【PID优化】基于海鸥算法PID控制器优化设计含Matlab源码
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2023年03月17日 00:22 福建 __
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1 内容介绍
PID控制器广泛应用于自动控制,电子等领域,其参数的合理性是衡量系统性能指标的关键因素.引入海鸥优化算法优化PID控制器的参数,与传统的寻优方法相比可提高控制器的稳定性和动态特性.
2 部分代码
function[Score,Position,Convergence]=SOA(Search_Agents,Max_iterations,Lower_bound,Upper_bound,dimension,objective)
Position=zeros(1,dimension);
Score=inf;
Positions=init(Search_Agents,dimension,Upper_bound,Lower_bound);
Convergence=zeros(1,Max_iterations);
l=0;
while l<Max_iterations
for i=1:size(Positions,1)
Flag4Upper_bound=Positions(i,:)>Upper_bound;
Flag4Lower_bound=Positions(i,:)<Lower_bound;
Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4Upper_bound+Flag4Lower_bound)))+Upper_bound.*Flag4Upper_bound+Lower_bound.*Flag4Lower_bound;
fitness=objective(Positions(i,:));
if fitness<Score
Score=fitness;
Position=Positions(i,:);
end
end
Fc=2-l*((2)/Max_iterations);
for i=1:size(Positions,1)
for j=1:size(Positions,2)
r1=rand();
r2=rand();
A1=2Fcr1-Fc;
C1=2*r2;
b=1;
ll=(Fc-1)*rand()+1;
D_alphs=FcPositions(i,j)+A1((Position(j)-Positions(i,j)));
X1=D_alphs*exp(b.*ll).*cos(ll.2pi)+Position(j);
Positions(i,j)=X1;
end
end
l=l+1;
Convergence(l)=Score;
end
3 运行结果
4
参考文献
[1]许乐, 莫愿斌, 卢彦越. 基于改进海鸥优化算法的PID控制器参数优化[J]. 机床与液压, 2021, 49(16):7.
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机、雷达通信、无线传感器等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。
部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。
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