MATLAB智能优化：基于粒子群算法的Simulink-PID参数自整定系统

资 源 简 介

本项目基于Wael Korani的粒子群优化（PSO）算法，实现了Simulink模型中PID控制器参数的自动化整定。通过MATLAB-PSO算法与Simulink的动态交互，系统能够自动优化Kp、Ki、Kd参数，有效提升控制性能和开发效率，适用于工业控制系统的快速设计与仿真。

详 情 说 明

基于粒子群算法（PSO）的Simulink-PID参数优化系统

项目介绍

本项目实现了一种基于粒子群优化算法（PSO）的Simulink模型PID控制器参数自动优化系统。该系统采用Wael Korani提出的改进PSO算法，通过MATLAB与Simulink的交互调用，自动寻优PID控制器的比例（Kp）、积分（Ki）、微分（Kd）参数，以达到最优的系统控制性能。

系统能够综合考虑超调量、调节时间、稳态误差等多个性能指标，通过智能优化算法替代传统的手动试错调试，显著提高PID参数整定的效率和精度，适用于各类工业控制系统的优化设计。

功能特性

• 智能参数优化：采用改进粒子群算法自动搜索最优PID参数组合
• 多性能指标评估：支持超调量、调节时间、稳态误差等关键性能指标的综合评价
• 灵活的参数配置：可自定义PSO算法参数、PID参数搜索范围、性能指标权重
• 多种输入信号支持：支持阶跃信号、正弦信号等多种参考输入模式
• 可视化结果输出：提供优化过程收敛曲线、系统响应对比图等直观展示
• 完整分析报告：生成详细的算法运行日志和性能分析报告

使用方法

基本使用流程

1. 准备Simulink模型：确保您的Simulink模型文件（.slx或.mdl）已准备就绪，模型中包含需要优化的PID控制器模块

1. 配置优化参数：

- 设置PSO算法参数（种群规模、迭代次数、惯性权重等） - 定义PID参数搜索范围（Kp、Ki、Kd的最小最大值） - 指定性能指标权重系数 - 选择参考输入信号类型

1. 运行优化程序：执行主优化程序，系统将自动进行参数寻优

1. 获取优化结果：程序运行完成后，将输出：

- 最优PID参数数值 - 优化过程收敛曲线 - 系统响应性能指标 - 优化前后仿真对比图 - 详细的运行分析报告

参数设置示例

% PSO算法参数设置 pop_size = 30; % 种群规模 max_iter = 100; % 最大迭代次数 w = 0.8; % 惯性权重

% PID参数搜索范围 Kp_range = [0, 10]; % Kp取值范围 Ki_range = [0, 5]; % Ki取值范围 Kd_range = [0, 2]; % Kd取值范围

系统要求

• 软件环境：

- MATLAB R2018b或更高版本 - Simulink基础模块库 - 控制系统工具箱（推荐）

• 硬件建议：

- 内存：8GB或以上（复杂模型需要更大内存） - 处理器：Intel i5或同等级以上 - 硬盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心优化流程，包括PSO算法初始化、种群进化迭代、Simulink模型调用、系统性能评估、结果可视化和报告生成等关键功能。该文件协调整个优化过程，负责算法参数配置、仿真数据交互、优化结果分析和输出展示，是项目运行的主要执行单元。