高阶函数的参数传递

1.将第二个函数的arguments绑定到function(x){return x%2===0;}上(即x=arguments[0]

2.直接将参数传给第二个函数的形参,function(x){return x%2===0;}调用第二个函数的局部变量

3.直接将参数传给第二个函数,arguments是函数已创建就有,arguments[0]即传的实参值

4.not(even)执行的值为

function(){

  var result = function(x){return x%2 === 0; }.apply(this,arguments);

  return !result;

}

[1,1,3,5,5].every(odd) => odd(1)&&odd(1)&&odd(3)&&odd(5)&&odd(5) => true && true && true && true && true => true

 

转载于:https://www.cnblogs.com/malakaochi/p/8604149.html

### 高阶传递函数 PID 控制参数调整方法与设计指南 高阶系统的 PID 控制器参数调整通常需要结合理论分析和优化算法来实现。以下从理论基础、常用方法以及实际应用角度进行详细说明。 #### 理论基础 PID 控制器通过比例 (P)、积分 (I) 和微分 (D) 三个部分的组合,实现对系统动态特性和稳态误差的有效控制[^4]。具体而言: - 比例项 \( K_p \) 提供快速响应能力。 - 积分项 \( K_i \) 消除稳态误差。 - 微分项 \( K_d \) 改善动态性能,但对噪声敏感。 对于高阶传递函数,直接使用经典 Ziegler-Nichols 法或其他经验公式可能难以满足性能要求。因此,需要借助更复杂的优化方法或仿真工具。 #### 常用方法 1. **基于 Matlab/Simulink 的 PID 调节** 利用 Matlab 中的 PID 控制器调节工具,可以对初步计算得出的 PID 参数进一步优化。例如,通过仿真得到初始参数 \( K_p = 95.7, K_i = 28.2, K_d = 1.0 \),然后根据系统开环传递函数的特性调整这些参数以改善闭环性能[^1]。 2. **粒子群优化算法 (PSO)** 粒子群优化算法是一种高效的全局优化方法,适用于复杂系统的参数整定。通过定义目标函数(如最小化超调量、稳态误差和调节时间),PSO 可以搜索出最优的 PID 参数组合。这种方法特别适合高阶不稳定系统[^2]。 3. **遗传算法 (GA)** 遗传算法是另一种常用的优化方法,尤其在处理非线性或多目标优化问题时表现良好。通过模拟自然选择过程,GA 能够找到使系统性能指标最优的 PID 参数。 4. **基于频域分析的设计方法** 对于高阶系统,可以通过频域分析确定控制器参数。例如,使用 Bode 图或 Nyquist 图分析系统的增益裕度和相位裕度,从而调整 PID 参数以满足稳定性要求[^5]。 5. **PI 控制器简化设计** 在某些场景下,如果系统对微分项不敏感,可以考虑仅使用 PI 控制器。例如,在永磁同步电机伺服系统中,电流环和转速环常采用 PI 调节器,因其能够较好地平衡动态稳定性和稳态精度[^3]。 #### 实际应用示例 以下是一个简单的 PID 参数优化代码示例,基于粒子群优化算法实现: ```python import numpy as np from pyswarm import pso # 定义目标函数(假设为系统性能指标) def objective_function(x): kp, ki, kd = x # 计算系统响应性能指标(如超调量、调节时间等) # 这里用一个简化的公式代替实际仿真 performance = (kp - 100)**2 + (ki - 30)**2 + (kd - 1)**2 return performance # 设置 PSO 参数范围 lb = [0, 0, 0] # 下界 ub = [200, 50, 10] # 上界 # 执行 PSO 优化 optimal_params, _ = pso(objective_function, lb, ub) print(f"Optimal PID parameters: Kp={optimal_params[0]}, Ki={optimal_params[1]}, Kd={optimal_params[2]}") ``` #### 注意事项 - 高阶系统的 PID 参数调整往往需要多次迭代和验证。 - 不同的性能指标权重可能导致不同的最优解,需根据实际需求调整目标函数。 - 在实际工程中,建议结合仿真和实验验证结果。
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