基于MATLAB的免疫粒子群优化PID控制器参数整定系统

资 源 简 介

本项目采用改进的免疫粒子群算法（IPSO），结合线性递减惯性权重与自适应交叉变异策略，实现PID控制器参数的高效自动整定，平衡全局搜索与局部收敛能力，提升控制系统的稳定性和响应性能。

详 情 说 明

基于免疫粒子群优化的PID控制器参数整定系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的免疫粒子群优化算法（IPSO），专门用于PID控制器参数的自动化整定。系统融合了免疫系统的抗体浓度调节机制与粒子群优化算法，通过线性递减惯性权重策略平衡全局搜索与局部收敛能力，结合自适应交叉变异机制增强种群多样性，有效避免早熟收敛问题。该系统能够针对不同的被控对象，自动寻找使系统达到最优动态性能的PID参数组合。

功能特性

• 智能优化算法：采用改进的免疫粒子群算法，具有更强的全局搜索能力和收敛性能
• 多目标优化：支持ISE、ITSE、IAE等多种性能指标作为优化目标函数
• 参数自适应：线性递减惯性权重策略与自适应交叉变异机制确保算法性能
• 全面可视化：提供收敛曲线、粒子搜索轨迹动画等丰富的可视化分析工具
• 性能评估：自动计算超调量、调节时间、稳态误差等系统性能指标
• 详细报告：生成包含优化结果对比分析的完整整定报告

使用方法

输入配置

1. 被控对象模型：提供传递函数或状态空间方程形式的数学模型
2. 参数搜索范围：设置Kp、Ki、Kd三个参数的优化边界
3. 目标函数配置：选择性能指标类型（如ISE、ITSE、IAE）
4. 算法参数设置：调整种群规模、最大迭代次数、惯性权重范围等
5. 仿真参数设定：配置采样时间、仿真时长和输入信号类型

运行流程

1. 初始化算法参数和被控系统模型
2. 执行免疫粒子群优化搜索过程
3. 动态监控收敛状态和粒子分布
4. 输出最优PID参数和性能分析结果

输出结果

• 最优PID参数组合（Kp, Ki, Kd）
• 算法收敛特性曲线图
• 系统动态响应性能指标
• 粒子群优化过程动态可视化
• 详细的参数整定分析报告

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（推荐8GB以上）
• 支持图形显示功能

文件说明

主程序文件集成了完整的免疫粒子群优化算法框架，包含种群初始化、适应度评估、抗体浓度计算、粒子位置更新等核心模块。该文件实现了参数配置解析、优化过程控制、结果可视化生成以及整定报告输出的全过程管理，为用户提供一站式的PID参数优化解决方案。程序采用模块化设计，确保算法逻辑清晰且易于扩展维护。