基于免疫粒子群算法的MATLAB PID控制器自适应优化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现免疫粒子群算法，自动优化PID控制器的Kp、Ki、Kd参数。采用线性惯性权重和自适应交叉变异策略，提升收敛速度与种群多样性，适用于复杂控制系统的参数整定需求。

详 情 说 明

基于免疫粒子群算法的PID控制器自适应优化系统

项目介绍

本项目实现了一种基于免疫粒子群优化（IPSO）算法的PID控制器参数自动整定系统。该系统通过模拟免疫系统的抗原识别与抗体进化机制，结合改进的粒子群优化算法，对PID控制器的比例系数（Kp）、积分系数（Ki）和微分系数（Kd）进行高效优化。算法采用线性变化的惯性权重和自适应交叉变异策略，显著提升了全局搜索能力和收敛速度，能够为各类控制系统快速寻找最优的PID参数组合。

功能特性

• 智能参数整定：自动优化PID控制器三个关键参数，无需人工试凑
• 免疫机制融合：集成免疫算法的多样性保持与记忆功能，避免早熟收敛
• 自适应优化策略：采用线性惯性权重变化和自适应交叉变异，平衡全局探索与局部开发
• 多目标性能评估：支持ISE、ITAE、IAE等多种误差积分准则作为优化目标
• 全面结果分析：提供收敛曲线、系统响应性能指标及详细整定过程数据

使用方法

1. 准备被控对象模型：定义系统的传递函数或状态空间表达式
2. 设置性能指标：选择适当的误差积分准则（如ISE、ITAE等）作为优化目标
3. 配置算法参数：设置种群规模、迭代次数、惯性权重范围等算法参数
4. 定义约束条件：指定PID参数取值范围和系统稳定性要求
5. 运行优化程序：执行优化算法获取最优PID参数
6. 分析结果：查看输出的最优参数、收敛曲线和系统性能指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 控制系统工具箱（Control System Toolbox）
• 至少4GB内存（复杂系统建议8GB以上）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心优化流程，主要功能包括：算法参数初始化与种群生成、免疫粒子群优化算法的完整迭代实现、适应度值计算与性能评估、收敛过程的可视化展示，以及最终优化结果的输出与分析。该文件通过协调各功能模块完成从参数输入到最优解输出的全过程。