1.课题概述
基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定。通过PSO不断的优化，使得PID控制器的控制反馈误差逐渐接近0，在完成优化迭代之后，对应的参数，即PID控制器的参数。
2.系统仿真结果
3.核心程序与模型
版本：MATLAB2022a
for jj = 1: Iteration
jj
for j=1:Npop
%速度更新
Vs(j,:) = 0.75*Vs(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - Pops(j,:)) +c2*rand*(zbest - Pops(j,:));
............................................................
%适应值
yfits(j,:) = func_fitness(Pops(j,:));
%最优更新
if yfits(j) < fgbest(j)
gbest(j,:) = Pops(j,:);
fgbest(j) = yfits(j);
end
%最优更新
if yfits(j) < fzbest
zbest = Pops(j,:);
fzbest = yfits(j);
end
end
%保持最优值
y_fitness(1,jj) = fzbest;
Kps(1,jj) = zbest(1);
Kis(1,jj) = zbest(2);
Kds(1,jj) = zbest(3);
end
figure
plot(y_fitness,'b-o')
legend('最优个体适应值');
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应值');
figure
subplot(311)
plot(Kps,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('迭代次数');
ylabel('参数值');
legend('Kp');
ylim([0,1100]);
subplot(312)
plot(Kis,'-mo',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.5,0.9,0.0]);
xlabel('迭代次数');
ylabel('参数值');
legend('Ki');
ylim([0,30]);
subplot(313)
plot(Kds,'-r>',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel('迭代次数');
ylabel('参数值');
legend('Kd');
ylim([0,500]);
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4.系统原理简介
基于PSO（粒子群优化）算法的PID（比例-积分-微分）控制器参数整定是一种优化方法，用于自动调整PID控制器的参数（比例增益Kp、积分增益Ki和微分增益Kd），以达到最佳的控制性能。
4.1 PID控制器简介
PID控制器是一种广泛使用的控制算法，其输出由比例、积分和微分三个部分的线性组合构成。对于给定的系统误差e(t)（期望值与实际值之差），PID控制器的输出u(t)可以表示为：
其中，( K_p )、( K_i ) 和 ( K_d ) 分别是比例、积分和微分增益。
4.2 PSO算法原理
PSO是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为中的社会信息共享机制来寻找问题的最优解。在PSO中，每个解被视为一个“粒子”，在搜索空间中以一定的速度和方向移动。每个粒子都有一个位置（代表解的值）和一个速度，以及一个由目标函数确定的适应度值。
粒子的速度和位置更新公式如下：
v(i)=v(i)w+c1rand*(pbest(i)-x(i))+c2*rand(gbest(i)-x(i))
x(i)=x(i)+v(i）
其中，( v_{i}(t) ) 和 (
x_{i}(t) ) 分别是粒子i在时刻t的速度和位置；( pbest_{i} ) 是粒子i的个体历史最优位置；( gbest ) 是整个群体的全局最优位置；( w ) 是惯性权重；( c_1 ) 和 ( c_2 ) 是学习因子；( r_1 ) 和 ( r_2 ) 是[0,1]之间的随机数。
4.3 基于PSO的PID参数整定
在基于PSO的PID参数整定中，我们将PID控制器的参数（( K_p ), ( K_i ), ( K_d )）编码为粒子的位置向量。目标函数通常与控制系统的性能指标相关，如误差积分（IAE）、时间乘以误差绝对值积分（ITAE）等。优化目标是最小化这个性能指标。算法步骤如下：
初始化粒子群，包括粒子的位置（PID参数）、速度和适应度值。
评估每个粒子的适应度值，即使用当前PID参数对控制系统进行仿真，并计算性能指标。
更新每个粒子的个体历史最优位置（pbest）和全局最优位置（gbest）。
根据PSO的速度和位置更新公式更新粒子的速度和位置。
重复步骤2-4，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或性能指标足够好）。
输出全局最优位置作为整定后的PID参数。
基于PSO的PID参数整定方法结合了PSO算法的全局搜索能力和PID控制器的简单有效性，为复杂控制系统的参数优化提供了一种有效手段。未来研究方向包括改进PSO算法以提高搜索效率、考虑控制系统的不确定性和非线性因素、以及将该方法应用于更广泛的工业控制场景。
