matlab粒子群优化pid参数代码示例

以下是一个使用粒子群优化算法来调整PID参数的MATLAB代码示例：

% 定义PID控制器
Kp = 1;
Ki = 1;
Kd = 1;
pid = pid(Kp, Ki, Kd);

% 定义目标函数
fun = @(x)pidObjective(x, pid);

% 定义粒子群优化算法参数
nvars = 3; % 优化变量个数
lb = [0, 0, 0]; % 优化变量下限
ub = [10, 10, 10]; % 优化变量上限
options = optimoptions('particleswarm', 'SwarmSize', 50, 'MaxIterations', 100);

% 运行粒子群优化算法
[x, fval] = particleswarm(fun, nvars, lb, ub, options);

% 更新PID控制器参数
pid.Kp = x(1);
pid.Ki = x(2);
pid.Kd = x(3);

% 测试PID控制器性能
t = 0:0.01:10;
r = 1 + zeros(size(t));
y = lsim(pid, r, t);
plot(t, r, t, y);
legend('Reference', 'Output');

% 定义目标函数
function f = pidObjective(x, pid)
    pid.Kp = x(1);
    pid.Ki = x(2);
    pid.Kd = x(3);
    t = 0:0.01:10;
    r = 1 + zeros(size(t));
    y = lsim(pid, r, t);
    e = r - y;
    f = sum(e.^2);
end

该代码使用MATLAB内置的`pid`函数定义了一个PID控制器，并使用粒子群优化算法来调整PID参数。优化目标函数是控制器输出与参考信号之间的误差平方和。最终输出调整后的PID参数，并绘制控制器的输出响应曲线。