【V-Tiger】自动调整控制器增益，以优化建立时间、过冲和稳定性裕度、使用被控对象输入、输出阶跃响应来设计 PID 控制器研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

PID 控制器因结构简单、鲁棒性强等特点，在工业控制领域得到广泛应用，但其增益参数的整定质量直接影响控制系统的动态性能与稳定性。本文提出一种基于 V-Tiger 算法的 PID 控制器增益自动调整方法，利用被控对象的输入输出阶跃响应数据构建系统模型，以建立时间、过冲量和稳定性裕度为优化目标，通过 V-Tiger 算法的智能搜索能力实现 PID 参数的全局寻优。仿真实验表明，与传统 Z-N 整定法、粒子群优化（PSO）算法相比，所提方法能更有效地平衡系统的动态响应速度与稳定性，显著降低过冲量并缩短建立时间，为复杂工业对象的 PID 控制提供了一种高效的参数整定方案。

关键词

V-Tiger 算法；PID 控制器；增益调整；阶跃响应；建立时间；过冲量；稳定性裕度

一、引言

1.1 研究背景与意义

PID 控制器作为工业控制中最常用的控制策略，其比例（P）、积分（I）、微分（D）增益参数的整定是控制系统设计的核心环节。传统参数整定方法（如 Ziegler-Nichols 法、临界比例度法）依赖经验公式或试凑法，难以兼顾系统的动态性能（如建立时间、过冲量）与稳定性（如相位裕度、增益裕度），尤其在被控对象具有非线性、时变性或模型未知时，整定效果往往不理想。

智能优化算法为 PID 参数整定提供了新思路，通过将参数整定问题转化为多目标优化问题，利用算法的全局搜索能力寻找最优参数组合。V-Tiger 算法作为一种新型群智能优化算法，模拟老虎的捕食与领地划分行为，具有收敛速度快、寻优精度高、对多峰函数适应性强等特点，在复杂优化问题中表现出显著优势。

利用被控对象的阶跃响应数据进行 PID 参数设计，可避免对精确数学模型的依赖，更符合工业现场的实际应用场景。因此，研究基于 V-Tiger 算法的 PID 控制器增益自动调整方法，结合阶跃响应特性优化建立时间、过冲量与稳定性裕度，对提升控制系统性能具有重要的理论与工程价值。

1.2 国内外研究现状

PID 参数智能整定领域已涌现出大量研究成果。早期研究多采用遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法，如文献 [1] 利用 GA 优化 PID 参数，通过构建包含超调量和调节时间的目标函数，实现了温度控制系统的性能提升，但 GA 存在收敛速度慢的问题。文献 [2] 提出基于 PSO 的 PID 参数整定方法，在液位控制中取得了较好效果，但对多目标优化的平衡能力有限。

近年来，新型智能算法的应用成为研究热点。鲸鱼优化算法（WOA）、灰狼优化算法（GWO）等被用于 PID 参数整定，在动态性能优化方面有所突破，但在稳定性裕度的兼顾上仍需改进。文献 [3] 结合阶跃响应特征参数（如上升时间、衰减比）设计目标函数，利用改进 GWO 算法整定 PID 参数，提升了系统的鲁棒性，但未明确纳入稳定性裕度指标。

V-Tiger 算法自提出以来，已在函数优化、路径规划等领域得到应用，但其在控制领域的研究较少。文献 [4] 首次尝试将 V-Tiger 算法用于 PID 参数整定，验证了其可行性，但未深入分析阶跃响应与控制器参数的映射关系，且优化目标较为单一。

现有研究仍存在以下不足：一是多目标优化中动态性能与稳定性的权重分配缺乏理论依据；二是阶跃响应信息的利用不够充分，未建立系统特性与 PID 参数的直接关联；三是 V-Tiger 算法在控制参数整定中的具体应用策略有待完善。

1.3 本文主要工作

基于阶跃响应的系统建模：通过采集被控对象的输入输出阶跃响应数据，提取特征参数（如延迟时间、时间常数、阻尼比），构建简化的系统模型，为 PID 参数设计提供依据。

多目标优化目标函数构建：综合考虑建立时间、过冲量、相位裕度和增益裕度，设计加权目标函数，实现动态性能与稳定性的协同优化。

V-Tiger 算法参数整定方案：设计基于 V-Tiger 算法的 PID 增益自动调整流程，包括参数编码、适应度函数定义、算法寻优策略等。

仿真验证与对比分析：以典型工业对象（如二阶惯性加纯滞后系统）为控制对象，与传统方法和其他智能算法进行对比，验证所提方法的有效性。

二、PID 控制原理与性能指标

三、V-Tiger 算法原理与 PID 参数整定流程

四、结论

本文提出的基于 V-Tiger 算法的 PID 控制器增益自动调整方法，通过分析被控对象的阶跃响应特征，构建包含建立时间、过冲量和稳定性裕度的多目标优化函数，利用 V-Tiger 算法的强寻优能力实现了 PID 参数的高效整定。仿真结果表明，该方法相比传统方法和 PSO 算法，能更有效地平衡系统的动态性能与稳定性，显著提升控制质量。