论坛 › 算法及编程语言 › 关于(微粒群)pso优化pid

hunan 发表于 2007-5-19 18:20

关于(微粒群)pso优化pid

小女子我在做毕业设计时,遇到了个大难题,是关于pso优化pid的,有哪位高手可以指点下么? 万分感谢...



具体题目:

利用标准PSO算法（带惯性权重的PSO算法）、带收缩因子的PSO算_\带交叉因子的改进PSO算法   分别实现PID控制器的控制参数的优

化与计算机仿真









[ 本帖最后由 hunan 于 2007-5-19 18:22 编辑 ]

风花雪月 发表于 2007-5-28 15:09

有什么具体问题？

hunan 发表于 2007-5-29 21:27

就是要个matlab的程序 优化一个pid的函数

hunan 发表于 2007-5-29 21:29

你qq多少类 ..加下我吧 39383685

风花雪月 发表于 2007-5-30 16:29

clear;
x0=;%x=
c1=1.495;c2=1.495;n=3;group=50;Dmax=100;
% Vmm=;
Vmm=[-2.5 2.5;-2.5 2.5;-2.5 2.5];%可以为负吗

Xmm=;
X=zeros(n,group);V=zeros(n,group);
% omega=zeros(1,group);
% e=0.001;

X(1,:)=x0(1)+5*rand(1,group);V(1,:)=Vmm(1,1)+5*rand(1,group);
X(2,:)=x0(2)+5*rand(1,group);V(2,:)=Vmm(2,1)+5*rand(1,group);
X(3,:)=x0(3)+5*rand(1,group);V(3,:)=Vmm(3,1)+5*rand(1,group);
P_p=X;globe=zeros(n,Dmax);

%%%评价每个粒子适应值，寻找出 P_globle
for j=1:group
    xx=X(:,j)';
%   fz(j)=J_ITAE(xx);
    fz(j)=J_ITAE_discrete(xx);
end
=min(fz);%P_g1*1 ?
globe(:,1)=X(:,I);

for itrtn=1:Dmax
    omega=0.739;
    r1=rand(1);r2=rand(1);
    for i=1:group
      V(:,i)=omega*V(:,i)+c1*r1*(P_p(:,i)-X(:,i))+c2*r2*(globe(itrtn)-X(:,i));
    end
    X=X+V;%先虑出位置，如果先是速度虑出，则位置虑出的受速度影响。
    for i=1:group
    %compare each dimension of V
      for row=1:n
            if X(row,i)>Xmm(row,2)
                X(row,i)=Xmm(row,2);
            elseif X(row,i)<Xmm(row,1)
                X(row,i)=Xmm(row,1);
            else
            end
      end
    end
    for i=1:group
      %compare each dimension of V
      for row=1:n
            if V(row,i)>Vmm(row,2)
                V(row,i)=Vmm(row,2);
            elseif V(row,i)<Vmm(row,1)
                V(row,i)=Vmm(row,1);
            else
            end
      end
    end
   
    for k=1:group
      xx=X(:,j)';
%         fz1(k)=J_ITAE(xx);
      fz1(j)=J_ITAE_discrete(xx);
      if fz1(k)<fz(k)
            P_p(:,k)=X(:,k);
            fz(k)=fz1(k);
      end
      if fz(k)<P_g
            P_g=fz(k);
            
      end
    end
    =min(fz);
    Ess(itrtn)=P_g1;
%   globe=P_p(:,I);
    globe(:,itrtn+1)=X(:,I)
%   if P_g1<e   
%         break;
%   end
end
kp=globe(1,100);ti=globe(2,100)/globe(1,100);td=globe(3,100)/globe(2,100);T=0.5;
   globe_0=;
kp_0=globe_0(1);ti_0=globe_0(2)/globe_0(1);td_0=globe_0(3)/globe_0(2);

numpid=;denpid=;G_pid=tf(numpid,denpid);
numpid_0=;denpid_0=;G_pid_0=tf(numpid_0,denpid_0);

=pade(T,4);G_exp=tf(numz,denz);

numd=();dend=();G_d=tf(numd,dend);


G_c=feedback(G_d*G_pid,G_exp);step(G_c,'b');hold on
    G_c_0=feedback(G_d*G_pid_0,G_exp);step(G_c_0,'r') ;   

functionq=J_ITAE(x)%(x,ht)
% axis();
Kp=x(1);Ki=x(2);Kd=x(3);
Ti=Kp/Ki;Td=Kd/Kp;
T=0.5

    numpid=;denpid=;
    =pade(T,4);
    numd=();dend=();
%   num=conv(conv(numpid,numd),denz);xyj
%   num=conv(conv(numpid,numd),numz); jsx1
    num=conv(conv(numpid,numd),denz);%jsx2
    den1=conv(conv(denpid,dend),denz);
    den2=conv(conv(numpid,numd),numz);
    den=den1+den2;
   
%   t=0:0.1:50;xyj
    t=0:0.1:100;
%   ii=find(t>=T);
%   =step(num,den,t);
%   y=;

%   y(1:length(t)-ii(1)+1)];
   
%   if (ht==1) plot(t,y,'-');
%   end
%   if (ht==2) plot(t,y,'--');
%   end
    q=0;tt=0;
    for j=1:501
      q=q+abs(1-y(j))*tt*0.1;
      tt=tt+0.1;
    end
end

风花雪月 发表于 2007-5-30 16:30

原帖由 hunan 于 2007-5-29 21:29 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif
你qq多少类 ..加下我吧 39383685

不好意思，我的QQ纯用于闲聊
另，今后matlab问题请到matlab讨论区去问

guanglwp 发表于 2007-6-8 13:55

我做的毕业设计也是粒子群优化PID参数的，我找了一个粒子群的源程序，结合了PID程序，但是不能运行，请大侠帮忙给我改改，万分感谢

程序如下：
size=30;
code=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);

   
c1=1.4962;               %学习因子1
c2=1.4962;               %学习因子2
w=0.7298;                %惯性权重
MaxDT=200;               %最大迭代次数
D=3;                     %搜索空间维数（未知数个数）
N=40;                  %初始化群数个体数目      
eps=10;                  %设置精度
%――――初始化种群的个体（可以在这里设置位置和速度的范围）―――

fori=1:N
    for j=1:D
X(i,j)=randn;   %随机初始化位置
V(i,j)=randn;   %随机初始化速度
end      
end
%―――先计算各个粒子的适应度，并初始化pi和pg―――
for i=1:N
    p(i)=pid_gaf(x(i,:));
    y(i,:)=x(i,:);
                                                                              
end                                                                           
pg=x(1,:);               %pg为全局最优
fori=2:N
    ifpid_gaf(x(I,:),D)<pid_gaf(pg,D)      
   pg=x(i,:);
    end
end            
%―――进入主要循环，按照公式依次迭代，直到满足精度要求―――

fort=1:maxDT
fori=1:N
v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand(y(i,:)-x(i,:)) +c2*rand*(pg-x(i,: ));
x(i,: )=x(i,:)+v(i,:);   
if   pid_gaf(x(i,:),D)<p(i)
   p(i)=pid_gaf(x(i,:),D);
   y(i,: )=x(i,:);
end

if p(i)<fitness(pg,D)
    pg=y(i,:);
    end
pbest(t)=fitness(pg,D);
end
%最后给出计算结果。
Figure(1);
Xlabel('time');
Ylabel('best j');

Figure(2);
Polt(timef,rin,'r',timef,yout,'b');
Xlabel('Time(s)');
Ylabel('rin,yout');



%子程序
function=pid_gaf(x(i,:))
global rin yout timef

ts=0.001;       %采样时间
sys=tf(400,);      %传递函数
dsys=c2d(sys,ls,'z'); %将传递函数进行Z变换
=tfdata(dsys,'v');


rin=1.0;
u_1=0.0;u_2=0.0;
y_1=0.0;y_2=0.0;
x=;
b=0;
error_1=0;
tu=1;
s=0;
p=100;


for k=1:1:p
    timef(k)=k*ts;
    r(k)=rin;


u(k)=kpidi(i)*x(1)+kpidi(2)*x(2)+kpid(3)*x(3);


ifu(k)>=10
   u(k)=10;
end

ifu(k)<=-10
   u(k)=-10;
   
end

yout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(2)*u_1+num(3)*u_2;
error(k)=r(k)-yout(k);
%-----return of PID parameters--------

u_2=u_1;u_1=u(k);
y_2=y_1;y_1=yout(k);

x(1)=error(k);                     %calculating p
x(2)=(error(k)-error(k)_1)/ts;       %calculating D
x(3)=x(3)+error(k)*ts;               %calculatingI

error_2=error_1;
error_1=error(k);
ifs==0
    ifyout(k)>0.95&yout(k)<1.05
tu=timef(k)
   s=1;
end
end
end
for   i=1:1:P
ji(i)=abs(error(i))
b=b+ji(i);
ifi>1
error(i)=yout(i)-yout(i-1);
if      erry(i)<0
b=b+100*abs(erry(i));
   end
end
end

风花雪月 发表于 2007-6-10 19:53

你给出的这个程序错误无数，根本没办法修改，没有什么参考价值

zzfox2002 发表于 2009-4-18 15:37

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可是你给的程序肯定无法运行。。。。

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