基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络PID参数自适应整定系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现一种智能PID参数自整定方案。通过遗传算法全局寻优BP神经网络权重，动态调整PID参数，适应不同工况需求，提升控制性能与系统鲁棒性。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的BP神经网络PID参数自适应整定系统

项目介绍

本项目设计实现一种改进的PID控制器参数自整定方案。通过结合BP神经网络的学习能力和遗传算法的全局搜索优化特性，实现对PID控制器参数的自动整定和动态调整。系统能够在不同工况下自动优化PID控制器的比例、积分、微分参数，克服传统BP神经网络PID参数整定方法的局限性，显著提高控制系统的稳定性、响应速度和抗干扰能力。

功能特性

• 智能参数整定：利用遗传算法全局搜索能力优化BP神经网络初始权重，避免陷入局部最优
• 自适应调整：BP神经网络根据系统实时响应动态调整PID参数，适应不同工况变化
• 多信号支持：支持阶跃信号、斜坡信号等多种参考输入类型
• 全面监控：实时显示控制系统响应曲线、参数整定过程收敛曲线等关键指标
• 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
• 优化过程可视化：提供遗传算法优化过程数据和神经网络权重更新记录

使用方法

1. 输入配置：设置系统设定值信号类型（阶跃、斜坡等）
2. 参数初始化：配置遗传算法参数（种群大小、交叉率、变异率等）
3. 系统运行：启动优化整定过程，系统将自动采集被控对象响应数据
4. 实时监控：观察控制系统的实时响应曲线和参数整定进度
5. 结果分析：获取优化后的PID参数及系统性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 控制系统工具箱
• 神经网络工具箱
• 至少4GB内存
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，主要功能包括：初始化遗传算法参数和神经网络结构，构建被控对象数学模型，执行遗传算法种群迭代优化，训练BP神经网络进行在线参数调整，实时计算PID控制输出并采集系统响应数据，绘制控制过程曲线和性能指标图表，以及输出最终的优化参数整定结果。