install numpy
pip install matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt  # 导入绘图库
import numpy as np'''
@brief    位置式PID输出函数
@param    [in] PID结构体
@return    算法输出值（额外升力）
'''def pid_out():f_out = Kp * (Ek+ (T / Ti) * sum_Ek+ (Td / T) * (Ek - Ek_1))return f_out'''
@brief    获取当前偏差值
@param    [in] PID结构体, 历史输出值（数组）
@return    kaka当前状态偏差值
'''def get_curr_e():ek = init_val - 25 * (T ** 2) * sum_f_outreturn eksv = 0.0  # 设定值
init_val = (3.1416) / 3  # 初始值
T = 0.01  # 采样周期
times = 300  # 计算次数
e = np.zeros(times)
for t in range(3):Ek = 0.0  # 当前偏差sum_Ek = 0.0  # 历史偏差之和Ek_1 = 0.0  # 上一次偏差sum_f_out = 0.0  # 输出值之和（升力）if t == 0:Kp = 50  # 比例系数Ti = 5  # 积分时间常数Td = 0.05  # 微分时间常数if t == 1:Kp = 50  # 比例系数Ti = 0.05  # 积分时间常数Td = 0.05  # 微分时间常数if t == 2:Kp = 50  # 比例系数Ti = 5  # 积分时间常数Td = 0.005  # 微分时间常数'''@brief    循环计算并输出值@param    [in] 计算次数'''for i in range(times):if i > 0:Ek_1 = EkEk = get_curr_e()  # 获取当前值sum_Ek = sum_Ek + Ek  # 获取历史值之和e[i] = Ek  # 储存当前值，方便后面绘图if Ek != 0 and i > 0:sum_f_out = sum_f_out + pid_out()  # 获取输出值之和plt.plot(e, label='PID({0}, {1}, {2})'.format(Kp, Ti, Td))  # 画曲线图，显示PID图例plt.plot(np.zeros(times + 25), label='SV', linestyle='--')  # 设定值
plt.legend()  # 显示图例plt.show()

在这里插入图片描述

懒得复制？直接下载源码

链接：PID仿真源码
密码：hhh

http://www.lbrq.cn/news/1471753.html

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