2024年智能算法优化PID参数,ITAE、ISE、ITSE、IAE四种适应度函数随意切换,附MATLAB代码...

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!

2024年智能算法优化PID参数,ITAE、ISE、ITSE、IAE四种适应度函数随意切换,附MATLAB代码..._第1张图片

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 == 1
    fobj = @(x)ISE_object(x);   %平方误差积分
elseif xz == 2
    fobj = @(x)ITAE_object(x);  %时间乘以绝对误差积分
elseif xz == 3
    fobj = @(x)ITSE_object(x);  %时间乘方误差积分
elseif xz == 4
    fobj = @(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:

2024年智能算法优化PID参数,ITAE、ISE、ITSE、IAE四种适应度函数随意切换,附MATLAB代码..._第2张图片

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:

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四种算法的寻优过程收敛曲线图:

2024年智能算法优化PID参数,ITAE、ISE、ITSE、IAE四种适应度函数随意切换,附MATLAB代码..._第4张图片

最后,四种算法寻优得到最佳PID参数如下:

NRBO Puma CPO FTTA
Kp 0.08741 0.075192 0.12841 0.07292   
Ti 3.5447  3   15.2719 3      
Td 0.10708  5.438 0.16982 3.9195

代码目录如下:

2024年智能算法优化PID参数,ITAE、ISE、ITSE、IAE四种适应度函数随意切换,附MATLAB代码..._第5张图片

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!

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