遗传算法pid整定matlab

主程序：chap5_2.m

%GA(Generic Algorithm) Program to optimize PID Parameters clear all; close all;

global rin yout timef

Size=30; CodeL=3;

MinX(1)=zeros(1); MaxX(1)=20*ones(1); MinX(2)=zeros(1); MaxX(2)=1.0*ones(1); MinX(3)=zeros(1); MaxX(3)=1.0*ones(1);

Kpid(:,1)=MinX(1)+(MaxX(1)-MinX(1))*rand(Size,1); Kpid(:,2)=MinX(2)+(MaxX(2)-MinX(2))*rand(Size,1); Kpid(:,3)=MinX(3)+(MaxX(3)-MinX(3))*rand(Size,1);

G=100; BsJ=0;

%*************** Start Running *************** for kg=1:1:G

time(kg)=kg;

%*****

PID参数整定

Ｆ

福建电脑

ＵＪＩＡＮＣＯＭＰＵＴＥＲ

基于遗传算法的ＰＩＤ参数整定与优化

梁肖肖，常家树，董沁怡，于雯彬，于蕾

（徐州工程学院信电工程学院江苏徐州２２１０００）

【摘要】：ＰＩＤ参数整定与优化一直是自动控制领域研究的重要问题。采用遗传算法进行ＰＩＤ参数整定与优化是一种寻求全局最优且与初始条件无关的优化方法。在参数整定与优化过程中，考虑了过程控制系统的参数整定特点和寻优精度。

：遗传算法；ＰＩＤ控制；参数；寻优【关键词】０．引言

PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于过其算法简单、

程控制和运动控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统中。在PID控制中，控制效果的PID好坏完全取决与PID参数的整定与优化。目前，参数整定与优化方法有很多，如Z-N法、继电型自整最优设计法及梯度法、单纯形法。前几种整定方定法、

法带有经验性并且不是最优解，梯度法和单纯形法极易陷入局部最优点。因此可采用遗传算法进行参数寻优，该方法是一种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的高效优化组合方法。

１．遗传算法

遗传算法，是由美国的J.H.Holland提出的一种模仿生物进化过程的最优化方法。是以自然选择与遗传理论为基础，将生

遗传算法在调节控制系统参数中的应用

【摘要】自动化控制系统多采用PID控制器来调节系统稳定性和动态性，PID的

Kp,Ki,Kd参数需要合理选择方能达到目标。遗传算法是一种模拟生物进化寻求最优解的有效算法，本文通过利用GAbx工具箱实现对控制电机的PID进行参数优化，利用matlab的仿真功能可以观察控制效果。 1. 直流伺服电机模型 1.1物理模型

图1 直流伺服电机的物理模型

u?---电枢输入电压（V） Ra---电枢电阻（?） LS---电枢电感（H）

uq---感应电动势（V） Tg---电机电磁转矩（N?m） J---转动惯量（kg?m2）

B---粘性阻尼系数（N?m?s） ig---流过电枢的电流（A） ?---电机输出的转角（rad）

1.2传递函数

利用基尔霍夫定律和牛顿第二定律得出电机基本方程并进行拉布拉斯变换

Ua(s)?Uq(s)?Ia(s)?Ra?Las?Ia(s)Tg(s)?Js2??(s)?Bs??(s)Tg(s)?Ia(s)?KtUq(s)?Kes??(s)式中：Kt为电机的转动常数（N?m）A；Ke为感应电动势常数（V?s）rad

Ua(s) Ia(s) 1 Las?RaT

完整可以运行的数值优化遗传算法源代码

function [X,MaxFval,BestPop,Trace]=fga(FUN,bounds,MaxEranum,PopSize,options,pCross,pMutation,pInversion)

% [X,MaxFval,BestPop,Trace]=fga(FUN,bounds,MaxEranum,PopSize,options,pCross,pMutation,pInversion)

% Finds a maximum of a function of several variables.

% fga solves problems of the form:

% max F(X) subject to: LB <= X <= UB (LB=bounds(:,1),UB=bounds(:,2))

% X - 最优个体对应自变量值

% MaxFval - 最优个体对应函数值

% BestPop - 最优的群体即为最优的染色体群

% Trace - 每代最佳个体所对应的目标函数值

% FUN

MATLAB_Simulink仿真

2008年4月第31卷第2期

舰船电子对抗

SHIPBOARDELECTRONICCOUNTERMEASURE

Apr.2008

Vol.31No.2

基于MATLAB的PID参数整定

周 晖

(船舶重工集团公司723研究所,扬州225001)

摘要:比例积分微分(PID)控制器参数往往因整定不良、性能欠佳,对运行工况的适应性很差。根据稳定边界法则,

以某一控制模型为例介绍如何在MATLAB工具帮助下整定并验证PID控制器参数。

关键词:比例积分微分;稳定边界法;控制器

-1413(2008)02-0107-03中图分类号:TN273 文献标识码:A 文章编号:CN32

PIDParameterReductionBasedonMATLAB

ZHOUHui

(The723InstituteofCSIC,Yangzhou225001,China)

Abstract:Theparameteradaptabilityofproportion-integra-ldifferential(PID)controllertotheop-eratingsituationisverybadsometimesbecausetheredu

介绍遗传算法MATLAB程序设计

摘自 Matlab在数学建模中的应用， 北航出版社，2011.4

4.2遗传算法MATLAB程序设计

4.2.1程序设计流程及参数选取 4.2.1.1遗传算法程序设计伪代码

BEGIN

t = 0 ; %Generations NO.

初始化P(t) ; %Initial Population or Chromosomes 计算P(t) 的适应值; while (不满足停止准则) do begin t = t+1 ;

从P(t-1)中选择P(t) ; % Selection

重组P(t) ; % Crossover and Mutation 计算P(t) 的适应值; end END

4.2.1.2遗传算法的参数设计原则

在单纯的遗传算法当中，也并不总是收敛，即使在单峰或单调也是如此。这是因为种群的进化能力已经基本丧失，种群早熟。为了避免种群的早熟，参数的设计一般遵从以下原则[5]：

（1）

遗传算法的程序实例

f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] 一、初始化(编码)

initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)，

长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。 代码:

%Name: initpop.m %初始化

function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength));

% rand随机产生每个单元为 {0,1} 行数为popsize，列数为chromlength的矩阵， % roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。 二、计算目标函数值

1、将二进制数转化为十进制数(1) 代码:

%Name: decodebinary.m

%产生 [2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量，然后求和，将二进制转化为十进制 function pop2=decodebinary(pop)

[px,py]=size(pop);

摘自 Matlab在数学建模中的应用， 北航出版社，2011.4

4.2遗传算法MATLAB程序设计

4.2.1程序设计流程及参数选取 4.2.1.1遗传算法程序设计伪代码

BEGIN

t = 0 ; %Generations NO.

初始化P(t) ; %Initial Population or Chromosomes 计算P(t) 的适应值; while (不满足停止准则) do begin t = t+1 ;

从P(t-1)中选择P(t) ; % Selection

重组P(t) ; % Crossover and Mutation 计算P(t) 的适应值; end END

4.2.1.2遗传算法的参数设计原则

在单纯的遗传算法当中，也并不总是收敛，即使在单峰或单调也是如此。这是因为种群的进化能力已经基本丧失，种群早熟。为了避免种

遗传算法是对达尔文生物进化理论的简单模拟，其遵循“适者生存”、“优胜略汰”的原理。遗传算法模拟一个人工种群的进化过程，并且通过选择、杂交以及变异等机制，种群经过若干代以后，总是达到最优（或近最优）的状态。

自从遗传算法被提出以来，其得到了广泛的应用，特别是在函数优化、生产调度、模式识别、神经网络、自适应控制等领域，遗传算法更是发挥了重大的作用，大大提高了问题求解的效率。遗传算法也是当前“软计算”领域的重要研究课题。

本文首先结合MATLAB对遗传算法实现过程进行详细的分析，然后通过1个实际的函数优化案例对其应用进行探讨。

1. 遗传算法实现过程

现实生活中很多问题都可以转换为函数优化问题，所以本文将以函数优化问题作为背景，对GA的实现过程进行探讨。大部分函数优化问题都可以写成求最大值或者最小值的形式，为了不是一般性，我们可以将所有求最优值的情况都转换成求最大值的形式，例如，求函数f(x)的最大值，

若是求函数f(x)的最小值，可以将其转换成

g(x)=-f(x)，然后求g(x)的最大值，

这里x可以是一个变量，也可是是一个由k个变量组成的向量, x=(x1, x2, …, xk)。每个xi, i=1,2,…,k, 其定义域为Di，Di=[ai,

复制代码

在这里使用启发式算法GA（遗传算法）来进行参数寻优，用网格划分(grid search)来寻找最佳的参数c和g，虽然采用网格搜索能够找到在CV意义下的最高的分类准确率，即全局最优解，但有时候如果想在更大的范围内寻找最佳的参数c和g会很费时，采用启发式算法就可以不必遍历网格内的所有的参数点，也能找到全局最优解。

关于遗传算法这里不打算过多介绍，想要学习的朋友可以自己查看相关资料。

使用GA来进行参数寻优在在libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]工具箱中已经实现gaSVMcgForClass.m（分类问题参数寻优）、gaSVMcgForRegress.m（回归问题参数寻优）。

1.

2. 3. 4. 5. 6. 7.

利用GA参数寻优函数(分类问题):gaSVMcgForClass [bestCVaccuracy,bestc,bestg,ga_option]= gaSVMcgForClass(train_label,train,ga_option) 输入：

train_label:训练集的标签，格式要求与svmtrain相同。 train:训练集，格式要求与svmtrain相同。

ga_optio