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。
仿真结果表明,PSO-PID控制器具有良好的控制性能。与传统PID控制器相比,PSO-PID控制器可以有效提高横摇角控制精度,降低横摇角超调量和稳定时间。 6. 结论 本文提出了一种基于粒子群优化(PSO)的微型飞行器横摇角PID控制器设计方法。该方法利用PSO算法优化PID控制器的参数,以提高横摇角控制精度和鲁棒性。仿真结果表明,...
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...
functionF=tracklsq(pid)% Track the output of optsim to a signal of 1% Variables a1 and a2 are shared with RUNTRACKLSQKp=pid(1);Ki=0;Kd=pid(2);sprintf('The value of interation Kp= %3.0f, Kd= %3.0f',pid(1),pid(2));% Compute function valuesimopt=simset('solver','ode5','Src...
在控制 系统 中,最早 发展 起 来并 被 广泛 使 用的 就是PID控制算法,其算法简单并且具有良好的适用性和稳定的可靠性。PID 控制适合应用于线性、非动态场合,输入 yd(t)是人为设定的方便 PID 控制器实现的控制量,经过比例、积分、微分环节,再由反馈环节得到反馈值y(t),使得控制量无线接近于我们设定的目标量...
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PSO-PIDPython代码 python psd 屏蔽门模块 此模块提供易于使用的工具,用于快速数据可视化和光谱 分析。 数据必须存储在文本、numpy或hdf5文件以及与 接受标准numpy.loadtxt和numpy.load。第一维度,或 行,用于时间和第二维度,或列,用于序列。第一次 列始终假定表示与每行关联的时间。
防滑系统PID控制PID控制器具有结构简单,容易实现,控制效果好,鲁棒性强等特点,其关键在于PID参数的优化.微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术,其优点是速度快且简单易实现.改进的PSO算法,是在基本PSO算法的基础上引入了遗传算法的思想. 本文将改进PSO与PID控制相结合,提出了一种改进PSO-PID相结合的控制方法,通过...
基于PSO粒子群PID控制器参数整定粒子群PID/psopi d/。基于粒子群算法整定PID控制器,实现PID控制器参数的自整定(PSO-PID)。matlab编写,源码注释详细具体如图,评价指标详细,直接运行即可。ID:9590629380503163
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，然后运行控制系统的Simulink模型，得到该组参数对应的性能指标，该性能指标传递到PSO中作为该粒子的适应值，最后判断是否可以退出算法。粒子群算法实现 根据粒子群算法的基本原理，...