本文参考微信公众号文章“简易PID算法的快速扫盲”
这篇文章写得很好,我仅仅是将C++改成了Python,毕竟Python看起来还是更短小、更容易理解的。
代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt
class PID():
def __init__(self, dt, max, min, Kp, Kd, Ki):
self.dt = dt # 循环时长
self.max = max # 操作变量最大值
self.min = min # 操作变量最小值
self.Kp = Kp # 比例增益
self.Kd = Kd # 积分增益
self.Ki = Ki # 微分增益
self.integral = 0 # 直到上一次的误差值
self.pre_error = 0 # 上一次的误差值
def calculate(self, setPoint, pv):
# 其中 pv:process value 即过程值,
error = setPoint - pv # 误差
Pout = self.Kp * error # 比例项
self.integral += error * self.dt
Iout = self.Ki * self.integral # 积分项
derivative = (error - self.pre_error)/self.dt
Dout = self.Kd * derivative # 微分项
output = Pout + Iout + Dout # 新的目标值
if(output > self.max):
output = self.max
elif(output < self.min):
output = self.min
self.pre_error = error # 保存本次误差,以供下次计算
return output
t = range(150)
pid = PID(0.1, 100, -100, 0.1, 0.01, 0.5)
val = 20
z = []
for i in t:
inc = pid.calculate(0, val)
print("val:%f inc:%f"%(val,inc))
z.append(20-val)
val += inc
plt.figure(figsize=(8,6), dpi = 80)
plt.plot(t,z,color="blue",linewidth=1.0,linestyle="-")
plt.show()
增加的内容不过是个简单的绘图,结果如下: