粒子群算法优化PID matlab代码
时间: 2023-09-24 19:10:25 浏览: 46
由于您没有给出具体的问题和参数,因此我无法为您提供完整的代码,但是下面是一个示例粒子群算法优化PID的MATLAB代码,您可以根据您的问题和参数进行修改:
% 粒子个数
n = 20;
% 最大迭代次数
max_iter = 1000;
% 粒子群算法参数
w = 0.6; % 惯性权重
c1 = 2; % 学习因子1
c2 = 2; % 学习因子2
% PID控制器参数
Kp = 0.5;
Ki = 0.2;
Kd = 0.1;
% 生成初始粒子群
particles = repmat([Kp, Ki, Kd], n, 1);
% 计算初始适应度
fit = zeros(n, 1);
for i = 1:n
fit(i) = cost_function(particles(i, :));
end
% 初始化全局最优解和适应度
global_best_pos = zeros(1, 3);
global_best_fit = Inf;
% 迭代寻找最优解
for iter = 1:max_iter
% 更新粒子速度和位置
for i = 1:n
% 更新速度
particles(i, :) = particles(i, :) + w * randn(1, 3) ...
+ c1 * rand(1, 3) .* (global_best_pos - particles(i, :)) ...
+ c2 * rand(1, 3) .* (best_pos(i, :) - particles(i, :));
% 更新位置
particles(i, :) = max(particles(i, :), [0, 0, 0]); % 参数不能为负数
particles(i, :) = min(particles(i, :), [1, 1, 1]); % 参数不能大于1
end
% 计算新适应度
new_fit = zeros(n, 1);
for i = 1:n
new_fit(i) = cost_function(particles(i, :));
end
% 更新最优解
[min_fit, min_idx] = min(new_fit);
if min_fit < global_best_fit
global_best_fit = min_fit;
global_best_pos = particles(min_idx, :);
end
% 更新每个粒子的最优解
for i = 1:n
if new_fit(i) < fit(i)
best_pos(i, :) = particles(i, :);
else
best_pos(i, :) = best_pos(i, :);
end
end
% 输出当前迭代结果
fprintf('Iteration %d, best fitness = %.4f\n', iter, global_best_fit);
end
% 计算PID控制器的最优参数
Kp = global_best_pos(1);
Ki = global_best_pos(2);
Kd = global_best_pos(3);
% 定义代价函数
function cost = cost_function(params)
% 设置PID控制器
Kp = params(1);
Ki = params(2);
Kd = params(3);
pid = pid(Kp, Ki, Kd);
% 设置仿真模型
sim_time = 10;
mdl = 'pid_model';
open_system(mdl);
set_param(mdl, 'StopTime', num2str(sim_time));
% 运行仿真模型
simOut = sim(mdl);
% 计算代价
y = simOut.yout{1}.Values.Data;
t = simOut.yout{1}.Values.Time;
sp = 1.0 * ones(size(t));
e = sp - y;
cost = trapz(t, e .^ 2);
end