是的两位版主,我上面帖子是七拼八凑胡诌的,基本没什么正确性可言.

        这个帖子很不错挺有生命力的,y版主和各位工程师分享的内容很不错.能否精华不重要,也可以取消我以前十几个基本不是精华的精华贴,因为精华后想删帖好像不容易,而我又经常删自己以前的帖子.

       再拼凑几点看法有点长:

       滤波后的刚体较少用微分环节:刚体就是理想的严格遵循物理公式的物体,既然刚体严格遵守公式那么它的下个或下几个时序的运动规律就是根据公式确定的,因此它的运动规律可能不需要过多加入微分预测作用.

       理想的微分作用:连续时间趋近无穷小0时函数增量的极限;而离散时间的无穷小量就是一个采样周期Ts函数的增量极限,因此它仅在一个采样周期有作用.

       微分方程是理想的数学规律,它研究的是微分变化率关系的恒等式,而且99%的微分方程都没有解析解.故现实的控制包括量子力学(如下链接和图片)的都是取理想微分方程无穷级数解的有限项,包括古典变分法E-L方程都是截取多维变化量的一阶变分,因此截取几项才能满足控制精度就成了工程研究的内容,很多情况仅仅截取一个采样控制周期的项数显然难以满足精度要求,因此有的要截取两项或多项等多个采样控制周期.      

       PID运算输出最终基本在某个平衡点周围加加减减,因此就像简单的概率预测加减一样.

因此可能会产生一个疑问和错觉:控制根本不需要理想的微分方程,只要概率预测就能满足控制需求.但正所谓没有理想何必远方,掌握理想的微分方程就能控制目标达到想去的远方.因此正向微分方程和逆向概率测度相结合的智能控制最近也是"甚嚣尘上".

       很多过程没办法达到控制精度需求,也可能是没有理想进而达不到远方的缘故.当然这还和数据的量积累和数据的分辨率有关系,比如简单的PID输出给定到PWM的占空比输出一样.很多材料/文章可能有很"复杂高深"的算法,但从根本上就没有找准系统分辨率的最优化,因此根本不可能达到理想分辨率的极限,更不可能要求它们还能按照理想的微分方程去优化进而达到远方.

https://mp.weixin.qq.com/s/q6mJyKs-Zxcjs-RLViaODA