基于免疫粒子群算法的自适应PID调节MATLAB项目

资 源 简 介

本项目采用自适应免疫粒子群算法优化PID参数，结合惯性系数调节与自适应交叉变异策略，提升全局收敛速度。支持Simulink典型控制系统仿真，适用于电机转速、温度控制等场景。

详 情 说 明

基于自适应免疫粒子群算法的PID调节系统

项目介绍

本项目实现了一种基于自适应免疫粒子群算法（IPSO）的PID参数优化系统。算法融合了免疫原理的多样性保持机制与粒子群优化（PSO）的全局搜索能力，通过引入线性惯性系数调节策略和自适应交叉变异方法，有效提升全局搜索效率与收敛速度。系统在Simulink环境中搭建典型控制系统模型（如电机转速控制、温度控制），将优化后的PID参数应用于系统仿真，并通过分析上升时间、超调量、稳态误差等动态性能指标，验证优化算法的有效性与优越性。

功能特性

• 核心优化算法：采用免疫粒子群算法（IPSO）进行PID参数（Kp, Ki, Kd）寻优。
• 自适应改进策略：集成线性变化的惯性权重系数，结合自适应交叉与变异操作，增强算法跳出局部最优的能力。
• 性能指标优化：支持用户定义目标性能指标（如ITSE、ISE、IAE等）作为优化目标。
• Simulink集成仿真：自动将优化得到的PID参数应用于Simulink模型，完成闭环控制仿真。
• 结果可视化与分析：输出系统阶跃响应对比曲线、算法收敛过程曲线，并计算系统的关键性能指标。

使用方法

1. 配置被控对象模型

在Simulink中建立控制系统的仿真模型（.slx文件），明确被控对象的传递函数或状态空间方程。

1. 设置算法参数

修改主程序中的相关参数： - 粒子群参数：种群规模、迭代次数 - PID参数范围：Kp、Ki、Kd的上下限 - 目标函数：选择或自定义性能指标（如ITSE）

1. 运行优化程序

执行主程序，算法将自动进行PID参数优化，并在每轮迭代中调用Simulink模型进行仿真评估。

1. 获取优化结果

程序运行结束后，将输出： - 最优PID参数组合 - 优化前后系统的阶跃响应对比图 - 算法收敛曲线 - 系统的动态性能指标计算结果

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• Simulink工具箱
• 推荐内存：8GB及以上
• 如需处理复杂系统模型，建议使用更高配置

文件说明

主程序文件集成了算法的核心流程与功能，主要包括：初始化粒子群种群与参数，定义适应度函数以评估PID参数性能，执行免疫粒子群优化迭代并动态调整惯性权重，实施自适应交叉与变异操作以增强种群多样性，调用Simulink模型进行系统仿真，绘制响应曲线与收敛过程图，并计算和输出系统性能指标。