利用粒子群算法(PSO)优化PID控制器参数

资 源 简 介

利用粒子群算法(PSO)优化PID控制器参数

详 情 说 明

粒子群算法优化PID控制器参数是一种结合智能优化与经典控制的有效方法。PID控制器因其结构简单、易于实现，在工业控制中广泛应用。但传统的PID参数整定方法如试凑法或Ziegler-Nichols法往往难以获得最优参数。

粒子群算法（PSO）模拟鸟群觅食行为，通过群体智能搜索最优解。在优化PID参数时，每个粒子代表一组Kp、Ki、Kd参数，算法通过不断更新粒子的速度和位置来寻找使系统性能最优的参数组合。

ITAE（Integral of Time-weighted Absolute Error）是一种常用的性能指标，其特点是对系统响应的后期误差给予更大权重，能够有效减少超调并加快系统稳定。

程序实现思路： 初始化粒子群，随机设定各粒子的PID参数及速度。 计算每个粒子对应的系统响应，并根据ITAE指标评估其适应度。 更新个体最优和全局最优解，调整粒子速度和位置。 迭代直至满足终止条件，输出最优PID参数。

该方法相比传统整定方式能更高效地找到全局最优或接近最优的PID参数，尤其适用于复杂非线性系统。