PD算法在编程中的实现通常涉及以下步骤：
初始化变量
定义偏差变量 `ek` 和 `ek1`，分别表示当前偏差和前一次偏差。
定义输出变量 `uk1`，表示上一次的控制输出。
定义调整变量 `adjust`，用于存储PI调节的结果。
PI调节算法
如果当前偏差 `ek` 的绝对值大于0，则进行以下调整：
如果 `uk1` 大于等于0.5，则 `uk1` 增加1。
如果 `uk1` 小于0.5，则 `uk1` 减少1。
将调整后的 `uk1` 值赋给 `adjust`。
PD计算
计算当前偏差 `ie` 和前一次偏差 `ie1`。
计算微分项 `id`，即当前偏差与前一次偏差的差值。
计算PD输出 `ie_out`，即比例项 `Kp * ie` 加上微分项 `Kd * id`。
应用PD输出
将PD输出 `ie_out` 加上中心点 `center`，得到最终的控制输出 `Duo`。
将 `ie` 设置为当前中心点 `cur_center`，以便进行下一轮计算。
```python
def pi_adjust（ek）:
if abs（ek） > 0:
if uk1 >= 0.5:
uk1 += 1
else:
uk1 -= 1
adjust = uk1
return adjust
def pd_controller（ek, ek1, uk1, Kp, Kd, center）:
PI调节
uk1 = pi_adjust（ek）
PD计算
id = ek - ek1
ie_out = Kp * ek + Kd * id
duo = center + ie_out
return duo, uk1
示例调用
ek = 0.3
ek1 = 0.1
uk1 = 0.0
Kp = 1.0
Kd = 0.1
center = 0.0
duo, uk1 = pd_controller（ek, ek1, uk1, Kp, Kd, center）
print（"PD Output:", duo）
print（"Last UK:", uk1）
```
在这个示例中，`pd_controller` 函数接受当前偏差 `ek`、前一次偏差 `ek1`、上一次控制输出 `uk1`、比例系数 `Kp`、微分系数 `Kd` 和中心点 `center` 作为输入，并返回PD输出和最新的控制输出。`pi_adjust` 函数用于执行PI调节。
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体系统进行调整和优化。