y_out=sim('plane_pid2.slx',[0,20]); %使用命令行运行控制系统模型 z=simout1.data(end,1); %得到目标函数值 catch z=1e6; end 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 目标函数ok了,下面我对一个很简单的例子的参数进行整定 另附PSO代码 close all; clear; clc; %惯性因...
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...
PSO(粒子群算法)在处理连续问题上有着较强的能力,因此很适合用来做参数优化,而PID控制器由三个参数组成,它们分别是:Kp 、Ki 、Kd 。 我们可以把PID控制器当做一个“黑箱”,输入为这三个参数,输出为响应曲线,我们要做的就是优化这个响应曲线。而一个控制效果好的PID控制器应针对不同类型输入都有较快的响应速度...
因此,PID 控制 器参数选择至关重要,但是PID控制器控制参数不易 整定,应对复杂工况时效果不佳 [1] ,还需要引入智能算 法进行优化。 粒子群优化算法(PSO算法)是一种基于群体协作的随机搜索算法,该算法参数设置少、收敛速度快、实现简单,常常应用于系统辨识,取得了较好的优化结果[2] 。但是单一的粒子群算法容易陷入...
传统比例-积分-微分(Proportion Integral Derivative,PID)控制器存在参数整定困难,不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络PID控制方法。将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适应学...
Simulink和m代码_实现粒子群算法对PID 控制参数优化自动调节自整定(1)粒子群算法与Simulink 模型之间连接的桥梁是粒子(即 PID 控制器参数)和该粒子对应的适应值(即控制系统的性能指标)。针对手动调节PID参数困难、难以找到参数最优值的问题,首先建立了基于PID的simulink模型的评价指标,用以描述模型仿真结果的优劣,其次...
微粒群优化(Particle Swarm Optimization , PSO)算法具有算法简单易实现的优点,已经被应用于众多工程领域。本文将在原有算法的基础上提出一种改进的微粒群算法,将其应用于PID控制器的参数整定中。该算法克服了传统PID控制器参数寻优的不足,仿真结果表明该算法优于遗传算法的基本微粒群算法。
图3PSO优化PID的过程示意图 设计优化过程 图3中，粒子群算法与Smiulink模型之间连接的桥梁是粒子（PID控制器参数）和该粒子对应的适应值（即控制系统的性能指标）。优化过程如下：PSO产生粒子群（可以是初始化粒子群，也可以是更新后的粒子群），将该粒子群中的粒子依次赋值给PID控制器的参数Kp、ki、Kd，然后运行...
pid粒子pso算法参数控制器 王玮1,2(1.上海大学机电工程与自动化学院中国上海200072;2.上海第二工业大学电子与电气工程学院中国上海201209)【摘要】PID控制器是一种广泛应用于工业上的一种控制器,但由于传统的PID参数整定过程中一般需要经验丰富的工程技术人员来完成,既耗时又费力,加之实际系统千变万化,对于一些复杂系...
参照图2所示的一种基于改进粒子群的pid控制系统原理图包括了napso算法,pid控制器和被控对象。 在程序运行时,每次循环过程中,定值r(t)与实际输出值y(t)通过加法器构成偏差e(t),e(t)被传递给napso算法,和pid控制器,napso算法不断优化pid控制器的3个参数:kp、ki和kd,寻求最小的偏差e(t),并将优化得来的3...