PID优化基于matlab粒子群和遗传算法PID控制器优化设计【含Matlab源码 1311期】.zip

%% 清空环境 clear clc %% 参数设置 w = 0.6; % 惯性因子 c1 = 2; % 加速常数 c2 = 2; % 加速常数 Dim = 3; % 维数 SwarmSize = 100; % 粒子群规模 ObjFun = @PSO_PID; % 待优化函数句柄 MaxIter = 100; % 最大迭代次数 MinFit = 0.1; % 最小适应值 Vmax = 1; Vmin = -1; Ub = [300 300 300]; Lb = [0 0 0]; %% 粒子群初始化 Range = ones(SwarmSize,1)*(Ub-Lb); Swarm = rand(SwarmSize,Dim).*Range + ones(SwarmSize,1)*Lb % 初始化粒子群 VStep = rand(SwarmSize,Dim)*(Vmax-Vmin) + Vmin % 初始化速度 fSwarm = zeros(SwarmSize,1); for i=1:SwarmSize fSwarm(i,:) = feval(ObjFun,Swarm(i,:)); % 粒子群的适应值 end %% 个体极值和群体极值 [bestf bestindex]=min(fSwarm); zbest=Swarm(bestindex,:); % 全局最佳 gbest=Swarm; % 个体最佳 fgbest=fSwarm; % 个体最佳适应值 fzbest=bestf; % 全局最佳适应值 %% 迭代寻优 iter = 0; y_fitness = zeros(1,MaxIter); % 预先产生4个空矩阵 K_p = zeros(1,MaxIter); K_i = zeros(1,MaxIter); K_d = zeros(1,MaxIter); while( (iter < MaxIter) && (fzbest > MinFit) ) for j=1:SwarmSize % 速度更新 VStep(j,:) = w*VStep(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - Swarm(j,:)) + c2*rand*(zbest - Swarm(j,:)); if VStep(j,:)>Vmax, VStep(j,:)=Vmax; end if VStep(j,:)<Vmin, VStep(j,:)=Vmin; end % 位置更新 Swarm(j,:)=Swarm(j,:)+VStep(j,:); for k=1:Dim if Swarm(j,k)>Ub(k), Swarm(j,k)=Ub(k); end if Swarm(j,k)<Lb(k), Swarm(j,k)=Lb(k); end end % 适应值 fSwarm(j,:) = feval(ObjFun,Swarm(j,:)); % 个体最优更新 if fSwarm(j) < fgbest(j) gbest(j,:) = Swarm(j,:); fgbest(j) = fSwarm(j); end % 群体最优更新 if fSwarm(j) < fzbest zbest = Swarm(j,:); fzbest = fSwarm(j); end end iter = iter+1; % 迭代次数更新 y_fitness(1,iter) = fzbest; % 为绘图做准备 K_p(1,iter) = zbest(1); K_i(1,iter) = zbest(2); K_d(1,iter) = zbest(3); end %% 绘图输出 figure(1) % 绘制性能指标ITAE的变化曲线 plot(y_fitness,'LineWidth',2) title('最优个体适应值','fontsize',18); xlabel('迭代次数','fontsize',18);ylabel('适应值','fontsize',18); set(gca,'Fontsize',18); figure(2) % 绘制PID控制器参数变化曲线 plot(K_p) hold on plot(K_i,'k','LineWidth',3) plot(K_d,'--r') title('Kp、Ki、Kd 优化曲线','fontsize',18); xlabel('迭代次数','fontsize',18);ylabel('参数值','fontsize',18); set(gca,'Fontsize',18); legend('Kp','Ki','Kd',1);