PID控制算法博客

最新推荐文章于 2024-07-19 14:55:01 发布
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#PID

博客收录了PID控制算法相关内容，主要涉及PID算法原理及基本实现，还有对PID算法的理解与实现，聚焦于信息技术领域的控制算法知识。
JavaScript实现位置型pid算法（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
10-23 275
JavaScript实现位置型pid算法（附完整源码）
PID循迹控制算法
Dinvent的博客
11-28 7万+
前言  让小车进行循迹最重要的是获取车相对于循迹线的位置，关于循迹模块的原理我已经在之前的一篇博客上讲过，如果大家没看过的话可以点此链接：PID循迹模块原理。 PID循迹原理简介 图1 循迹车寻线行走图示 图2 市场常见循迹传感器  PID循迹的原理我们大致可以用常识性思维去思考下，如图1所示为循迹车寻线行走图示，现在小车要按照中间那条黑线循迹行走，如果车头往左偏则需要控制方向盘让车往右转，车头往又偏则需要让车往左转。但是仅仅只有左转和右转的话，车一到左边就向右转，一到右边就向左转，则车会来回在线左右晃动
PID算法完全讲解
热门推荐
programmer_at的专栏
07-28 8万+
总所周知，PID算法是个很经典的东西。而做自平衡小车，飞行器PID是一个必须翻过的坎。因此本节我们来好好讲解一下PID，根据我在学习中的体会，力求通俗易懂。并举出PID的形象例子来帮助理解PID。 一、首先介绍一下PID名字的由来： P：Proportion（比例），就是输入偏差乘以一个常数。 I  ：Integral（积分），就是对输入偏差进行积分运算。 D：Derivative（微分）
PID原理及控制算法详解
TENET123的博客
06-27 2万+
PID是应用最广泛的闭环控制方法之一，是一种常用的反馈控制方法，对于每个PID控制器由三个部分组成：比例控制（Proportional）、积分控制（Integral）和微分控制（Derivative）。
PID控制算法介绍及使用举例
猫哥 的沉淀、积累、总结。天天学习，好好向上...c/c++,嵌入式 linux,Android,HarmonyOS，AIOT)
06-05 6606
PID（比例-积分-微分）控制算法是一种广泛使用的控制算法，用于调节系统的输出以匹配所需的参考输入。PID 控制器基于三个基本组件来计算其控制输出：比例（Proportional）、积分（Integral）和微分（Derivative）。
PID控制算法的C语言实现
我的博客
12-08 3万+
前言 最近在学习PID算法，在了解了算法的套路以后，就要进行实验。如何用C语言实现呢？在网络搜索发现了一篇很好的博客，不过里面的数据又臭又长。在这里转载过来，重下新整理了一下。（原文链接）整理中发现，原文参考的 原理 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的万能算法，如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程，对于一般的研发人员来讲，应该是足够应对一般研发问题了，而难能可...
PID控制算法
汽车电子开发
07-27 3719
PID即Proportional（比例）、Integral（积分）、Differential（微分）的缩写。顾名思义，PID控制算法是结合比例、积分和微分三种环节于一体的控制算法，同时，pid算法还是一个闭环反馈控制算法。因此，要求硬件必须具有闭环反馈单元，也就是得有反馈。比如控制电机的转速，就得有测量转速的传感器，并将反馈信号（转速）反馈到控制单元。在工业过程中，连续控制系统的理想PID控制算法为Kp比例增益，Kp与比例度成倒数关系；Tt积分时间常数；TD微分时间常数；u(t)......
电机控制（一）：PID控制算法总结
藏镜人
03-27 2万+
当今的闭环自动控制技术都是基于反馈的概念以减少不确定性。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关键的是被控变量的实际值，与期望值相比较，用这个偏差来纠正系统的响应，执行调节控制。在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。 一、 PID含义 PID是英文单词比例（Proportion），积分（Integral），微分（Di...
基于粒子群算法优化BP神经网络的PID控制算法（Matlab代码实现)​
11-21
基于粒子群算法优化BP神经网络的PID控制算法（Matlab代码实现)​内容概要：本文档主要介绍了基于粒子群算法（PSO）优化BP神经网络的PID控制算法，并通过Matlab代码实现。该方法结合了粒子群算法的全局搜索能力与BP...
反馈跟踪控制器控制算法工具包项目源码+文档说明（ADRC自抗扰控制，各类PID控制）
01-11
反馈跟踪控制器控制算法工具包项目源码+文档说明（ADRC自抗扰控制，各类PID控制），反馈跟踪控制器，控制算法工具包，ADRC自抗扰控制，PID控制，抗积分饱和PID控制，增量式PID控制，模糊FuzzyPID控制，LQR线性二次型...
PID控制算法2
liu3332456755的博客
07-19 986
一个微分方程不一定可以解出精确的解,把它变成差分方程,就可以求出近似的解来.要实现微分方程的离散化,可以把x的区间分割为许多小区间 [0,1/n],[1/n,2/n],...[(n-1)/n,1]y((k+1)/n)-y(k/n)+y(k/n)*(1/n)=0,k=0,1,2,...,n-1 （n 个离散方程组）利用y(0)=1的条件,以及上面的差分方程,就可以计算出 y(k/n) 的近似值了.比如 dy+y*dx=0,y(0)=1 是一个微分方程,x取值[0,1](注：解为y(x)=e^(-x));
HBB 无后台推送 9.1-0（HBB-9.1.0）
01-04
推送/后台相关增强方向插件，常见用于改善部分场景下的通知接收体验（受系统与网络环境影响较大）。插件来源于网络仅供测试使用，严禁任何非法用途，测试请于1小时内删除。
青鸟消防293K接口卡232和485转换
01-04
青鸟消防293K接口卡232和485转换
基于注意力机制的目标检测模型优化：GAM、CBAM、CA、ECA在YOLOV12中的集成与性能分析
01-04
内容概要：本文系统讲解了目标检测中主流的注意力机制模块（GAM、CBAM、CA、ECA），深入剖析其原理与核心代码实现，并指导如何将这些模块融入YOLOV12模型以提升检测性能。文章从注意力机制的基本思想出发，逐一对各模块进行原理拆解和代码解析，突出其在通道与空间维度上的特征增强策略，随后介绍在YOLOV12中集成注意力机制的具体方法，并通过性能对比帮助读者选择适合应用场景的模块。最后拓展至科研创新方向，鼓励对现有模块进行改进与组合，探索在特定任务中的优化潜力。; 使用场景及目标：①理解GAM、CBAM、CA、ECA等注意力机制的设计思想与实现细节；②掌握将注意力模块集成到YOLOV12等目标检测模型的技术路径；③为科研创新提供思路，如模块融合、结构改进与场景适配； 阅读建议：建议结合提供的代码链接与YOLOV12源码同步实践，在复现过程中调试注意力模块的插入位置与参数设置，深入理解其对模型性能的影响，从而支撑后续的自主设计与创新。
HRMS前端框架-下载即用.zip
01-04
先看效果： https://pan.quark.cn/s/9df2a445ba29 创建 React 应用程序的入门过程是采用引导式设计的。 通过在项目目录内使用脚本，用户能够执行：npm start 命令以在开发环境中启动应用程序。 接着，可以在浏览器窗口中检视应用界面。 倘若对代码进行修改，页面将自动进行刷新。 同时，任何潜在的 lint 错误都会在控制台日志中呈现。 执行npm test 指令，可在交互式监控状态下激活测试运行器。 更详尽的信息请参考指定章节。 使用npm run build 命令，可将应用程序构建至build目录，此过程会在生产模式下正确打包 React 组件，并对构建产物进行优化以实现最佳运行效能。 生成的文件将经过压缩处理，且文件名会包含版本哈希值。 至此，应用程序已具备部署条件！ 具体细节请参阅相关章节。 执行npm run eject 操作时需特别留意：这是一个不可逆的单向过程。 一旦执行eject，将无法复原至原始状态！ 倘若对构建工具及配置选项不满意，用户可选择执行此命令。 该指令将移除项目中的构建依赖项，取而代之的是提供所有配置文件及可执行文件。
基于ODConv动态卷积的YOLOv8改进：复杂场景下高精度目标检测特征提取方法
最新发布
01-04
内容概要：本文详细介绍如何通过引入ODConv（全维度动态卷积）对YOLOv8进行科研级改进，提升其在复杂场景下的特征提取能力与检测精度。文章从ODConv的原理出发，解析其相比传统静态卷积在通道、空间和卷积核三个维度上的动态注意力机制，实现卷积权重的自适应调整，从而增强模型泛化性和特征表达能力。随后提供了完整的代码实现，包括ODConv模块的构建、在YOLOv8中的集成步骤（文件创建、模块导入、结构替换、YAML配置更新），以及训练脚本编写和实验结果评估方法。最后提出多个可拓展的研究方向，如专家数调优、行业定制化应用和多任务融合。; 使用场景及目标：①解决YOLOv8在复杂光照、形变目标等场景下特征提取不足的问题；②实现高精度目标检测模型的科研创新与论文成果产出；③掌握动态卷积技术并应用于其他网络架构的性能优化； 阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与流程文档，边实践边学习，重点理解动态注意力机制的设计思想，并在自有数据集上验证ODConv的实际增益效果。
电动车基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）
01-04
【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开，利用Matlab代码实现优化模型，旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电，降低电网负荷波动，提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II，兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标，构建了科学合理的数学模型，并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径，便于复现与进一步研究。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度；②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究；③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程，重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制，同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析，以深化对优化策略的理解。
C语言详解：PID控制算法实现与应用
PID控制算法的C语言实现是一份详细的教学资料，针对PID算法的基本原理和其在C语言中的应用进行了深入讲解。PID（Proportional-Integral-Derivative）算法是一种广泛应用在工业控制领域的经典控制策略，尤其适合处理...
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