推荐一款高效易用的迷你PID控制器库 - MiniPID
2024-05-30 19:46:04作者:秋阔奎Evelyn
在自动化和控制系统中,PID(比例-积分-微分)算法是不可或缺的一部分。它能帮助我们精确地控制设备的运行状态,如温度、速度等。今天,我们要介绍的是一个名为MiniPID的开源项目,这是一个专为简单高效集成设计的C++类库,适用于各种级别的PID控制需求。
项目介绍
MiniPID是一个小巧而功能强大的PID控制器库,仅需一行代码即可快速实现PID控制。这个库完全自包含,不依赖特定的编译器或工具链,并且提供了Arduino样例代码,方便在不同的硬件平台使用。
项目技术分析
MiniPID的设计目标是实现PID的基本功能,同时简化调优过程和系统集成。其特点包括:
- 完整的PID功能:提供标准的PID控制逻辑。
- 预期输出设置:支持预测输出,适用于速度控制。
- 设定点范围限制:可限定设定点在当前输入值附近的范围,确保系统在大范围设定点变化时仍保持稳定。
- 输出速率限制:防止设定点改变时输出跳跃。
- 输出范围调整:适应各种驱动系统的输出要求。
- 输出滤波:减少高频振荡,提高稳定性。
- I项限制:允许指定I项最大输出值,降低风升风险。
- 智能I项积累:当系统已尽全力纠正错误时,I项和累计误差不再增加。
- 简洁API:只需简单的配置和调用,无需复杂的计算函数或异步模式。
应用场景
无论是在机器人控制、工业自动化还是消费电子领域,MiniPID都可以作为核心组件来实现精准控制。例如,在无人机飞行控制系统中,可以用于姿态控制;在智能家居环境中,可用于温湿度调节;在3D打印领域,可用于挤出机的速度控制等等。
项目特点
- 简单易用:通过简单的初始化和getOutput()方法调用,就能完成PID控制。
- 高度灵活:支持单独使用各项功能,可以方便地与其他系统集成。
- 强大配置:丰富的配置选项使得PID控制器能在多种情况下工作良好,减少了调试时间。
- 实时性好:虽然不处理定时问题,但建议在固定间隔内执行计算以保证最佳效果。
让我们来看个基础示例:
MiniPID pid(1,0,0); // 初始化PID参数
// 设置其他配置
while(true){
double sensor = ...; // 获取传感器值
double target = ...; // 设置目标值
double output = pid.getOutput(sensor, target); // 计算并获取输出
// 根据输出做些什么
delay(50);
}
如此简洁的代码,让你轻松掌握PID控制!
总的来说,MiniPID 是一个针对各类PID控制需求的理想选择,无论是新手还是经验丰富的开发者,都能从中受益。如果你正在寻找一个能够简化PID控制流程的库,那么MiniPID绝对值得尝试!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
630
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
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
9
1
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++
649
270
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
296
107
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210