PID与卡尔曼滤波.rar_labviewPID_labview卡尔曼_mysteriouse78_pid_卡尔曼滤波

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卡尔曼滤波

5星 · 超过95%的资源 191 浏览量 2022-07-15 07:32:31 上传评论 2 收藏 106KB RAR 举报

在自动化控制领域，PID（比例-积分-微分）控制器是一种广泛应用的算法，它通过结合当前误差、历史误差和误差变化率来调整控制输出，从而实现系统的稳定和精确控制。LabVIEW，全称Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench，是美国国家仪器公司（NI）开发的一种图形化编程语言，常用于数据采集、测试测量和控制系统的设计。在这个名为“PID与卡尔曼滤波.rar_labview PID_labview 卡尔曼_mysteriouse78_pid_卡尔曼滤波”的压缩包中，包含了一个使用LabVIEW实现的PID控制器和卡尔曼滤波器的程序示例。这个程序可能用于处理来自传感器或其他数据源的实时信号，以提高控制性能和数据质量。 PID控制器的工作原理可以简单概括为：比例（P）部分负责即时响应误差，积分（I）部分消除系统偏差，微分（D）部分预测未来误差并提前进行补偿。在LabVIEW中，PID控制通常通过构建虚拟仪器（VI）实现，用户可以通过界面配置比例、积分和微分增益，以适应不同系统的需求。而卡尔曼滤波是一种统计滤波方法，用于估计动态系统的状态。它利用系统模型和观测数据，通过递推计算，提供最佳线性估计。卡尔曼滤波器特别适用于处理有噪声的测量数据，可以有效地减小随机干扰，提高估计精度。在LabVIEW中，卡尔曼滤波通常涉及数学函数库的调用，例如线性代数运算和矩阵处理。这个程序结合了PID控制和卡尔曼滤波，可能是为了实现更高级的信号处理策略。例如，卡尔曼滤波可以用来优化PID控制器的输入，减少噪声影响，提高系统的响应速度和稳定性。这在工业自动化、机器人控制、航空航天等领域有着广泛的应用。 “mysteriouse78”可能是一个用户ID或项目代码，没有更多信息无法进一步解读。这个LabVIEW程序提供了一个实践性的学习资源，帮助工程师和学生理解如何在实际应用中结合PID控制和卡尔曼滤波技术。通过分析和运行这个程序，用户可以加深对这两种重要算法的理解，并掌握在LabVIEW中实现它们的方法。

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PID与卡尔曼滤波.rar （12个子文件）

PID和卡尔曼滤波

KalmanFilter.class

KalmanFilter.lvclass 16KB

pub_KalmanInit.vi 25KB

pub_KalmanFilter.vi 27KB

MainPanel.vi 57KB

PID.class

pub_SetValue.vi 24KB

PID.lvclass 16KB

pub_PIDCompute.vi 29KB

pub_PIDInit.vi 25KB

PID和卡尔曼滤波.lvlps 81B

KalmanFilter.txt 2KB

PID和卡尔曼滤波.lvproj 4KB

PID和卡尔曼滤波.aliases 43B

M24LR-DISCOVERY 挂起。挂起。 ①主机对设备复位-》主机发送获取设备描述符(0地址)-》设备返回设备描述符给主机(可能小于18Byte)-》主机返回0长度确认数据包。 ②主机对设备复位->主机对设备发送设置地址请求(包含地址)->设备返回0长度确认数据包->设备设置并启用新地址。 ③设备再次请求获取设备描述符->设备返回设备描述符(18Byte)。 ④主机请求获取配置描述符集合->设备返回配置描述符集合（配置描述符、接口描述符、HID描述符、端点描述符）。 ⑤主机请求其他描述符(报告描述符)。 ⑥主机请求获取字符串描述符。 clear N=200; w(1)=0; w=randn(1,N) x(1)=0; a=1; for k=2:N; x(k)=a*x(k-1)+w(k-1); // X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k) ……….. (1) end V=randn(1,N); q1=std(V); //噪声1标准差 Rvv=q1.^2; //噪声1方差 R q2=std(x); //X的标准差 Rxx=q2.^2; //X的方差 q3=std(w); //噪声0的标准差 Rww=q3.^2; //噪声0的方差 Q c=0.2; // Y=c*x+V; // Z(k) p(1)=0; // p(0|0) s(1)=10; // x(0|0) for t=2:N; p1(t)=a.^2*p(t-1)+Rww; // P(k|k-1)=A P(k-1|k-1) A’+Q ……… (2) b(t)=c*p1(t)/(c.^2*p1(t)+Rvv); // Kg(k)= P(k|k-1) H’ / (H P(k|k-1) H’ + R) ……… (4) s(t)=a*s(t-1)+b(t)*(Y(t)-a*c*s(t-1)); // X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1)) ……… (3) p(t)=p1(t)-c*b(t)*p1(t); // P(k|k)=（I-Kg(k) H）P(k|k-1) ……… (5) end t=1:N; plot(t,s,'r',t,Y,'g',t,x,'b'); 用matlab做的kalman滤波程序,已通过测试 A=1, U(k)=0, H=1, X(0|0)=1, P(0|0)=10, R=1E-1, Q=1E-6, C=1; x(k)=x(k-1) (1) p1(t)=p(t-1) + Q; // Rww = Q b(t)=p1(t)/(p1(t)+R); // RVV = R s(t)=s(t-1)+b(t)*(Y(t)-s(t-1));