遗传算法优化PID控制器参数

资 源 简 介

遗传算法优化PID控制器参数

详 情 说 明

遗传算法优化PID控制器参数是一种将生物进化原理应用于控制系统调参的智能方法。传统的PID参数整定通常依赖工程师经验或试错法，而遗传算法通过模拟自然选择机制自动寻找最优解。

该方法首先将PID的三个参数(Kp、Ki、Kd)编码为染色体，形成初始种群。每个个体代表一组可能的PID参数组合。系统通过以下进化步骤迭代优化：

适应度评估：用当前参数控制目标系统，根据超调量、调节时间等性能指标计算适应度值。

选择操作：保留适应度高的个体，淘汰性能差的参数组合。

遗传操作：通过交叉和变异产生新一代参数组合，探索新的解空间。

收敛判断：当达到预设迭代次数或适应度不再显著提升时终止算法。

这种方法的优势在于不依赖精确数学模型，能处理非线性系统，且可以避免陷入局部最优。典型应用包括工业过程控制、机器人运动控制等领域，特别适合复杂环境下难以通过传统方法调参的场合。