昔时扬尘处

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目录0背景1算法介绍1.1标准的粒子群算法PSO1.2算法举例2PID参数整定2.1M文件编写传递函数的PID参数整定2.2总结5参考文献0背景写在前面：1.本代码基于MATLAB2019a版本，如果低版本或者不同版本可能会报错，mdl文件或者slx文件打开可能会失败；2.附上代码并详细介绍；3.slx文件下载链接：见评论区现在给大家介绍几种算法整定PID控制器参数的方法，讲到底还是基于数据驱动的，运用算法在有限解集空间内按一定的评价函数去搜索所想要的最优解。优化算法常见的有模拟退火、遗传算法、

阅读须知：1.参考文献：张继荣,张天.基于改进粒子群算法的PID控制参数优化[J].计算机工程与设计,2020,41(04):1035-1040.2.其中仿真模型与算法均按照文中所搭建与设置。1.学习目标：1.掌握Simulink与m文件的数据交互；2.传递函数的表达形式，m文件编写与Simulink文件；3.运用算法进行Simulink仿真优化的在线参数整定。2.学习内容：1、 两种数据交互的形式----Simulink仿真与m文件**第一种是：**在这里可以运用assignin命令

目录0背景1遗传算法介绍与发展1.1遗传算法的简单介绍1.2算子的操作与理解1.3遗传算法的研究发展2被控对象介绍2.1带时延二阶系统的传递函数2.2适应度评价函数的综述3PID参数整定3.1GA算法的PID参数整定3.2GA算法的PID参数整定仿真图3.3小结4参考文献0背景写在前面： 1.本代码基于MATLAB2019a版本，低版本或者不同版本可能会报错，mdl文件或slx文件打开可能会失败； 2.如果运行时间过长，请观察迭代次数是否有变化。 3.本博客附上代码并详细介绍，如果转载请注明出处；

目录0研究背景1多目标优化算法的简单介绍1.1多目标优化算法的简单介绍1.2NSGA-2算法的简单介绍1.2NSGA-2算法的案例实现2被控对象与适应度函数的设计2.1被控对象的介绍2.2适应度函数的设计3PID参数整定3.1NSGA-2算法的PID参数整定3.3NSGA-2算法的PID参数整定仿真图4参考文献0研究背景写在前面： 1.本代码基于MATLAB2019a版本，低版本或者不同版本可能会报错，mdl文件或slx文件打开可能会失败； 2.如果运行时间过长，请观察迭代次数是否有变化。 3.本

【Simulink】FOA优化算法整定PID控制器参数（五）—— 一阶带时延的被控对象目录【Simulink】FOA优化算法整定PID控制器参数（五）—— 一阶带时延的被控对象0研究背景1研究背景2果蝇优化算法的简单介绍2.1FOA算法的简单介绍2.2FOA算法的案例实现3被控对象与适应度函数的设计3.1被控对象的传递函数3.2适应度函数的设计3.3FOA算法的PID参数整定实现4算法结果0研究背景写在前面： 1.本代码基于MATLAB2019a版本，低版本或者不同版本可能会报错，mdl文件或slx

【MATLAB】自适应果蝇优化算法整定PID控制器参数（五）—— 一阶带时延的被控对象目录【MATLAB】自适应果蝇优化算法整定PID控制器参数（五）—— 一阶带时延的被控对象0研究背景1自适应果蝇优化算法的改进介绍1.1 搜索步长的改进设计1.2 搜索方向的改进设计2被控对象与适应度函数的设计2.1 被控对象的传递函数2.2 适应度函数的设计2.3 IFOA算法的PID参数整定实现3与FOA算法的PID参数整定结果对比0研究背景写在前面： 1.本代码基于MATLAB2019a版本，低版本或者不同版

【MATLAB】不同优化算法整定PID控制器参数（七）—— 一阶带时延的被控对象【精品课设】不同优化算法整定PID控制参数【MATLAB】不同优化算法整定PID控制器参数（七）—— 一阶带时延的被控对象0研究背景1系列博客的相关链接2FOA的算法结果3IFOA的算法结果4PSO的算法结果5Z-N的算法结果6Traditional的算法结果7GA的算法结果8NSGA-2的算法结果【精品课设】不同优化算法整定PID控制参数0研究背景写在前面： 1.本代码基于MATLAB2019a版本，低版本或者不同版

【精品课设】不同优化算法整定PID控制参数0研究背景1系列博客的相关链接2博客资源的相关介绍2.1 资源文件的截图2.2 不同算法的对比3总结0研究背景写在前面： 1.本代码基于MATLAB2019a版本，低版本或者不同版本可能会报错，mdl文件或slx文件打开可能会失败； 2.如果运行时间过长，请观察迭代次数是否有变化。 3.本博客附上算法运行图并详细介绍，如果转载请注明出处； 4.如果本博客恰巧与您的研究有所关联，欢迎您的咨询qq1366196286 1系列博客的相...

基于Ziegler-Nlichols方法的参数整定与PID仿真目录基于Ziegler-Nlichols方法的参数整定与PID仿真0研究背景1被控对象的传递函数2Ziegler-Nlichols方法的阶跃响应曲线2.1 Ziegler-Nlichols方法的简单介绍2.2 Ziegler-Nlichols方法的整定过程2.3 PID仿真的阶跃响应输出对比3总结0研究背景 写在前面： 1.本代码基于MATLAB2019a版本，低版本或者不同版本可能会报错，mdl文件或slx文件打开可能会失败； 2.

基于遗传算法的PID参数整定研究综合PID参数整定的发展来看，根据研究方法划分有基于频域的PID参数整定方法和基于时域的PID参数整定方法；根据发展阶段划分有常规PID参数整定方法和智能PID参数整定方法；根据被控对象个数划分有单变量PID参数整定方法和多变量PID参数整定方法；根据控制量的组合形式划分有线性PID参数整定方法和非线性PID参数整定方法等。目前主要有基于模式识别的参数整定方法（基于规则）和基于模型反馈的参数整定方法（基于模型）在实际工程中应用较为广泛。同时，近年来PID控制技术也处于不断

基于遗传算法的PI参数整定研究在实际应用中我们需要将模拟PID控制转化为数字化PID控制，离散化后的PID控制便于在微处理器上进行编程与设计，实现对被控对象的准确控制。1.2数字PID的实现数字PID控制算法通常分为位置式PID控制算法和增量式PID控制算法。常见的控制框图，如图3所示。图3 模拟PID控制系统原理框图 PID控制器的微分方程：将式（1）进行拉普拉斯变换，传递函数为：如式（1）和式（2）所示分别为PID控制器的微分方程和传递函数，模拟PID控制器的离散化，如下表所示。

基于遗传算法的PID参数整定研究在获得对象模型的基础上设计PID参数时常用的原理，经典的有经验试凑法、临界比例度法、极点配置原理、零极点相消原理、幅相裕度法等；现代的则往往借助于计算机，利用最优化方法或线性二次型指标等，寻找在某个性能指标下的控制器参数最优值。极点配置法是Astrom在Wellstead工作的基础上提出来的，它的出发点不是去极小化某一性能指标函数(如使输出误差方差最小)以使闭环控制系统达到预期的响应，而是通过对闭环系统的极点按工艺要求进行配置，来达到预期的控制目的。这种方法适用于二阶或二

基于遗传算法的PID参数整定研究接着上讲所叙述的基于常规人工的PID参数整定经过多年的发展，Ziegler-Nichols方法已经发展成为一种在参数设定中，处于经验和计算法之间的中间方法。这种方法可以为控制器确定非常精确的参数，在此之后也可进行微调。因此，有必要对Ziegler-Nichols方法这种常规人工的PID参数整定进行研究。1.3.2 Ziegler-Nichols方法该方法是Ziegler和Nichols于1942年提出的开环动态响应中某些特征参数而进行的PID参数整定，它是基于受控过

基于遗传算法的PID参数整定研究1.3.3 ISTE最优设定方法的经验公式庄敏霞与Atherton针对各种指标函数得出了最优PID参数整定的算法，考虑下面给出的最优指标通式：根据设定点信号的最优自整定算法，对式（13）中给出的最优指标，着重考虑三种情况：当n=0，简记为ISE（integral squared error）准则；当n=1，简记为ISTE准则；当n=2，简记为IST2E准则。若已知系统的数学模型为标准的一阶惯性加纯迟延环节，如式（11）给出的。则我们可对典型PID结构可以建立经验公式：

基于遗传算法的PID参数整定研究1.3.1遗传算法的介绍遗传算法最早是由J.hollland教授提出的一种将编码技术等同于染色体基因的方法，与以往常规的优化算法比较，首先遗传算法是对所需要优化参数的编码，并在有限解集空间中进行启发式搜索。其次遗传算法是利用目标函数进行计算适应度，而且遗传算法的寻优规则是由概率决定的。最后遗传算法的计算简单，功能强，更加适合大规模复杂问题的优化。以上这些优点使遗传算法在许多领域如参数整定、目标寻优、路径规划等实际问题中得到广泛应用。遗传算法的基本操作：根据待寻优问题的目

基于遗传算法的PID参数整定研究在前述深入了解PID参数的含义、基于常规人工的PID参数整定、以及所运用的遗传算法的介绍与应用后，紧接着进入应用遗传算法的PID参数整定，实现了Simulink仿真与M代码上的数据交互，在有限的整定空间内 ，合理化的安排系统的最优控制性能。1.3.3基于遗传算法的PID参数整定目前PID参数的优化方法有很多，如间接寻优法，梯度法，爬山法等，而在热工系统中单纯形法、专家整定法则应用较广。虽然这些方法都具有良好的寻优特性，但存在着一些弊端，单纯形法对初值比较敏感，容易陷入局

基于遗传算法的PID参数整定研究下面对实数编码下遗传算法的PID参数整定代码进行详细讲解，并附上程序。1.3.3基于遗传算法的PID参数整定代码主函数 main.m%GA(Generic Algorithm) Program to optimize PID Parametersclear all;close all;global rin yout timefSize=30; % 种群大小30个 可行解CodeL=3; % 三个实数编码 三个决策变量MinX(1)=zeros(1)

基于遗传算法的PID参数整定研究下面对二进制编码下遗传算法的PID参数整定代码进行详细讲解，并附上程序。1.3.3基于遗传算法的PID参数整定代码采用二进制编码方式，用长度为10位的二进制编码出分别表示三个决策变量kP，ki，kD。最优指标的选取同十进制编码遗传算法的PID整定。遗传算法中使用的样本个数为Size=30，交叉概率和变异概率分别为：Pc =0.60，Mu =0.001-[1：1：Size]×0.001/Size。参数kP的取值范围为[0，20]，ki，kD的取值范围为[0，1]，w1，

基于遗传算法的PID参数整定研究基于遗传算法的PID参数整定研究（七-九）是基于精确的传递函数进行优化，其本质是将优化对象简化为一阶或者二阶的传递函数，在.m程序上进行编写其零极点模型，从而应用遗传算法对其进行参数整定。然而，实际情况是大多数的被控对象往往其传递函数难以获得，无法运用经典控制理论进行合理化的模型建立。比如针对含有SVPWM的双闭环矢量控制系统，含离散元器件的系统，以及非线性的单元等等。因此，有必要建立一种直接联合Simulink仿真模型的在线参数整定。1.3.4遗传算法联合Simuli

基于遗传算法的PID参数整定研究为了进一步优化《基于遗传算法的PID参数整定研究（十）》的参数整定效果，将目标函数适应度函数单独设置为子函数，并从系统的三大控制性能即快速性（上升时间和调节时间）、平稳性（最大转速波动和超调性）和准确性（稳态误差和偏差、以及控制量不宜过大等）来设计适应度函数。我们知道各个性能指标之间存在矛盾性，并且量纲和量级不一。因此，采取熵权法来对其进行合理化分配。1.3.5融合熵权法的永磁同步电机参数在线整定熵权法赋值基本步骤以6个控制性能指标构成的评价矩阵进行熵权法计算主要有以

基于遗传算法的PID参数整定研究在仿真与实际工程中，单纯使用PI控制也可以使得控制系统接近无超调和快速响应，以下是我自己仿真过程中对PI参数整定。1.4永磁同步电机的矢量控制系统仿真图图1永磁同步电机的矢量控制系统仿真图1.5双闭环矢量PI控制系统的参数整定过程依据实验凑试法的步骤，首先是通过闭环运行或模拟，观察系统的响应曲线，然后根据各参数对系统的影响，反复凑试参数，直至出现满意的响应，从而确定PID控制参数。其整定步骤为：“先比例，再积分，最后微分”。STEP1:转速环单纯比例环节P=0.

基于Ziegler-Nlichols 方法的PID参数整定Ziegler-Nichols方法是基于稳定性分析的PID整定方法。该方法整定比例系数Kp的思想是，首先置Ki=KD=0，然后增加Kp。直至系统开始振荡（即闭环系统极点在jw轴上），再将Kp乘以0.6，即为整定后的比例系数Kp。整定的计算公式如下：式中，Km为系统开始振荡时的Kp值，wm为振荡频率。利用根轨迹法可以确定Km和wm。对于给定的被控对象传递函数，可以得到其根轨迹。对应穿越jw轴时的增益即为Km，而此点的w值即为wm。然而针对离