Обновить

Алгоритм ПИД-регулирования является одним из самых часто используемых методов управления по причине его простоты, надежности и хорошей устойчивости. Однако при реализации этого алгоритма часто забывают или умалчивают о проблемах, которые могут возникать:

  • Время дискретизации не всегда может оказаться фиксированным

  • проблемы с дискретным дифференцированием

  • проблемы с дискретным интегрированием

Попробуем посмотреть, как обстоят дела с решением этих проблем при реализации в доступных open source проектах на гитхабе.

Топ 16 проектов на гитхабе с заявленной реализацией PID алгоритма

Топ выбирался по запросу PID в поиске гитхаба с опцией "best match"

Из 16 проектов 4 являются откровенным мусором, студенческой липой, иначе трудно объяснить такое количество звезд и форков.

GyverPID добавлена по причине относительно широкой известности в аудитории отечественных ардуинщиков.

Буду благодарен, если в комментах укажут другие достойные реализации PID регулятора

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+3
Комментарии2

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации