%PID Controller clear all; close all; ts=0.001; %采样时间=0.001s  sys=tf(,]); %建立被控对象传递函数 dsys=c2d(sys,ts,'z'); %把传递函数离散化 [num,den]=tfdata(dsys,'v'); % 离散化后提取分子.分母 u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0; %输入向量 的初始状态 y_1=0.0;y_2=0.0;y_3=0.0; %输出的初始状态 x=[,,]'; %PID的3个参数K

PID广泛应用于工业生产各个环节,然而对于不同PID结构会有一些差异,导致在调参时若按照常规的经验调试,结果将会有非常大的不同. 串联型PID(Serial PID) 串联型PID的三个环节由比例,积分和微分项串级而成,结构简图如下:   Serial PID 其传递函数为: 若使用后向欧拉法将其离散化,即将: 带入式(1-1)中,可得到: 其中: -- 第m时刻控制器输出 -- 第m时刻的误差 -- 离散化控制周期 式(1-3)即为串联型PID的离散化增量式实现.利用递推的方法可得到绝对式实现

前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的

申明,本文非笔者原创,原文转载自:  基于Matlab的离散小波变换         http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100ryh3.html 简介 在数字图像处理中,需要将连续的小波及其小波变换离散化.一般计算机实现中使用二进制离散处理,将经过这种离散化的小波及其相应的小波变换成为离散小波变换(简称DWT).实际上,离散小波变换是对连续小波变换的尺度.位移按照2的幂次进行离散化得到的,所以也称之为二进制小波变换. 虽然经典的傅里叶变换可以反映出信

本篇代码可在 http://download.csdn.net/detail/fansy1990/8502323下载. 前篇<HotSpot关联规则算法(1)-- 挖掘离散型数据>分析了离散型数据的HotSpot关联规则,本篇分析离散型和连续型数据的HotSpot关联规则挖掘. 1. 首先看下数据格式(txt文档): @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature numeric @attribute hum

原文:[年终分享]彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现[附C#代码] 前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍[1] 马尔可夫链是一个能够用数学

在机器学习问题中,我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数,然后通过学习得到的参数确定模型的表示,最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作.在模型训练过程中,我们会对训练数据集进行抽象.抽取大量特征,这些特征中有离散型特征也有连续型特征.若此时你使用的模型是简单模型(如LR),那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作,然后再对离散的特征,进行one-hot编码或哑变量编码.这样的操作通常会使得我们模型具有较强的非线性能力.那么这两种编码方式是如何进行的呢?它们之间是否有联系?又有

/*------------------------------------------- 2 位置型PID C实现(控制电机转速) --------------------------------------------*/ //(1)定义PID 结构体变量 struct pid { float SetSpeed; //设定速度 float ActualSpeed; //实际值 float err; //k,定义偏差值 float err_last; //k-1,上一个偏差值 float er

上一节中已经抽象出了位置性PID和增量型PID的数学表达式,这一节,重点讲解C语言代码的实现过程,算法的C语言实现过程具有一般性,通过PID算法的C语言实现,可以以此类推,设计其它算法的C语言实现. /*------------------------------------------- 位置型PID C实现(控制电机转速) --------------------------------------------*/ #include <iostream> using namespace s

转发:https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/49448051 处理离散型特征和连续型特征并存的情况,如何做归一化.参考博客进行了总结:https://www.quora.com/What-are-good-ways-to-handle-discrete-and-continuous-inputs-together总结如下:1.拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取

(联赛一试2006,14)．将2006表示成5个正整数$x_1,x_2,x_3,x_4,x_5$之和．记$S=\sum\limits_{1\le i<j\le5}{x_ix_j}$问:(1) 当$x_1,x_2,x_3,x_4,x_5$取何值时,S取到最大值:(2) 进一步地,对任意$1\le i,j\le 5$有$|x_i-x_j|\le 2,$当$x_1,x_2,x_3,x_4,x_5$取何值时,S取到最小值. 说明理由． 分析: 第一问这里需要说明取到最大值时$|x_i-x_j|\le1$

matlab系统同时提供连续和离散的控制器和对象的目的是:在降低用户使用复杂程度的同时提高仿真精度.仿真速度和应用的广泛性. 仿真步长和求解精度的概念对于理解这个问题至关重要. 首先是步长,步长和求解精度存在一对矛盾,步长的选择是仿真消耗的时间和求解精度要求的折中.计算机只能一步一步计算你的电路或者其他方程,例如你输入一个连续的信号,计算机在一个时刻仅仅会采集这个信号上的一个点,然后把这个点带入你的控制器数学方程中,求出电路方程的一个解,根据这个解得到系统的输出.因此,仿真波形其实是一个个的点聚

首先,增量式PID的实现公式: 式中 Δe(k)=e(k)-e(k-1) 进一步可以改写成 式中      . . 为了便于理解,也可写成: 式中e(k)为第k次采样时的设定值与实际值的差,e(k-1)为上一次采样时的设定值与实际值的差值,e(k-2)一样类推. 所以增量式PID 输出的是控制量的增量,无积分作用,因此该方法适用于执行机构带积分部件的对象,如步进电机等,而位置式PID适用于执行机构不带积分部件的对象,如电液伺服阀. 而且,由于增量式PID输出的是控制量增量,如果计算机出现故障,误

1. 连续型特征的常用的归一化方法.离散型特征one-hot编码的意义 2. 度量特征之间的相关性:余弦相似度和皮尔逊相关系数

给四轴调了好久的PID,总算是调好了,现分享PID参数整定的心得给大家,还请大家喷的时候手下留情. 首先说明一下,这篇文章的主旨并不是直接教你怎么调,而是告诉你这么调有什么道理,还要告诉大家为什么'只'使用PID的四轴会在飞行中震荡,告诉大家为什么光使用PID并不能实现对四轴姿态'足够好'的控制.文章中还是涉及了不少自控原理和其他控制相关的姿势,没有一点底子的话确实会看着很困惑(不然那么些人花好几年学控制还有什么意义?).如果你只想知道结论的话,直接看文章开头和结尾部分就好了(作者也支持大家这么

参考: PID控制器开发笔 浅谈位置式PID 专家PID控制在快速系统中的仿真及应用(这篇了论文介绍的积分分离PID.专家PID(脚本实现和simulink实现)很详细) PID控制算法的C语言实现一 PID算法原理 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在我所接触的控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的

人生如戏!!!! 一.理论准备 聚类算法,不是分类算法.分类算法是给一个数据,然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类.聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类. K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇.然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心.一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值. 算法大致思路:       1.从给定样本中任选几个点作为初始中心(我取k=2)       2.计算其余

matlab 全部的随机数函数 (一)Matlab内部函数 a. 基本随机数 Matlab中有两个最基本生成随机数的函数. 1．rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机变量.基本语法: rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数.如果只写M,则生成M*M矩阵:如果参数为[M,N]可以省略掉方括号.一些例子: rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式 rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵 rand([5,4]) %生成一个

前言,好久不见,大家有没有想我啊.哈哈.今天我们来随便说说卷积神经网络. 1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用,卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积,从图像像素中提取图像特征,这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式.另外,卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小,简化了网络模型,提高了训练的效率. 2 卷积神经网络的架构 卷积神经网络与原始神经网络有什么区别呢,现在我分别给他们的架构图. 图 1 普通深度

Matlab内部函数 a. 基本随机数 Matlab中有两个最基本生成随机数的函数. 1．rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机变量.基本语法: rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数.如果只写M,则生成M*M矩阵:如果参数为[M,N]可以省略掉方括号.一些例子: rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式 rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵 rand([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵 生成的随机数大致

摘要 运动底盘是移动机器人的重要组成部分,不像激光雷达.IMU.麦克风.音响.摄像头这些通用部件可以直接买到,很难买到通用的底盘.一方面是因为底盘的尺寸结构和参数是要与具体机器人匹配的:另一方面是因为底盘包含软硬件整套解决方案,是很多机器人公司的核心技术,一般不会随便公开.出于强烈的求知欲与学习热情,我想自己DIY一整套两轮差分底盘,并且将完整的设计过程公开出去供大家学习.说干就干,本章节主要内容: 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发