基于BG-PSO算法的PID控制器参数整定MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目应用生物地理学优化（BBO）与粒子群优化（PSO）的混合算法（BG-PSO），实现PID控制器参数的自动整定。通过模拟物种迁移机制提升全局搜索能力，适用于复杂控制系统的仿真优化，提供高效的参数调优解决方案。

详 情 说 明

基于生物地理学优化粒子群算法（BG-PSO）的PID控制器参数整定仿真系统

项目介绍

本项目实现一种改进型生物地理学-粒子群混合优化算法（BG-PSO）的PID控制器参数整定方案。系统通过模拟生物地理学中的物种迁移机制与粒子群优化算法相结合，有效优化PID控制器的比例、积分、微分参数。项目包含完整的仿真环境，支持用户自定义被控对象模型，提供可视化优化过程展示和性能指标对比分析，适用于控制理论教学和算法研究验证。

功能特性

• 混合优化算法：结合生物地理学优化（BBO）的迁移机制和粒子群优化（PSO）的搜索策略
• 灵活模型支持：支持传递函数模型（tf/zpk格式）的用户自定义输入
• 多目标优化：可配置ISE/ITSE/IAE等多种误差性能指标
• 可视化分析：提供优化过程收敛曲线、阶跃响应对比、参数敏感性分析
• 性能评估：自动计算超调量、调节时间、稳态误差等关键指标
• 动态演示：生成算法优化过程动画，直观展示参数寻优轨迹

使用方法

1. 配置被控对象：输入被控系统的传递函数模型
2. 设置优化参数：定义种群规模、迭代次数、迁移率等算法参数
3. 指定性能指标：选择误差准则并设置权重系数
4. 定义搜索范围：设定Kp、Ki、Kd参数的上下限约束
5. 运行优化仿真：执行主程序开始参数优化过程
6. 分析结果：查看优化结果、性能对比和收敛特性

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 控制系统工具箱（Control System Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括混合优化算法的完整实现、PID控制器仿真环境的构建、用户交互界面的处理、多种性能指标的计算与评估，以及优化结果的可视化输出生成。该文件通过协调各功能模块的工作流程，实现了从参数配置到结果分析的全过程自动化处理。