基于GA遗传优化的PID控制器最优控制参数整定matlab仿真

1.程序功能描述

         通过遗传优化算法,将PID控制器的kp,ki,kd三个参数作为遗传算法的优化变量,将PID控制器的输出误差作为遗传算法的目标值。通过迭代优化,输出控制器最优状态下对应的控制参数kp,ki,kd,即最后的参数整定结果。

 

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

 

 

 

 

 

3.核心程序

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
%%
while gen < MAXGEN;  
      gen
      Pe0 = 0.99;
      pe1 = 0.01;
 
FitnV=ranking(Objv);   
      Selch=select('sus',Chrom,FitnV);   
      Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);  
      Selch=mut( Selch,pe1);  
      phen1=bs2rv(Selch,FieldD);  
 
      for a=1:NIND
          X                = phen1(a,:);
          %计算对应的目标值
          [KK,epls,yout]   = func_obj(X);
          E                = epls;
          JJ(a,1)          = E;
 
      end
 
Objvsel=(JJ);   
      [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);  
      gen=gen+1;
 
      %保存参数收敛过程和误差收敛过程以及函数值拟合结论
      index1     = isnan(JJ);
      index2     = find(index1 == 1);
JJ(index2) = [];
      index3     = find(JJ==10000000000000);
JJ(index3) = [];
      Error(gen) = mean(JJ);
end
 
figure;
plot(Error,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('Average fitness');
 
[V,I] = min(JJ);
X     = phen1(I,:)
 
%初始PID,参数随机设置
X0    = [35,0.5,0.5];
 
[KK,epls,yout0]   = func_obj(X0);
 
 
figure;
plot(yout0,'b','linewidth',2);
hold on
plot(yout,'r','linewidth',2);
grid on
legend('PID','GA-PID');
0006

  

 

 

4.本算法原理

        PID控制是工业过程中最常用的一种控制策略,其优点在于结构简单、易于实现、鲁棒性强。然而,PID控制器的性能很大程度上取决于其参数的选取。传统的参数整定方法通常基于经验试错或者一些简化的规则,这些方法虽然简单易行,但往往无法获得最优的控制性能。近年来,基于优化算法的PID参数整定方法逐渐受到关注,其中基于遗传算法(GA)的方法由于其全局寻优能力和高效性,被广泛应用。pid控制器的结构如下所示:

 

 

 

4.1、遗传算法基本原理

        遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,通过选择、交叉、变异等操作,使种群中的个体逐步逼近问题的最优解。其基本流程包括初始化种群、计算适应度、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件判断。

 

4.2、基于GA的PID参数优化

       在基于GA的PID参数优化中,我们将PID的三个参数Kp,Ki,Kd编码为染色体,即个体。适应度函数通常选取为控制系统性能的评价指标,如ISE(积分平方误差)、IAE(积分绝对误差)等。然后,通过遗传算法的迭代过程,寻找使得适应度函数最小的PID参数。

 

具体步骤如下:

 

初始化种群:随机生成一组PID参数,作为初始种群。

计算适应度:对种群中的每个个体(即一组PID参数),以其对应的控制系统性能评价指标作为适应度。

选择操作:根据适应度大小选择优秀的个体,适应度好的个体有更大的机会被选中。

交叉操作:随机选择种群中的两个个体,进行某种方式的交叉,生成新的个体。

变异操作:对新生成的个体进行随机的小幅度变异。

终止条件判断:如果满足终止条件(如达到最大进化代数或适应度达到预设阈值),则停止迭代,否则返回步骤2。

PID控制器的传递函数为:

 

        G(s) = Kp + Ki/s + Kd*s

 

       其中,Kp是比例系数,Ki是积分系数,Kd是微分系数。在遗传算法中,我们需要优化的就是这三个系数。

 

      适应度函数(以ISE为例)可以定义为:

 

      Fitness = ∫(e(t))^2 dt

 

其中,e(t)为控制系统的误差信号。

 

4.3、优势

基于GA的PID参数优化方法具有以下优势:

 

全局寻优能力:遗传算法能够全局范围内寻找最优解,避免了传统方法可能陷入局部最优的问题。

自动化程度高:只需要设定好遗传算法的参数,就可以自动进行寻优过程,无需人工干预。

适用于复杂和非线性系统:无论系统模型是否复杂,只要可以定义适应度函数,就可以使用该方法进行参数优化。

posted @   软件算法开发  阅读(86)  评论(0编辑  收藏  举报
(评论功能已被禁用)
相关博文:
阅读排行:
· 分享4款.NET开源、免费、实用的商城系统
· 全程不用写代码,我用AI程序员写了一个飞机大战
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了,比商业数据库还牛
· 白话解读 Dapr 1.15:你的「微服务管家」又秀新绝活了
· 上周热点回顾(2.24-3.2)
点击右上角即可分享
微信分享提示