MATLAB免疫粒子群算法(IPSO)实现PID控制器自适应整定

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发基于免疫粒子群算法(IPSO)的PID参数优化系统，通过动态惯性系数和自适应变异策略提升搜索效率，有效避免早熟收敛，实现控制器的高性能自适应整定。

详 情 说 明

基于免疫粒子群算法（IPSO）的PID控制器自适应整定系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的智能优化技术——免疫粒子群算法（IPSO），专门用于PID控制器参数的自适应整定。系统融合了免疫系统的多样性保持机制与粒子群优化的高效搜索能力，通过线性变化的惯性系数策略平衡全局探索与局部开发，结合自适应交叉变异操作防止早熟收敛。该方案能够为各类控制对象快速寻找使系统性能最优的PID参数组合（Kp, Ki, Kd）。

功能特性

• 免疫机制融合: 引入抗体浓度调节机制，有效维持种群多样性，避免陷入局部最优
• 动态参数调整: 采用线性变化的惯性系数策略，前期强调全局搜索，后期侧重精细开发
• 自适应变异: 根据种群进化状态自动调整交叉变异概率，增强算法鲁棒性
• 多指标支持: 支持ISE、ITAE、IAE等多种误差积分型性能指标作为优化目标
• 全面可视化: 提供种群分布演变图、适应度收敛曲线、系统阶跃响应等多维度分析图表
• 性能评估: 自动计算整定后系统的超调量、调节时间、稳态误差等关键性能指标

使用方法

基本调用格式

[optimal_params, convergence_data, performance_metrics] = main(transfer_function, performance_index, options)

输入参数说明

1. 被控对象模型: 传递函数（数值型数组）或状态空间模型
2. 目标性能指标: 字符串指定优化目标（'ISE'/'ITAE'/'IAE'）
3. 种群规模: 正整数，默认50
4. 最大迭代次数: 正整数，默认200
5. 惯性系数范围: 二元数组定义线性变化区间，默认[0.9,0.4]
6. 变异参数: 结构体包含基础变异概率和自适应调节系数

输出结果

1. 最优PID参数: 三维向量 [Kp, Ki, Kd]
2. 收敛曲线数据: 迭代次数与最佳适应度值的对应关系矩阵
3. 优化过程可视化: 种群分布动态演变图与适应度收敛曲线图
4. 系统性能指标: 超调量、调节时间、稳态误差等阶跃响应特性数据

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 控制系统工具箱（Control System Toolbox）
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）推荐安装
• 内存≥4GB，适用于中小复杂度控制对象的参数优化

文件说明

主程序文件实现了完整的免疫粒子群优化流程，包含算法初始化、种群进化迭代、适应度评估、免疫调节操作、结果输出与可视化等核心功能模块。具体完成了参数设置、被控系统建模、优化过程执行、收敛性分析以及性能指标计算等关键任务，构成了整个自适应整定系统的核心处理引擎。