基于MATLAB的粒子群优化PID控制器自动整定系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现粒子群优化（PSO）算法，自动整定PID控制器的Kp、Ki、Kd参数。通过模拟控制过程，以ISE、ITAE等性能指标为适应度函数，迭代优化参数，提升控制系统性能。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的PID控制器参数自动整定系统

项目介绍

本项目实现了一种基于粒子群优化（PSO）算法的PID控制器参数自动整定系统。系统通过模拟控制过程，以系统性能指标作为适应度函数，迭代寻找最优的PID参数组合（比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd）。该方法适用于工业控制系统、机器人控制、电机调速等多种需要PID参数优化的场景，能够有效提高控制系统的性能指标。

功能特性

• 自动参数优化：采用PSO算法自动优化PID控制器的三个关键参数
• 多性能指标支持：支持ISE、IAE、ITAE等多种误差积分准则作为适应度函数
• 灵活的参数配置：可自定义PSO算法参数、PID参数搜索范围和仿真时间参数
• 全面的结果输出：提供最优参数组合、收敛曲线、系统响应对比图和性能指标对比表
• 过程数据记录：记录每次迭代的最佳适应度值和对应参数，便于分析优化过程

使用方法

1. 配置被控对象模型：输入被控对象的数学模型（传递函数或状态空间方程）
2. 设置PSO参数：配置种群规模、迭代次数、惯性权重、学习因子等算法参数
3. 选择性能指标：指定用于优化的性能指标（如ISE、IAE、ITAE等）
4. 定义参数范围：设置Kp、Ki、Kd的搜索范围约束
5. 配置仿真参数：设定采样时间和总仿真时长
6. 运行优化程序：执行优化算法，系统将自动寻找最优PID参数
7. 查看优化结果：获取最优参数组合、收敛曲线、响应对比图和性能指标对比

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 控制系统工具箱（用于系统仿真和分析）
• 基本的MATLAB编程环境

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括PSO算法的初始化与迭代优化过程、PID控制系统的仿真与性能评估、适应度函数的计算与比较、优化结果的可视化输出以及整个参数寻优流程的协调与控制。该文件作为项目的主要执行入口，整合了所有关键算法模块，确保PID参数自动整定过程的完整实现。