best_cost在上述代码中加入best_cost,计算出best_cost,计算出超调量,稳定时间
时间: 2024-04-17 16:26:16 浏览: 27
下面是修改后的 `evaluate_fitness` 方法,包括计算 `best_cost`、超调量和稳定时间的代码:
```python
def evaluate_fitness(self, position):
# 将位置向量中的元素映射到PID参数
Kp, Ki, Kd = position
# 定义控制系统输入为1000
input_signal = 1000
# 定义采样时间和总时间
Ts = 0.01
total_time = 10
# 定义初始状态和误差积分项
state = 0
integral = 0
# 定义适应度计算所需的参数
target_output = 1 # 目标输出
fitness = 0
best_cost = float('inf')
overshoot = 0
settling_time = 0
for t in range(int(total_time / Ts)):
error = target_output - state # 计算误差
integral += error * Ts # 更新误差积分项
derivative = (error - self.prev_error) / Ts # 计算误差微分项
# 更新控制信号
control_signal = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative
# 更新系统状态
state += (control_signal - state) * Ts
# 更新适应度
fitness += abs(target_output - state)
# 记录最佳适应度和对应的状态
if fitness < best_cost:
best_cost = fitness
best_state = state
# 计算超调量
if state > target_output:
overshoot = max(overshoot, (state - target_output) / target_output * 100)
# 判断稳定时间
if abs(state - target_output) < 0.01 * target_output:
settling_time = (t + 1) * Ts
break
# 更新上一步的误差
self.prev_error = error
return best_cost, overshoot, settling_time
```
在这个修改后的代码中,我们添加了 `best_cost`、`overshoot` 和 `settling_time` 变量,并在循环中进行更新和计算。`best_cost` 是最佳适应度,`overshoot` 是超调量的百分比,`settling_time` 是稳定时间。你可以根据需要在代码中使用这些变量。希望对你有所帮助!