以下是一个基于通用脚本语言的PID控制算法实现示例（假设平台支持类似C语法），可根据具体MCG环境调整接口：
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// PID控制器结构体 typedef struct { float Kp; // 比例系数 float Ki; // 积分系数 float Kd; // 微分系数 float Ts; // 采样时间(秒) float maxOutput; // 输出限幅 float minOutput; float integral; // 积分项累积值 float prevError; // 上次偏差 } PIDController;
// PID初始化 void PID_Init(PIDController *pid, float Kp, float Ki, float Kd, float Ts, float maxOut, float minOut) { pid->Kp = Kp; pid->Ki = Ki; pid->Kd = Kd; pid->Ts = Ts; pid->maxOutput = maxOut; pid->minOutput = minOut; pid->integral = 0; pid->prevError = 0; }
// PID计算函数 float PID_Calculate(PIDController *pid, float setpoint, float measurement) { // 计算偏差 float error = setpoint - measurement;
// 比例项 float Pout = pid->Kp * error;
// 积分项（带抗饱和） pid->integral += error * pid->Ts; float Iout = pid->Ki * pid->integral;
// 微分项 float derivative = (error - pid->prevError) / pid->Ts; float Dout = pid->Kd * derivative;
// 计算总输出 float output = Pout + Iout + Dout;
// 输出限幅 if(output > pid->maxOutput) { output = pid->maxOutput; // 抗饱和处理：积分项不再累积 pid->integral -= error * pid->Ts; } else if(output < pid->minOutput) { output = pid->minOutput; pid->integral -= error * pid->Ts; }
// 保存本次偏差 pid->prevError = error;
return output; }
int main() { PIDController pid; PID_Init(&pid, 2.5, 0.5, 0.1, 0.1, 100.0, -100.0); // 初始化参数
float setpoint = 50.0; // 目标值 float measurement; // 测量值（需从传感器获取）
while(1) { measurement = read_sensor(); // 获取实际测量值 float controlSignal = PID_Calculate(&pid, setpoint, measurement); apply_output(controlSignal); // 应用控制量到执行机构 delay(pid.Ts * 1000); // 等待采样周期 } }
关键参数说明：
Kp/Ki/Kd：需通过系统辨识或试凑法整定
Ts：建议设置为实际控制周期（如100ms对应Ts=0.1）
抗饱和处理：防止积分项在输出限幅时继续累积
微分项优化：可加入低通滤波避免高频噪声放大
调试建议：
先调P，再加D，最后加I
使用临界比例度法或Ziegler-Nichols方法整定参数
监控PV/SP曲线，观察超调量和调节时间
对快速系统可加入微分先行或不完全微分
扩展功能：
加入设定值渐变（Setpoint Ramping）
实现自动/手动模式切换
添加前馈控制（Feedforward）
实现自适应PID参数调整
具体实现时需根据：
MCG平台的API接口（如传感器读取和执行机构控制函数）
数据类型（可能需使用浮点数或定点数）
实时性要求（是否需使用中断服务程序）
建议参考平台手册中的PID模块说明，部分高级控制器已内置PID算法库可直接调用。
