调式子进程方法

最新推荐文章于 2023-05-02 19:25:33 发布
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1.在main函数中加入DebugBreak();
2.非调试状态下启动父进程
3.调用子进程，DebugBreak函数会抛出异常，弹出对话框点击“调试”，这样能进到子进程的main函数
CompletableFuture回调机制的设计与实现
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
11-19 5万+
CompletableFuture回调机制的设计与实现：首先分析Future原理总述与局限性，再次分析CompletableFuture原理与回调机制总结，最后从类图分析、整体流程分析和算法实现分析CompletableFuture回调机制设计，结尾给出简单的使用CompletableFuture注意方面
node.js学习总结之调式代码的方法
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Node.js学习总结之调式代码的方法主要涵盖了代码调试的概念、调试的重要性以及具体的调试策略。通过类比警察破案的方式，指出调试代码的目的是为了保证系统的稳定性，强调了在调试过程中不应冤枉任何代码片段。以下...
eclipse 调试子进程
nanyun2010的专栏
05-31 3471
要在Eclipse CDT中调试子进程，可以通过启用follow-fork-mode来实现。 在当前项目工作目录下建一个.gdbinit文件，里面加入下面语句： set follow-fork-mode child 然后在子进程的代码入口处设一个断点，应该就可以跟踪调试了。。 刚刚试了一下，是可以的。父进程最后记得waitpid一下 set follow-fork-mod
eclipse下的多线程和多进程调试
01-18 980
eclipse debug 多线程 1，如何调试linux子进程： 要在Eclipse CDT中调试子进程，可以通过启用follow-fork-mode来实现。 在当前项目工作目录下建一个.gdbinit文件，里面加入下面语句： set follow-fork-mode child 然后在子进程的代码入口处设一个断点，应该就可以跟踪调试了。。 刚刚试了一下，是可以的。父进程最后记得wai...
增量式速度pid调节策略_增量式速度PID
weixin_35934037的博客
12-23 3160
1、把I、D调成0调P给一个较大的值，给一个2米左右的期望值，给好P值后，先空载，如果速度受控，就把车放在跑道上，如果超调，车子就会以大概8m每秒的速度飞奔，如果出现这种情况，就往小调，直到找到临界值，记下那个临界值，做好防撞。2、P调好后，在临界值的基础上增加百分之30到40，然后调I，同样的方法I在临界值的基础上增加百分之60到80，然后调D。3、D只需要微调，慢慢往上加，找到刚好不震荡的那个...
PID调参过程详解（包括增量式和位移式）
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增量式PID电机调参
m0_60931383的博客
05-02 1280
http://t.csdn.cn/K87Dl
音乐调式概述
lishen1990的博客
12-11 1936
调式参考资料调式与音阶大调式自然大调和声大调旋律大调小调式自然小调和声小调旋律小调调式中各音的级数和专有名称 参考资料 《吉他自学三月通》 调式与音阶 我们在欣赏音乐作品时可以感觉到，随着音乐的进行，旋律呈现出如同流水般的起伏。在一些段落的结尾处，都有一种类似我们说话停顿时相对平静的感觉，这种相对平静在音乐中叫做“稳定”，处于“稳定”位置上的音叫做“稳定音”。音乐经过一系列起伏发展最终结束，给人以完全终止的感觉。这种从平静（稳定音或和弦）到运动（不稳定音或和弦）再回到平静的过程叫做“解决”。处于终止处的
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HWQlet的博客
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首先，有三种函数： 起始函数：大致可以等同于主函数 中间函数：中间函数把回调函数作为参数传递执行 回调函数：一个有独立功能的函数 怎么理解： 你到一个商店买东西，刚好你要的东西没有货，于是你在店员那里留下了你的电话，过了几天店里有货了，店员就打了你的电话，然后你接到电话后就到店里去取了货。 在这个例子里，你的电话号码就叫回调函数，你把电话留给店员就叫登记回调函数，店里后来有货了叫做 触...
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renmengqisheng的博客
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机器人底盘运行的精度是衡量底盘的重要指标。底盘精度受里程计的走直线误差和转角误差影响。因此，需要对里程计的走直线和转角进行标定，尽量减小误差。 下面是标定步骤过程。 第一步：打开终端，给标定脚本赋予可执行权限 cd scripts/ sudo chmod +x ./* 第二步：连接好底盘，电脑端启动ros节点 rosrun rosserial_python serial_node.py 第三步：设定前进3米的目标，对走直线进行标定 roslaunch odometry_publisher check_ang
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内容概要：本文深入探讨了电控PID算法在直流电机速度控制中的精准实现与优化方法，涵盖PID控制原理、增量式与位置式算法对比、STM32平台下的硬件配置与代码实现细节。重点分析了基于HAL库的增量式PID算法设计，包括...
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
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12-03
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windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
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内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
pid增量式调参方法
07-08
<think>首先，理解用户的问题：用户想了解PID控制中增量式调参的方法、原理、实现步骤和应用场景。用户提供了几个引用，但这些都是关于PID控制的，特别是增量式PID的。引用[1]解释了增量式PID的输出是控制量的增量ΔUk，而不是直接的控制量。引用[2]讨论了增量式PID的优点，如防止数据溢出和更好的控制效果。引用[3]描述了PID调参过程，包括从P值开始调整。 我的回答需要覆盖用户指定的部分：增量式调参的方法、原理、实现步骤和应用场景。同时，我必须遵守系统级指令：使用$...$格式表示行内数学表达式，$$...$$格式表示独立公式，使用中文回答，生成相关问题，并在引用末尾添加引用标识。 结构化回答： 1. **引言**：简要介绍PID控制和增量式PID。 2. **原理**：解释增量式PID的数学原理。 3. **实现步骤**：描述如何实现增量式PID，包括调参方法。 4. **应用场景**：讨论增量式PID适用的场景。 5. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 确保数学格式正确： - 位置式PID公式：例如，$$u_k = K_p e_k + K_i \sum_{j=0}^{k} e_j \Delta t + K_d \frac{e_k - e_{k-1}}{\Delta t}$$ - 增量式PID公式：从位置式推导，得到Δu_k = K_p (e_k - e_{k-1}) + K_i e_k \Delta t + K_d \frac{(e_k - 2e_{k-1} + e_{k-2})}{\Delta t} 引用部分：用户提供的引用[1], [2], [3]，我需要自然地融入回答中，并在引用末尾添加[^1], [^2], [^3]。例如，在解释原理时提到“增量式PID的输出只是控制量的增量ΔUk”[^1]。 回答结构： - 使用标题或小节来组织内容。 - 保持清晰、逐步解释。 - 确保真实可靠：基于标准控制理论。 生成相关问题：在最后添加“§§相关问题§§”部分，列出3-5个相关问题。 完整回答大纲： 1. **PID控制简介**：简述PID控制和增量式PID的区别。 2. **增量式PID原理**：解释数学推导和优点。 3. **增量式调参方法**：详细描述调参步骤，参考引用[3]。 4. **实现步骤**：给出伪代码或步骤。 5. **应用场景**：讨论适用场景。 6. **相关问题**：列出相关问题。 数学表达式： - 行内：使用$...$，如$e_k$表示误差。 - 独立：使用$$...$$，如公式块。 语言：全程中文。</think>### PID控制中增量式调参方法、原理、实现步骤与应用场景 PID控制（比例-积分-微分控制）是一种广泛应用于工业自动化和机器人控制中的反馈控制算法。增量式PID是PID控制的一种变体，其核心特点是输出控制量的**增量**（ΔUk），而不是绝对控制量，这使得它在某些场景下更具优势[^1]。下面我将逐步解释增量式PID的原理、调参方法、实现步骤和应用场景，确保内容清晰可靠。 #### 1. **增量式PID的原理** 增量式PID从位置式PID推导而来。位置式PID的输出公式为： $$u_k = K_p e_k + K_i \sum_{j=0}^{k} e_j \Delta t + K_d \frac{e_k - e_{k-1}}{\Delta t}$$ 其中： - $u_k$ 是第$k$时刻的控制量输出， - $e_k$ 是第$k$时刻的误差（设定值与实际值的差）， - $K_p$、$K_i$、$K_d$ 分别是比例、积分、微分系数， - $\Delta t$ 是采样周期。 通过递推，位置式PID可转换为增量式PID。增量式PID的输出为控制量的变化量ΔUk： $$\Delta u_k = u_k - u_{k-1} = K_p (e_k - e_{k-1}) + K_i e_k \Delta t + K_d \frac{(e_k - 2e_{k-1} + e_{k-2})}{\Delta t}$$ 这里的ΔUk表示控制量的增量，执行机构（如电机或阀门）根据这个增量调整其状态，而不是直接输出绝对控制量[^1]。 **关键优势**： - **防止数据溢出**：增量式PID避免了位置式中的积分项累积，减少了计算误差和数据溢出的风险[^2]。 - **抗扰动性强**：只需最近两次或三次的误差采样值（$e_k$, $e_{k-1}$, $e_{k-2}$），对噪声和扰动更鲁棒[^2]。 - **无积分饱和**：输出是增量，不会出现积分饱和问题（即积分项过大导致系统失控）[^1]。 #### 2. **增量式调参方法** 调参（参数整定）是PID控制的核心，目的是优化$K_p$、$K_i$、$K_d$参数以提高系统性能（如减少超调、加快响应）。增量式PID的调参方法与位置式类似，但更注重增量特性。以下是常用调参步骤，参考工程实践[^3]： 1. **初始化参数**：设$K_i = 0$和$K_d = 0$，从纯比例控制开始。 2. **调整比例系数$K_p$**： - 逐步增大$K_p$（例如从0开始），观察系统响应（如输出曲线）。 - 目标：找到临界震荡点（即系统开始振荡的$K_p$值）。例如，当$K_p$过大时，系统可能出现超调或震荡；调小$K_p$可使系统稳定[^3]。 - 原则：$K_p$应使系统响应快速但无持续振荡。 3. **引入积分系数$K_i$**： - 在$K_p$稳定后，逐步增加$K_i$（从较小值开始，如0.01）。 - 目标：消除稳态误差（系统输出与设定值的长期偏差）。但$K_i$过大会导致积分项过大，引起系统震荡。 - 检查：观察误差累积是否减少，确保增量输出ΔUk平滑。 4. **引入微分系数$K_d$**： - 在$K_p$和$K_i$稳定后，添加$K_d$（从较小值开始）。 - 目标：抑制超调和振荡，提高系统阻尼。$K_d$过大会放大噪声，需谨慎调整。 5. **微调和验证**： - 使用试凑法或优化算法（如Ziegler-Nichols方法）微调参数。 - 验证：在模拟环境或实际系统中测试，确保增量输出ΔUk在变化范围内（例如，ΔUk不超过执行机构的最大增量限制）。 **调参技巧**： - 增量式PID的调参更简单，因为它对参数变化更敏感；优先使用仿真工具（如MATLAB）降低风险[^3]。 - 如果系统响应缓慢，增加$K_p$或$K_i$；如果振荡明显，增加$K_d$或减小$K_p$。 - 参考经验：工业中常用“先P后I再D”的顺序，增量式PID的$K_i$通常比位置式小，以避免积分效应过强[^2]。 #### 3. **实现步骤** 增量式PID的实现包括算法编程和硬件集成。以下是基于微控制器（如Arduino或PLC）的典型步骤： 1. **定义参数和变量**： - 初始化$K_p$、$K_i$、$K_d$、$\Delta t$（采样周期）。 - 存储误差历史：$e_k$（当前误差）、$e_{k-1}$（上一次误差）、$e_{k-2}$（上两次误差）。 2. **计算增量输出ΔUk**： - 在每个采样周期： - 读取当前误差$e_k$（设定值 - 实际值）。 - 使用公式： $$\Delta u_k = K_p (e_k - e_{k-1}) + K_i e_k \Delta t + K_d \frac{(e_k - 2e_{k-1} + e_{k-2})}{\Delta t}$$ - 输出ΔUk到执行机构（如电机驱动器）。 3. **更新误差历史**： - 将$e_{k-1}$赋值给$e_{k-2}$，$e_k$赋值给$e_{k-1}$，为下一个周期准备。 4. **伪代码示例（Python风格）**： ```python def incremental_pid(setpoint, actual_value, prev_error, prev_error2, Kp, Ki, Kd, dt): # 计算当前误差 error = setpoint - actual_value # 计算增量ΔUk delta_u = Kp * (error - prev_error) + Ki * error * dt + Kd * (error - 2*prev_error + prev_error2) / dt # 更新误差历史 prev_error2 = prev_error prev_error = error return delta_u, prev_error, prev_error2 # 示例用法 Kp = 1.0 # 初始比例系数 Ki = 0.01 # 初始积分系数 Kd = 0.1 # 初始微分系数 dt = 0.1 # 采样周期0.1秒 prev_error = 0 prev_error2 = 0 setpoint = 100 # 目标值 # 在循环中调用 actual_value = read_sensor() # 读取实际值 delta_u, prev_error, prev_error2 = incremental_pid(setpoint, actual_value, prev_error, prev_error2, Kp, Ki, Kd, dt) actuator_apply(delta_u) # 应用增量到执行机构 ``` **注意事项**： - 采样周期$\Delta t$需固定，以避免计算误差。 - 输出ΔUk通常需限幅（例如-10到10），防止执行机构过载。 - 在资源受限的系统（如嵌入式设备）中，增量式PID计算量小，易于实现[^2]。 #### 4. **应用场景** 增量式PID适用于需要**平滑控制**和**抗干扰**的场景，尤其当执行机构接受增量指令时： - **电机控制**：步进电机或伺服电机的位置/速度控制，输出ΔUk对应脉冲增量，避免位置式PID的累积误差[^1]。 - **阀门调节**：在过程控制中（如化工或水处理），阀门开度的增量调整更安全，防止积分饱和导致的突然变化。 - **机器人系统**：移动机器人的轮速控制，增量输出ΔUk能更好地处理路面扰动。 - **节能设备**：如变频器控制，增量式PID减少能量波动，适合电池供电系统。 - **场景限制**：不适合需要绝对位置控制的系统（如机械臂的定点定位），此时位置式PID更优。 ####
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