基于遗传算法的直流电机位置PID控制系统设计与仿真（MATLAB实现）

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建直流电机数学模型，采用遗传算法优化PID控制器参数。通过仿真验证，实现电机位置的精确快速控制，为智能控制算法应用提供完整解决方案。

详 情 说 明

基于遗传算法的直流电机位置 PID 控制系统设计与仿真

项目介绍

本项目利用遗传算法（Genetic Algorithm）对直流电机位置控制系统的 PID 控制器参数进行自动化优化。通过建立直流电机的数学模型，结合遗传算法的全局搜索能力，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），以实现系统对期望位置轨迹的快速、准确、稳定跟踪。项目提供了完整的仿真环境，可用于评估优化后控制器在不同工况下的性能与鲁棒性。

功能特性

• 直流电机建模：基于电机物理参数（如额定电压、电阻、电感、转动惯量等）建立精确的数学模型。
• 遗传算法优化：采用遗传算法在用户指定的参数范围内自动搜索最优的 PID 参数，避免传统试凑法的低效性。
• 性能指标评估：仿真结果自动计算并显示关键性能指标，包括超调量、调节时间、稳态误差等。
• 收敛过程可视化：绘制遗传算法的适应度收敛曲线，直观展示优化过程。
• 鲁棒性测试：支持模拟电机参数摄动、外部负载变化等工况，测试控制系统的抗干扰能力。
• 多种输入信号：可设置阶跃、斜坡或自定义序列等多种期望位置轨迹进行测试。

使用方法

1. 配置系统参数：在脚本中设置直流电机的具体参数。
2. 定义期望轨迹：指定电机需要跟踪的位置指令（如阶跃信号）。
3. 设置遗传算法参数：配置种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等优化参数。
4. 设定 PID 搜索范围：给定 Kp, Ki, Kd 三个参数的优化上下限。
5. 运行仿真：执行主程序，启动遗传算法优化与系统仿真。
6. 分析结果：查看输出的最优 PID 参数、系统响应曲线、性能指标以及鲁棒性测试结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 必要工具箱：无特殊工具箱要求，仅使用 MATLAB 核心功能。

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能流程，首先完成直流电机数学模型的初始化构建，随后调用遗传算法模块，依据设定的参数范围与优化目标进行迭代搜索以确定最优的PID参数组合。在获得优化参数后，主程序会执行闭环控制仿真，计算系统的动态响应并绘制位置跟踪与误差曲线。最后，它还对控制器的鲁棒性进行测试与评估，并输出包括超调量、调节时间在内的关键性能指标。