php mysql网站开发...,行政机关单位网站建设,广州红盾信息门户网站,开发一个简单的小程序需要多少钱PID 参数整定就是确定比例系数#xff08;Kp #xff09;、积分系数#xff08;Ki#xff09;和微分系数#xff08;Kd #xff09;的过程#xff0c;以便使 PID 控制器能够在系统中实现稳定、快速、准确的响应。 本期的主题 采用四种2024年的智能优化算法优化PID的三个… PID 参数整定就是确定比例系数Kp 、积分系数Ki和微分系数Kd 的过程以便使 PID 控制器能够在系统中实现稳定、快速、准确的响应。 本期的主题 采用四种2024年的智能优化算法优化PID的三个参数以便达到较好的响应曲线。 四种算法分别是牛顿-拉夫逊优化算法美洲狮优化算法足球队训练算法冠豪猪优化算法。四种算法都是2024年最新的优化算法。 具体原理 首先采用simulink搭建具体的模型模型简单易修改 只需要打开simulink模型修改这里的函数即可。后面的延迟环节也可以在其中随意修改 然后在主函数里边不断地调用该模型并以PID参数寻优常用的四种评价(ITAE/ISE/ITSE/IAE)为适应度函数指标进行寻优。 四种适应度函数公式如下 平方误差积分(ISE): 绝对误差积分(IAE): 时间乘方误差积分(ITSE): 时间乘绝对误差积分(ITAE): 代码中已经集成好方便修改适应度函数 xz 1; %可选四种适应度函数平方误差积分 /时间乘以绝对误差积分 /时间乘方误差积分 /绝对误差积分
if xz 1fobj (x)ISE_object(x); %平方误差积分
elseif xz 2fobj (x)ITAE_object(x); %时间乘以绝对误差积分
elseif xz 3fobj (x)ITSE_object(x); %时间乘方误差积分
elseif xz 4fobj (x)IAE_object(x); %绝对误差积分
end 最后以ITAE指标为例进行展示。将寻优得到的三个最佳参数回代适应度函数得到不同算法的响应曲线对比图。如下所示。 响应曲线对比图 可以看到CPO算法的寻优效果最差其他三种的寻优效果相当。 误差曲线图 四种算法的寻优过程收敛曲线图 最后四种算法寻优得到最佳PID参数如下 NRBOPumaCPOFTTAKp0.087410.0751920.128410.07292 Ti3.5447 3 15.27193 Td0.10708 5.4380.169823.9195 代码目录如下 考虑到大家的matlab版本可能不同作者在这里保存了不同版本的simulink模型。 大家选取相应的版本模型并在主函数和四个适应度函数文件里边把TFmodel22改成TFmodelXX对应的版本即可运行 另外再推荐几篇往期写的PID参数整定文章 三种智能算法优化PID参数软件MATLABAPP开发 改进的粒子群算法整定PID参数并与灰狼算法进行比较附MATLAB代码 灰狼算法整定PID参数传递函数可以任意修改附MATLAB代码
