%基于PSO算法的PID参数优化
clc % 清屏
clear all; % 删除workplace变量
close all; % 关掉显示图形窗口
%% 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
MaxIter = 100; % 最大迭代次数
MinFit = 0.1; % 最小适应值
Vmax = 1;
Vmin = -1;
Ub = [50 50 50];
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,:) = pid_pso(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,:) =pid_pso(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
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',10);
xlabel('迭代次数','fontsize',10);ylabel('适应值','fontsize',10);
set(gca,'Fontsize',10);
grid on
figure(2) % 绘制PID控制器参数变化曲线
plot(K_p,'r','LineWidth',2)
hold on
plot(K_i,'g','LineWidth',2)
plot(K_d,'--b','LineWidth',2)
title('Kp、Ki、Kd 优化曲线','fontsize',10);
xlabel('迭代次数','fontsize',10);ylabel('参数值','fontsize',10);
set(gca,'Fontsize',10);
legend('Kp','Ki','Kd',1);
grid on
save kpid.mat K_p K_i K_d
