【PID优化】基于海鸥算法PID控制器优化设计含Matlab源码

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=2*Fc*r1-Fc; 

            C1=2*r2; 

            b=1;             

            ll=(Fc-1)*rand()+1;  

            D_alphs=Fc*Positions(i,j)+A1*((Position(j)-Positions(i,j)));                   

            X1=D_alphs*exp(b.*ll).*cos(ll.*2*pi)+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。

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