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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...
PID控制器的参数优化就是找到那组使得这些性能指标更好的KP、KI、KD系数的值。从而让系统的响应结果满足一些实际的需要。在这里如果不太懂PID控制器的同学,可以参考我之前写的博客[基于遗传算法的PID参数整定研究(一)](基于遗传算法的PID参数整定研究(一)_昔时扬尘处-CSDN博客) 。其中就讲到了PID控制参数与控制...
PID 控制器的优化问题就是确定一组合适的参数 Kp、 Ki、Kd,使得系统的指标达到最优。PID 控制系统如 图 13 所示。 2 仿真代码 clc % 清屏 clear all; % 删除workplace变量 close all; % 关掉显示图形窗口ts=0.001; sys=tf([1.05],[6.8e-6 2.47e-3 0.7925]); ...
基于PSO的模型参数调节 基于如上的模块可以看出,在模型实现时使用的是固定参数的PID。但是,这时候就会出现如下问题: 1. 如何获得某些工况下,模型的最优PID参数? 2. 如何保证,模型控制效果针对不同工况均具有很好的适应性? 这两个问题,第一个问题我们可以选择使用一些优化算法或暴力计算,来基于模型输出与目标输出间...
其中,粒子群优化(PSO)算法是一种高效的全局优化算法,它通过模拟鸟群觅食行为来寻找问题的最优解。PSO算法具有参数少、易于实现和收敛速度快等优点,因此非常适合用于在线整定Simulink模型的PID参数。 在PSO算法中,每个粒子代表一个潜在的解,通过不断更新粒子的位置和速度来寻找全局最优解。粒子的位置和速度更新公式...
PID控制器的优化问题就是确定一组合适的参数Kp、Ki、Kd,使得指标达到最优。常用的误差性能指标包括ISE、IAE、ITAE等，这里选用ITAE指标，其定义为 选取的被控对象为以下不稳定系统：问题描述 在simulink环境下建立的模型如图2所示，图2中，微分环节由一个一阶环节近似，输出端口1即为式（2）所示的ITAE指标，通过将...
本文把改进的PSO算法(SPSO)应用到PID参数优化,且经过与遗传算法比较,验证基于PSO算法的PID参数优化的有效性.1 微粒群算法及其改进PSO算法将每个个体看作D维搜索空间中的一个没有体积的微粒(点),在搜索空间中以一定的速度飞行.这个速度根据它本身的飞行经验以及同伴的飞行经验进行动态调整.第i个微粒表示为Xi=(xi1...