优化算法_精品课设不同优化算法整定PID控制参数

0研究背景

写在前面&＃xff1a;
 1.本代码基于MATLAB2019a版本&＃xff0c;低版本或者不同版本可能会报错&＃xff0c;mdl文件或slx文件打开可能会失败&＃xff1b;
 2.如果运行时间过长&＃xff0c;请观察迭代次数是否有变化。
 3.本博客附上算法运行图并详细介绍&＃xff0c;如果转载请注明出处&＃xff1b;
 4.如果本博客恰巧与您的研究有所关联&＃xff0c;欢迎您的咨询qq1366196286

1系列博客的相关链接

  参考前面的几篇博客

基于Ziegler-Nlichols方法的参数整定与PID仿真

【Simulink】PSO优化算法整定PID控制器参数&＃xff08;一&＃xff09;一一一高阶不稳定系统

【Simulink】PSO算法优化Simulink模型的参数在线整定&＃xff08;二&＃xff09;一一一高阶不稳定系统

【MATLAB】GA优化算法整定PID控制器参数&＃xff08;三&＃xff09;—— 一阶带时延的被控对象

【MATLAB】NSGA-2优化算法整定PID控制器参数&＃xff08;四&＃xff09;—— 一阶带时延的被控对象

【MATLAB】FOA优化算法整定PID控制器参数&＃xff08;五&＃xff09;—— 一阶带时延的被控对象

【MATLAB】自适应果蝇优化算法整定PID控制器参数&＃xff08;六&＃xff09;—— 一阶带时延的被控对象

2博客资源的相关介绍

  本博客将基于前述博客的基础之上&＃xff0c;在同一个被控对象的传递函数情况下进行PID控制参数的整定与优化&＃xff0c;并且算法的基本参数尽可能的设置为相同。

  以下式二阶Ⅰ型时延系统的传递函数为例&＃xff0c;运用NSGA-2算法进行PID参数优化&＃xff0c;其中系统设置为采样时间1 ms&＃xff0c;指令为单位阶跃信号&＃xff0c;仿真运行时间为1.0 s。其中&＃xff0c;性能优化函数Best_J采取时间与误差绝对值乘积的积分方程&＃xff08;Integral of Time Multiplied by the Absolute Value of Error&＃xff0c;ITAE&＃xff09;&＃xff0c;同时为避免控制量过大而产生超调&＃xff0c;在性能优化函数Best_J中添加PID控制器输入量的平方项。这仅仅是其中某个目标的适应度函数&＃xff0c;此外还需设计另外目标的适应度函数&＃xff0c;如2.2适应度函数的设计。
  二阶Ⅰ型时延系统的传递函数&＃xff0c;如下所示。可按照自己的实际系统进行设计&＃xff0c;既可以.m文件进行编写

2.1 资源文件的截图

资源文件的截图如下

  详细给出文件夹各部分的功能说明&＃xff0c;以及具体的对比。博主推荐&＃xff0c;很适合学习与入手

0FOA.m为测试方案&＃xff0c;主要是实现FOA算法的基本分析-在这里不予以给出

1FOA.m为果蝇优化算法&＃xff0c;用于整定一阶带时延的传递函数PID控制参数

2IFOA.m为自适应果蝇优化算法&＃xff0c;用于整定一阶带时延的传递函数PID控制参数

3PSO.m为粒子群优化算法&＃xff0c;用于整定一阶带时延的传递函数PID控制参数

4Z-N.m为确定边界法&＃xff0c;用于整定一阶带时延的传递函数PID控制参数

5Traditional.m为传统的PID控制&＃xff0c;用于一阶带时延的传递函数PID控制

6GA.m为遗传优化算法&＃xff0c;用于整定一阶带时延的传递函数PID控制参数

7NSGA_2.m为多目标遗传优化算法&＃xff0c;用于整定一阶带时延的传递函数PID控制参数

Figure文件夹为各个算法整定的阶跃响应输出、最佳指标对比输出

shuju文件夹为Figure所需要的数据mat文件

不同算法整定PID控制参数的参考文献&＃xff0c;主要是果蝇优化算法&＃xff0c;如若需要遗传算法、粒子群算法可联系我&＃xff0c;也可自行前往知网/万方/百度学术等进行关键词检索

2.2 不同算法的对比

最佳指标适应度值如下

阶跃响应输出如下

3总结

  博主也在复现期刊论上的算法进行PID控制器参数整定&＃xff0c;也可以应用于其他的被控对象的传递函数&＃xff0c;或者Simulink仿真对象等。后续也会出一系列的博文及资源。只要精通了算法&＃xff0c;优化对象的改变并不会影响整个代码的使用。也支持一定的代做需求&＃xff0c;可联系我qq1366196286。