1 简介
针对开关磁阻调速电动机(SRD)非线性、数学模型难以精确建立的特点,采用粒子群算法对开关磁阻电动机PID控制器参数进行优化,基于MATLAB Simulink建立SRD仿真模型,仿真验证粒子群优化算法的有效性。
2 部分代码
%% 清空环境
clear
clc
%% 参数设置
w = 0.6; % 惯性因子
c1 = 2; % 加速常数
c2 = 2; % 加速常数
Dim = 3; % 维数
SwarmSize = 100; % 粒子群规模
ObjFun = @PSO_PID; % 待优化函数句柄
MaxIter = 100; % 最大迭代次数
MinFit = 0.1; % 最小适应值
Vmax = 1;
Vmin = -1;
Ub = [300 300 300];
Lb = [0 0 0];
%% 粒子群初始化
Range = ones(SwarmSize,1)*(Ub-Lb);
Swarm = rand(SwarmSize,Dim).*Range + ones(SwarmSize,1)*Lb % 初始化粒子群
VStep = rand(SwarmSize,Dim)*(Vmax-Vmin) + Vmin % 初始化速度
fSwarm = zeros(SwarmSize,1);
for i=1:SwarmSize
fSwarm(i,:) = feval(ObjFun,Swarm(i,:)); % 粒子群的适应值
end
%% 个体极值和群体极值
[bestf bestindex]=min(fSwarm);
zbest=Swarm(bestindex,:); % 全局最佳
gbest=Swarm; % 个体最佳
fgbest=fSwarm; % 个体最佳适应值
fzbest=bestf; % 全局最佳适应值
%% 迭代寻优
iter = 0;
y_fitness = zeros(1,MaxIter); % 预先产生4个空矩阵
K_p = zeros(1,MaxIter);
K_i = zeros(1,MaxIter);
K_d = zeros(1,MaxIter);
end
%% 绘图输出
figure(1) % 绘制性能指标ITAE的变化曲线
plot(y_fitness,'LineWidth',2)
title('最优个体适应值','fontsize',18);
xlabel('迭代次数','fontsize',18);ylabel('适应值','fontsize',18);
set(gca,'Fontsize',18);
figure(2) % 绘制PID控制器参数变化曲线
plot(K_p)
hold on
plot(K_i,'k','LineWidth',3)
plot(K_d,'--r')
title('Kp、Ki、Kd 优化曲线','fontsize',18);
xlabel('迭代次数','fontsize',18);ylabel('参数值','fontsize',18);
set(gca,'Fontsize',18);
legend('Kp','Ki','Kd',1);
3 仿真结果
4 参考文献
[1]杨智闻, 王宏华, and 宋苏影. "基于粒子群算法的开关磁阻调速电动机PID控制器参数优化." 机械制造与自动化 45.1(2016):4.
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5 MATLAB代码与数据下载地址
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