基于多重整定策略的自适应PID控制器MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目集成七种经典PID整定方法，包括Ziegler-Nichols、Cohen-Coon、Reglabilite等，通过MATLAB实现参数自适应调整与性能比较，支持用户快速验证控制器在不同系统下的响应特性与鲁棒性。

详 情 说 明

基于多重整定策略的自适应PID控制器设计与仿真系统

项目介绍

本项目是一个集成了七种经典PID控制器整定方法的自适应设计与仿真系统。系统实现了对Ziegler-Nichols法、Cohen-Coon法、Reglabilite法、IMC（内模控制）法、Optimization优化法、De Crite法以及PID1/PID2两种改进型PID控制算法的全面集成与比较分析。通过系统辨识技术和控制性能优化算法，能够根据被控对象特性自动选择最优整定方案，并提供完整的控制器性能评估和参数优化建议。

功能特性

• 多方法集成：支持七种经典PID整定方法的同时计算与比较
• 自适应选择：根据被控对象特性自动推荐最优整定方案
• 性能分析：提供ISE、IAE、ITAE等多种性能指标量化对比
• 鲁棒性评估：分析控制器在不同工况下的稳定性和适应性
• 动态仿真：生成各控制器的阶跃响应对比曲线和性能数据
• 约束处理：支持控制器输出限幅、带宽限制等系统约束条件
• 灵活输入：支持传递函数和实验数据两种系统建模方式

使用方法

1. 输入系统模型：提供被控对象的传递函数（连续或离散形式）或阶跃响应实验数据
2. 设置性能权重：根据需求配置超调量、调节时间、稳态误差等性能指标的权重参数
3. 定义系统约束：指定控制器输出限幅、带宽限制等约束条件
4. 运行分析：执行主程序进行多方法整定计算和性能比较
5. 查看结果：获取PID参数推荐、响应曲线对比、性能指标表格和鲁棒性分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Control System Toolbox
• Optimization Toolbox（适用于优化整定方法）
• Signal Processing Toolbox（用于系统辨识）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能集成，包括被控对象模型解析与验证、七种PID整定算法的并行计算执行、控制系统动态仿真与性能指标评估、多方法结果的对比分析与可视化展示，以及基于性能权重的最优控制器自动推荐功能。该文件作为系统的统一入口，协调各功能模块的协同工作，确保整个分析流程的完整性和准确性。