写一段粒子群算法优化模糊pid

控制器的代码实现。

很高兴和您交流，关于您的问题，我可以提供以下代码实现：

首先，我们需要定义一个函数，用于计算粒子群优化后的参数值。具体代码如下：

def PSO_fuzzy_pid(params, input_data, output_data, k):
    #参数解析
    k_p, k_i, k_d, l, r = params
    #初始化偏移与误差值
    e = [0, output_data[0] - k_p * input_data[0]]
    delta = [0, 0]
    #粒子群初始化
    w_init = 0.7
    c1 = 2
    c2 = 2
    num_particles = 20
    num_iterations = 1000
    #粒子位置与速度初始化
    particles_pos = np.zeros((num_particles, 5)) 
    particles_vel = np.zeros((num_particles, 5)) 
    particles_best_pos = np.zeros((num_particles, 5)) 
    particles_best_val = np.zeros(num_particles)
    #全局最优值和位置
    global_best_val = np.inf
    global_best_pos = np.zeros(5)
    #更新粒子与全局最优值
    for i in range(num_particles):
        particles_pos[i, 0] = k_p + np.random.uniform(-l, r)
        particles_pos[i, 1] = k_i + np.random.uniform(-l, r)
        particles_pos[i, 2] = k_d + np.random.uniform(-l, r)
        particles_pos[i, 3] = w_init
        particles_pos[i, 4] = c1 + c2
        res = fuzzy_pid(particles_pos[i, :], input_data, output_data)
        particles_best_pos[i, :] = particles_pos[i, :]
        particles_best_val[i] = res
        if res < global_best_val:
            global_best_val = res
            global_best_pos = particles_pos[i, :]
    #开始迭代
    for it in range(num_iterations):
        for i in range(num_particles):
            #更新速度
            particles_vel[i, 0] = particles_pos[i, 3] * (particles_vel[i, 0] \
                                + c1 * np.random.uniform(0, 1) * (particles_best_pos[i, 0] - particles_pos[i, 0]) \
                                + c2 * np.random.uniform(0, 1) * (global_best_pos[0] - particles_pos[i, 0]))
            particles_vel[i, 1] = particles_pos[i, 3] * (particles_vel[i, 1] \
                                + c1 * np.random.uniform(0, 1) * (particles_best_pos[i, 1] - particles_pos[i, 1]) \
                                + c2 * np.random.uniform(0, 1) * (global_best_pos[1] - particles_pos[i, 1]))
            particles_vel[i, 2] = particles_pos[i, 3] * (particles_vel[i, 2] \
                                + c1 * np.random.uniform(0, 1) * (particles_best_pos[i, 2] - particles_pos[i, 2]) \
                                + c2 * np.random.uniform(0, 1) * (global_best_pos[2] - particles_pos[i, 2]))
            particles_vel[i, 3] = w_init
            particles_vel[i, 4] = c1 + c2
            #更新位置
            particles_pos[i, 0] += particles_vel[i, 0]
            particles_pos[i, 1] += particles_vel[i, 1]
            particles_pos[i, 2] += particles_vel[i, 2]
            #控制超出范围
            if(particles_pos[i,0] > r or particles_pos[i,0] < -l):
                particles_pos[i, 0] = k_p + np.random.uniform(-l, r)
            if(particles_pos[i,1] > r or particles_pos[i,1] < -l):
                particles_pos[i, 1] = k_i + np.random.uniform(-l, r)
            if(particles_pos[i,2] > r or particles_pos[i,2] < -l):
                particles_pos[i, 2] = k_d + np.random.uniform(-l, r)
            res = fuzzy_pid(particles_pos[i, :], input_data, output_data)
            #更新粒子与全局最优值
            if res < particles_best_val[i]:
                particles_best_val[i] = res
                particles_best_pos[i, :] = particles_pos[i, :]
            if res < global_best_val:
                global_best_val = res
                global_best_pos = particles_pos[i, :]
    return global_best_pos

接下来，我们需要定义一个模糊PID控制器的函数，用于计算控制器的响应值。具体代码如下：

def fuzzy_pid(params, input_data, output_data):
    #提取模糊PID控制器的参数
    k_p, k_i, k_d, w, c = params
    #初始化偏移与误差值
    e = [0, output_data[0] - k_p * input_data[0]]
    delta = [0, 0]
    #指定每个参数的变化范围
    k_p_range = [-0.01, 0.01]
    k_i_range = [-0.001, 0.001]
    k_d_range = [-0.1, 0.1]
    #定义规则库
    rules = [
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 2],
        [1, 1, 2, 1],
        [1, 1, 2, 2],
        [1, 2, 1, 1],
        [1, 2, 1, 2],
        [1, 2, 2, 1],
        [1, 2, 2, 2],
        [2, 1, 1, 1],
        [2, 1, 1, 2],
        [2, 1, 2, 1],
        [2, 1, 2, 2],
        [2, 2, 1, 1],
        [2, 2, 1, 2],
        [2, 2, 2, 1],
        [2, 2, 2, 2]
    ]
    #定义模糊逻辑
    def fuzzy_logic(k, error):
        #输入变量的隶属度函数
        e_var = [fuzz.trimf(error, [e-k*e/2, e, e+k*e/2]) for e in np.linspace(-5, 5, 5)]
        delta_var = [fuzz.trimf(delta, [d-k*d/2, d, d+k*d/2]) for d in np.linspace(-5, 5, 5)]
        #规则库函数
        rule_activation = np.fmin(e_var[rules[k][0]-1], delta_var[rules[k][1]-1])
        rule_activation = np.fmin(rule_activation, fuzz.trimf(np.array([k_p]), k_p_range))
        rule_activation = np.fmin(rule_activation, fuzz.trimf(np.array([k_i]), k_i_range))
        rule_activation = np.fmin(rule_activation, fuzz.trimf(np.array([k_d]), k_d_range))
        #输出变量的隶属度函数
        res = fuzz.defuzz(np.linspace(-5, 5, 5), rule_activation, 'centroid')
        return res
    #计算控制器的输出值
    res = [0, w*fuzzy_logic(0, e[1])]
    for j in range(1, len(input_data)):
        e.append(output_data[j-1] - k_p*input_data[j-1])
        delta.append(e[-1] - e[-2])
        output = w*fuzzy_logic(0, e[-1]) + c*fuzzy_logic(1, e[-1]) + w*fuzzy_logic(2, e[-1]) + c*fuzzy_logic(3, e[-1])
        res.append(output)
    #返回控制器的响应值
    return np.sum(np.square(np.array(output_data)-np.array(res)))

最后，我们可以使用优化函数对模糊PID控制器的参数进行优化，并输出最优参数值。具体代码如下：

input_data = [1, 2, 3, 4, 5]
output_data = [9, 12, 14, 16, 18]
params = PSO_fuzzy_pid([1, 0.1, 0.5, 0.7, 0.5], input_data, output_data, 0.1)
print("优化后的模糊PID控制器参数值为：", params)

上述代码中，使用粒子群算法优化一个输入序列为[1, 2, 3, 4, 5]，输出序列为[9, 12, 14, 16, 18]的模糊PID控制器的参数，初始值分别为：比例系数k_p=1，积分系数k_i=0.1，微分系数k_d=0.5，权重参数w=0.7和常数c=0.5，变化范围为0.1。输出优化后的模糊PID控制器参数值，即可得到最优化模糊PID控制器的具体参数。