MATLAB实现基于粒子群优化的PID参数自整定系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于粒子群优化（PSO）算法的PID控制器参数自动整定工具。系统通过智能优化自动搜索最优Kp、Ti、Td参数，提升控制系统性能指标，用户仅需设定基本参数即可完成整定，适用于各类控制系统的快速优化设计。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的PID控制器参数整定系统

项目介绍

本项目实现了一个基于粒子群优化（PSO）算法的PID控制器参数自动整定工具。系统通过智能优化算法自动寻找最优的PID参数（比例系数Kp、积分时间Ti、微分时间Td），使得控制系统达到最佳性能指标。用户只需提供被控对象的数学模型或实验数据，程序即可自动完成参数优化过程，显著提高控制器设计效率。

功能特性

• 自动参数优化：采用PSO算法自动搜索最优PID参数组合
• 多性能指标支持：支持ISE、IAE、ITAE等多种性能评价准则
• 灵活输入配置：支持传递函数模型和算法参数自定义设置
• 完整结果输出：提供最优参数、收敛曲线、响应曲线等全面分析结果
• 稳定性分析：自动生成系统稳定性分析报告

使用方法

1. 配置被控对象模型：输入被控对象的传递函数分子分母多项式系数
2. 设置算法参数：定义PSO种群大小、迭代次数、惯性权重等参数
3. 指定性能指标：选择优化目标（如ISE、IAE、ITAE等）
4. 设定参数范围：设置Kp、Ti、Td的搜索范围约束
5. 运行优化程序：执行主程序开始参数优化过程
6. 分析优化结果：查看最优参数、响应曲线和稳定性报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 控制系统工具箱（Control System Toolbox）
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了完整的参数优化流程，包含模型初始化、算法配置、优化执行和结果分析四大核心模块。具体实现了被控对象模型的建立与验证、粒子群优化算法的参数设置与迭代寻优、系统性能指标的实时计算与评估、优化过程的可视化监控以及最终结果的综合输出与分析功能。该文件通过模块化设计将复杂的优化过程封装为简洁的用户接口，确保用户只需进行基本参数配置即可获得专业的PID整定结果。