优化控制基于matlab粒子群算法优化PID船舶航迹控制含Matlab源码 2332期

Posted 2023-02-17 海神之光

⛄一、粒子群算法优化PID简介

1 PID控制器原理
PID控制器，由比例P、积分I和微分D 3个参数所构成．作为二阶线性控制器，比例、积分和微分这3个参数可以直接影响PID控制器的控制效果．所以，通过对比例、积分和微分3个参数进行调整[3]，使系统达到良好的控制特性．协调这3个参数来实现控制器目标的最优值，并引入改进粒子群算法的特性，在给定的范围内对3个参数进行优化使其能达到最为合适的值，进而使整个控制系统性能达到最优．

在控制工业中最常见到的PID控制器的工作原理为:

其中，e(t)为控制误差，即:

用传递函数表示，则为:

其中，Kp为比例系数;Ki为积分系数;Kd为微分系数．

2 标准粒子群算法
粒子群算法(PSO)是一种较为成熟的群智能算法，启发于鸟群、蜂群等觅食的场景，把生物个体当作一个个粒子，并都处在一个D维空间进行搜索，通过迭代寻找最优解，并用适应度来评价解的好坏，最后根据当前搜索到的最优解来寻找全局最优解[4,5,6]．在