基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真

本文主要是介绍基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1.课题概述

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

4.系统原理简介

5.完整工程文件

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

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steps=range0;
it=1;
while steps>=range2% 输出迭代信息it% 生成新种群for i=1:Npopx(:, 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)<fminfmin    = min(fvals);ind     = find(fvals==min(fvals));ind     = min(ind);Goodpid = x(:, ind);endsteps  = steps-steps*range3;Nrange = norm(steps);it=it+1;kps(it)=Goodpid(1);kis(it)=Goodpid(2);kds(it)=Goodpid(3);endfigure;
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.mat Kp Ki Kd Kp0 Ki0 Kd0
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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。