【亲测免费】 开源项目 `fuzzy-pid` 使用教程【模糊pid】
2026-01-16 09:53:29作者:秋泉律Samson
1. 项目的目录结构及介绍
fuzzy-pid/
├── README.md
├── fuzzy_pid/
│ ├── __init__.py
│ ├── fuzzy_pid.py
│ └── utils.py
├── examples/
│ ├── example1.py
│ └── example2.py
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ └── test_fuzzy_pid.py
└── setup.py
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- fuzzy_pid/: 核心代码目录,包含模糊PID控制器的实现。
- init.py: 模块初始化文件。
- fuzzy_pid.py: 模糊PID控制器的主要实现。
- utils.py: 辅助工具函数。
- examples/: 示例代码目录,展示如何使用模糊PID控制器。
- example1.py: 第一个示例。
- example2.py: 第二个示例。
- tests/: 测试代码目录,包含单元测试。
- init.py: 测试模块初始化文件。
- test_fuzzy_pid.py: 模糊PID控制器的单元测试。
- setup.py: 项目安装文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于 examples/ 目录下,例如 example1.py 和 example2.py。这些文件展示了如何初始化和使用模糊PID控制器。
以 example1.py 为例:
from fuzzy_pid.fuzzy_pid import FuzzyPID
# 初始化模糊PID控制器
fuzzy_pid = FuzzyPID()
# 设置参数
fuzzy_pid.set_params(kp=1.0, ki=0.1, kd=0.01)
# 运行控制器
fuzzy_pid.run(input_value)
3. 项目的配置文件介绍
项目中没有显式的配置文件,但可以通过代码中的参数设置来配置模糊PID控制器。例如,在 fuzzy_pid.py 中,可以通过 set_params 方法设置 kp, ki, 和 kd 参数。
class FuzzyPID:
def __init__(self):
self.kp = 1.0
self.ki = 0.1
self.kd = 0.01
def set_params(self, kp, ki, kd):
self.kp = kp
self.ki = ki
self.kd = kd
通过调用 set_params 方法,可以动态调整控制器的参数。
以上是 fuzzy-pid 开源项目的使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.56 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
446
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
235
98
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
450
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
705