基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真

1.课题概述

基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真。对比优化前后的PID控制输出。

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

版本：MATLAB2022a

steps=range0;
it=1;
while steps>=range2
    % 输出迭代信息
    it
    % 生成新种群
    for i=1:Npop
        x(:,i)=Goodpid+2*(rand(dim, 1)-0.5).*steps;
        % 确保新个体在有效搜索范围内
ind=find(x(:, i)<vmin);
x(ind, i)=vmin(ind);
ind=find(x(:, i)>vmax);
x(ind, i)=vmax(ind);
    end
    % 计算新种群适应度
fhd   = str2func(Fobj);
fvals = feval(fhd, x);
     % 更新最优个体与最优性能指标
    if min(fvals)<fmin
fmin    = min(fvals);
ind     = find(fvals==min(fvals));
ind     = min(ind);
Goodpid = x(:,ind);
    end

steps  = steps-steps*range3;
Nrange = norm(steps);
    it=it+1;

kps(it)=Goodpid(1);
kis(it)=Goodpid(2);
kds(it)=Goodpid(3);

end


figure;
plot(kps)
hold on
plot(kis)
hold on
plot(kds)
grid on
legend('kp','ki','kd');

% 输出并保存最优PID参数
disp('优化后');
Kp=Goodpid(1)
Ki=Goodpid(2)
Kd=Goodpid(3)
disp('优化前');
Kp0=kps(2)
Ki0=kis(2)
Kd0=kds(2)



save PID.matKp Ki Kd Kp0 Ki0 Kd0

4.系统原理简介

       大爆炸优化算法(Big Bang-Big Crunch，BB-BC)是一种受宇宙大爆炸理论启发而提出的全局优化方法。它模仿了宇宙从奇点出发经历快速膨胀（Big Bang）、收缩（Big Crunch）以及再次膨胀等过程，在搜索空间中进行迭代以期找到全局最优解。这种方法特别适用于PID控制器参数的寻优问题，通过寻优使得PID控制器性能指标（如ITAE、ISE、ISSE等）达到最优。

       在PID控制器中，其输出u(t)由比例P、积分I和微分D三个部分组成：

       u(t) = K_P * e(t) + K_I * ∫e(t)dt + K_D * de(t)/dt

       其中，K_P、K_I和K_D分别代表比例增益、积分时间常数和微分时间常数，e(t)是误差信号，即设定值与实际值之差。

        大爆炸优化算法可以在全局范围内有效地寻优PID控制器参数，从而提高控制系统的动态性能和稳定性。