在MATLAB的环境下利用Simulink搭建加热炉温控的PID框图,框图如4.1所示。 图4.1加热炉温控的PID的Simulink仿真框图 4.2基于PSO算法的优化仿真 在PSO算法程序设计中,粒子群的规模大小设计为100,迭代次数设置为50,粒子群的速度范围限制在v∈[-5,5],粒子群的上限值设置为100,位置的下限为0,惯性权重因子设置为w=0.6,c1...
Kd= %3.0f',pid(1),pid(2));% Compute function valuesimopt=simset('solver','ode5','SrcWorkspace','Current','DstWorkspace','Current');% Initialize sim options[tout,xout,yout
输出最优PID参数:当停止条件满足时,输出全局最优位置对应的PID参数作为最优解。 代码 clc clear all close all % 定义三阶系统的传递函数 rng(1); num = [1 1]; den = [1, 2, 1,1]; sys = tf(num, den); % 设计 PID 控制器 Kp = 3; Ki = 0.4; Kd = 0.01; controller = pid(Kp, Ki...
但是传统比例-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...
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 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
基于粒子群(PSO)优化PID参数Matlab程序(Simulink+m文件) 770 0 01:12 App 基于粒子群算法优化的BP神经网络自适应PID控制matlab程序 464 0 19:06 App 详解西门子PLC 控制器PID参数对应的实际物理过程含义 7042 2 04:30 App PID控制底板_江协科技同款 303 0 01:51 App 智能优化算法(二):BP神经网络自适应...
PID 控制技术 6 二、 PID 参数自整定方法介绍 8 2.1 引言 8 2 .1.1 最小模型假设 8 2 .1.2 二阶模型假设 8 2.2 Z-N 临界比例度法 9 2 .2.1 方法简介 9 2 .2.2 Z— N 临界比例度法的缺陷 9 2.3 遗传算法 10 2 .3.1 方法简介 10 2 .3.2 遗传算法的优缺点 10 2.4 基于 PSO 的 PID 设计...
由于智能时代的到来,很多智能优化算法都开始用于优化PID参数,得到了更好的参数,例如:遗传算法(GA)、细菌觅食算法(BFO)、粒子群算法(PSO)、人工鱼群算法(AFSA)等算法都成功地应用于PID参数整定。通过比较,智能优化算法比传统的经验法效率更高,结果更精确,但是这些智能优化算法也存在容易陷入局部最优以及过早收敛等问题...
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【Simulink】PSO优化算法整定PID控制器参数(一)一一一高阶不稳定系统 0背景 写在前面: 1.本代码基于MATLAB2019a版本,如果低版本或者不同版本可能会报错,mdl文件或者slx文件打开可能会失败; 2.附上代码并详细介绍; 3.slx文件下载链接:见评论区 现在给大家介绍几种算法整定PID控制器参数的方法,讲到底还是基于数据驱...