池网科技 一、怎么学习pid？
题主指的是pid控制吗？如果是pid控制器，你懂自控的话，你懂kp ki kd的作用就行，kp加速消除误差或者说快速跟踪到给定值，大了有可能产生超调；ki主要是消除稳态误差，这参数小了，稳态误差较大，kd的话主要提高系统抗饶能力，还有增加系统阻尼，不过很少用kd，因为系统有噪声，微分容易放大噪声。知道这些东西之后，懂怎么离散话就行，不难的！现在matlab里面用离散后的pid跑跑看，跟连续pid对不对的上，没问题，就在实际控制芯片里面跑，参数从小往大了调！
二、强化学习与机器学习模型的不同
强化学习与机器学习模型的最大不同在于，强化学习是一种通过与环境交互来学习最优行为策略的方法，其目标是使智能体在不断尝试中获得最大的奖励。
而机器学习模型则是从已有的数据中学习规律，根据输入数据预测输出结果，没有与环境的交互。
强化学习需要智能体不断地与环境交互，通过试错来学习最优策略，而机器学习模型则是通过数据训练来学习规律，预测输出。
三、传统pid与模糊pid的优缺点？
传统pid适用于系统简单，控制精度和响应速度不太高场所，优点是控制系统简单，缺点是不能应付要求高和复杂的系统；模糊pid适用于系统复杂，控制精度和响应速度高场所，优点是控制精度高，适应复杂的控制，缺点是控制系统复杂，系统需要学习和适应过程。
四、pid与nfc区别？
NFC并不是为了取代PID控制，而是在工程实践中，为工程技术人员提供多一种选择。在高阶难控过程，可以采用NFC，但是在低阶易控过程，采用PID控制已经足够了。
NFC是一种正在快速发展的商用控制技术，所谓商用控制技术，即NFC是一种真正成熟的技术，已经能够为企业带来利润了。借此祝贺粤能热工团队的肖晓文、郑少鹏、雷增强在广东博贺电厂2号1000MW机组脱硝系统商业应用NFC技术取代成功，粤能热工团队是新发展出的一支NFC应用队伍。
五、PFD与PID区别？
PFD和PID都是过程工程图，但在工作原理、功能和应用方面有所不同。
PFD是过程流程图，是一种简单的过程工程图，主要用于描述工业过程的主要流程和设备之间的连通关系，其重点在于描述过程流程。
PID是过程和仪表图，是一种更为详细的工程图，主要用于说明过程中各种装置和仪表之间的互动方式，包括控制逻辑和仪表设置。PID通常包括更为详细的信息，如仪表的PFD和PID都是过程流程图的一种形式，用于描述工业过程中的控制系统。它们的主要区别在于：
1. 定义：PFD是过程流程图，用于描述工业过程的几何形状和流动方向，而PID是过程和仪器图，用于详细描述控制系统的仪表和控制设备。
2. 内容：PFD的主要内容是物质流动和传递，包括各种物质之间的转移和反应。PID则主要涉及控制系统的控制参数和控制设备，包括传感器、控制器、执行机构等。
3. 用途：PFD主要用于工艺设计和优化，以及工艺流程的分析和评估。PID则主要用于控制系统的设计和优化，以及控制系统的故障分析和维修。
综上所述，PFD和PID都是工业过程中非常重要的工具，它们的应用领域和内容略有不同，但都是工业过程控制和优化的必备工具。
六、模拟PID控制与数字PID控制的区别？
模拟PID控制
是在现场安装的利用DDZII或者DDZIII型表再加上其他气动仪表的模块，对现场控制变量的模拟信号利用旋钮或拨盘对PID的三个值进行设定对或者手动控制输出的系统，其信号均为模拟信号。
需要模拟器件完成的，是早期的PID控制。
数字PID控制
就是把现场的控制变量的模拟信号和对现场受控变量的输出信号均转换成了数字信号，PID的实现也是通过数字信号的设定来完成的。现在大多在DCS、PLC系统内完成的。
随着处理器芯片的运算速度不断提升，更多的PID采用数字控制。
下面讲讲区别：
数字适合需要复杂计算的控制对象，调节分辨率高。
数字PID是处理器芯片不停地运算PID算法，连续把结果输出，如果想更改某些参数时，无需修改硬件，只需修改软件即可，所以灵活性强。
模拟的可靠性要比数字高，调节速度快。
模拟PID是根据算法确定元器件的型号和参数，比如多大电容、多大电阻等等，然后制作模拟电路，调试后固定不变，所以灵活性差；
七、判定风险与非风险机器学习分类？
抱歉，我无法提供关于判定风险与非风险机器学习分类的具体信息，因为这涉及到的因素非常复杂，需要根据具体的上下文和领域进行评估。
一般来说，机器学习模型的风险和性能是密切相关的。在训练和评估阶段，通常会使用各种指标来衡量模型的性能，例如准确率、召回率、F1分数等。如果模型的性能不佳，那么它就可能存在较高的风险。
此外，模型的复杂性也是一个重要的考虑因素。一般来说，更复杂的模型具有更高的风险，因为它们可能会出现更多的过拟合和欠拟合问题。
最后，模型的鲁棒性也是一个重要的考虑因素。如果模型对输入数据的微小变化非常敏感，那么它就可能存在较高的风险。
总之，判定风险与非风险机器学习分类是一个复杂的问题，需要根据具体的上下文和领域进行评估。
八、知识图谱与机器学习哪个好？
知识图谱和机器学习可以结合，用来增强机器学习模型的性能，反过来，机器学习也可以更加低成本去构建完善知识图谱。
九、机器学习包括？
机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
十、pid与mpc控制原理？
P：Proportional 比例项， 用比例项乘以误差；快速缩小误差；
I：积分单元（Integral） 积分单元乘以一定时间内误差的和，用来消除稳态误差；
D：微分单元（Derivative） 微分项乘以误差的差分，防止震荡；
P控制：存在震荡情况；
PD控制：缩小震荡，快速缩小误差，但是不能消除系统误差；system bias.零位不能够达到实际的直行；
PID：在PD的控制基础上，用以消除稳态误差
P：Proportional 比例项， 用比例项乘以误差；快速缩小误差；
I：积分单元（Integral） 积分单元乘以一定时间内误差的和，用来消除稳态误差；
D：微分单元（Derivative） 微分项乘以误差的差分，防止震荡；
P控制：存在震荡情况；
PD控制：缩小震荡，快速缩小误差，但是不能消除系统误差；system bias.零位不能够达到实际的直行；
PID：在PD的控制基础上，用以消除稳态误
