From 8afd91b1893c76ad36996b5fabc0ab7d7dae6b0e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Sgr A* VMT <1611902585@qq.com>
Date: Mon, 29 Jan 2024 14:59:33 +0000
Subject: [PATCH] add md

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 中文教程/温补参数测算教程.md | 78 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 78 insertions(+)
 create mode 100644 中文教程/温补参数测算教程.md

diff --git a/中文教程/温补参数测算教程.md b/中文教程/温补参数测算教程.md
new file mode 100644
index 0000000..8f29fce
--- /dev/null
+++ b/中文教程/温补参数测算教程.md
@@ -0,0 +1,78 @@
+本教程旨在针对性优化温补参数，降低温飘，进行本优化耗时较长(1h以上)，如果不温补已经能满足需求则不需要进行本操作。  
+首先将下方宏粘贴到配置文件中
+```
+[gcode_macro DATA_SAMPLE]
+gcode:
+  M106 S255
+  TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MAXIMUM=40
+  M106 S0
+  G28
+  G0 Z1
+  M104 S250
+  M140 S95
+  G4 P1000
+  IDM_STREAM FILENAME=data1
+  TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MINIMUM=70
+  IDM_STREAM FILENAME=data1
+  M104 S0
+  M140 S0
+  M106 S255
+  G0 Z80
+  TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MAXIMUM=40
+  M106 S0
+  G28 Z0
+  G0 Z2
+  M104 S250
+  M140 S95
+  G4 P1000
+  IDM_STREAM FILENAME=data2
+  TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MINIMUM=70
+  IDM_STREAM FILENAME=data2
+  M104 S0
+  M140 S0
+  M106 S255
+  G0 Z80
+  TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MAXIMUM=40
+  M106 S0
+  G28 Z0
+  G0 Z3
+  M104 S250
+  M140 S95
+  G4 P1000
+  IDM_STREAM FILENAME=data3
+  TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MINIMUM=70
+  IDM_STREAM FILENAME=data3
+  M104 S0
+  M140 S0
+  M106 S255
+  G0 Z80
+  TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MAXIMUM=40
+  M106 S0
+  G28 Z0
+  G0 Z5
+  M104 S250
+  M140 S95
+  G4 P1000
+  IDM_STREAM FILENAME=data4
+  TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MINIMUM=70
+  IDM_STREAM FILENAME=data4
+  M104 S0
+  M140 S0
+```
+
+然后执行该宏，之后会在klipper文件夹中生成data1,data2,data3,data4 四个文件，耗时很长。  
+完成后将4个文件移动到用户目录下的IDM文件夹中。
+然后执行
+```
+cd ~/IDM
+~/klippy-env/bin/python arg_fit.py
+```
+(请在执行前确认当前使用的是最新的脚本包，如果不是 请重新git clone)  
+运行后会生成出三个参数，并在IDM文件夹中生成一张图片。(这个过程运算量很大，需要一段时间)  
+请检查该文件名为fit_result.png的图片，并判断拟合效果，图片示例如下:  
+![fit_result](/imgs/fit_result.png)  
+第一行为原始数据，第二行为温补后的数据。可以看到这是一个拟合效果比较好的，偏移都被控制在3位数内。
+
+将生成的参数复制到配置文件中的[IDM]块下
+示例如下:
+![fit_result](/imgs/example.png)