KINGSTON-115/llm-pid-tuner

何を解決するか

PID調整は、特に制御理論の知識が浅い人にとっては、試行錯誤の繰り返しで非常に面倒なプロセスです。このツールは大規模言語モデル（LLM）を活用し、システムの応答を分析して最適なPIDパラメータを提案することで、手動での調整にかかる時間を短縮し、システムの不安定化リスクを低減します。

動作方法

このツールは制御対象システムとの閉ループフィードバックサイクルで動作します：

1. データ収集：Arduino/ESP32などのハードウェアからシリアルポート経由でリアルタイムのパフォーマンスデータ（タイムスタンプ、目標値、現在値、PWM、誤差）を読み取り、またはPythonベースの熱システムやMATLAB/Simulinkによるシミュレーションから取得します。
2. 分析と提案：データはAPI経由でLLMに送信され、応答品質（オーバーシュート、定常誤差、応答時間）を分析し、新しいPIDパラメータを提案します。
3. 実行と安全性：新しいパラメータがシステムに適用されます。パラメータの上限、フォールバック戦略、パフォーマンスが低下した場合に最良の安定パラメータにロールバックできる機能など、安全上のガードレールが備わっています。
4. 収束：システムが事前に定義された安定性および誤差のしきい値を満たすまで、このプロセスを繰り返します。

対象ユーザー

• ハードウェア開発者：一定温度制御（加熱プレート、オーブン）やモーター/アクチュエータの閉ループ制御に取り組んでいる人。
• 制御エンジニア：AIを活用してPIDパラメータの探索空間を迅速に絞り込みたいユーザー。
• 学生・趣味人：熟練した調整経験がなく、ハードウェアを安定化させる実用的なツールが必要な人。

特徴

• マルチモード対応：シリアル経由の実機、組み込みPython熱シミュレータ、MATLAB/Simulinkモデルに対応。
• AI駆動の調整：LLMがシステムの挙動を解釈し、自然言語での好み（例：「もっと攻撃的に」や「オーバーシュートなし」）に基づいて調整を提案。
• 安全最優先：組み込みのパラメータ制限、自動的に安定バージョンにロールバック、環境診断機能を備えています。
• 広範なLLM互換性：OpenAI、Claude、DeepSeek、Ollama、LM Studioなど、OpenAI互換APIをサポート。
• 簡単なデプロイ：Python環境の設定を不要にする、スタンドアロンのWindows .exe ファイルとして提供。