基于粒子群优化算法的MATLAB PID控制器参数自动辨识系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现粒子群优化算法，自动优化PID控制器的Kp、Ki、Kd参数。通过最小化系统响应误差的积分指标，提升控制性能，适用于工业自动化与控制系统设计。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的PID控制器参数自动辨识系统

项目介绍

本项目实现了一种基于粒子群优化（PSO）算法的PID控制器参数自动寻优与辨识系统。核心功能是通过智能优化算法，在给定的参数空间内，自动搜索能够使被控系统性能指标最优的PID控制器参数（比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd）。该系统旨在为解决传统PID参数整定过程复杂、依赖经验的问题，提供一种自动化、智能化的解决方案，可为实际控制系统提供具有一定可信度的初始参数配置。

功能特性

• 智能参数寻优：利用粒子群优化算法，高效搜索最优PID参数组合，避免手动试凑。
• 多目标性能评价：支持集成绝对误差积分（IAE）、平方误差积分（ISE）、时间乘绝对误差积分（ITAE）等多种系统性能评价指标作为优化目标。
• 全面结果分析：提供最优参数、收敛曲线、系统响应对比图及性能指标，直观展示优化效果。
• 模型灵活适配：可接受传递函数或状态空间方程形式的被控对象模型，适应不同控制场景。

使用方法

1. 配置输入参数：在主运行脚本或配置文件中，设定被控对象数学模型、PSO算法参数（种群规模、迭代次数等）、系统仿真参数以及期望的性能指标。
2. 执行优化过程：运行主程序，系统将自动进行PSO迭代寻优。
3. 获取输出结果：程序运行完成后，将输出最优PID参数、优化过程收敛曲线、系统响应性能指标、优化前后响应对比图以及参数辨识的可信度分析报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 必要工具箱：控制系统工具箱 (Control System Toolbox)

文件说明

主程序文件承载了项目的核心逻辑与流程，其功能包括：初始化粒子群优化算法及PID控制仿真所需的各项参数；构建用于评估PID参数性能的目标函数，该函数通常基于系统误差的积分指标；执行粒子群优化算法的迭代寻优过程，以寻找最优的PID参数组合；对优化结果进行可视化展示，并计算关键的性能指标以供分析。