基于花授粉算法的PID参数整定

Halcom

基于花授粉算法的PID参数整定
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1. clc,clear,close all;
   
2. warning off;
   
3. format longG;
   
4. % 花授粉算法FPA
   
5. maxgen = 200;   % 迭代次数
   
6. sizepop = 20;   % 种群数量
   
7. nvar = 3;       % 3个未知量，kp, ki, kd
   
8. popmin = [0,0,0];  popmax = [1,100,1]; % x
   
9. % popmin = 0.*ones(1,nvar);  popmax = 10.*ones(1,nvar); % x
   
10. beta = 1.5;     % beta控制常数
    
11. pFPA = 0.6;     % 0.6-1.0之间
    
12. % 初始化种群
    
13. for i=1:sizepop
    
14.     pop(i,:) = popmin + (popmax-popmin).*rand(1, nvar);
    
15.     fitness(i) = PID_FPA(  pop(i,:)  );
    
16. end
    
17. % 记录一组最优值
    
18. [bestfitness,bestindex]=min(fitness);
    
19. zbest=pop(bestindex,:);   % 全局最佳
    
20. gbest=pop;                % 个体最佳
    
21. fitnessgbest=fitness;     % 个体最佳适应度值
    
22. fitnesszbest=bestfitness; % 全局最佳适应度值
    
23. 
    
24. % 迭代寻优
    
25. for iter=1:maxgen
    
26.     disp(['当前的迭代次数： ', num2str(iter)])
    
27.     for j=1:sizepop
    
28.         
    
29.         % 种群的更新
    
30.         pop(j,:) = pFPA*( pop(j,:)+rand*(gbest(j,:)-pop(j,:)) )+...
    
31.             (1-pFPA)*( pop(j,:)+ Levy(beta,nvar).*(zbest - pop(j,:)) );
    
32.         
    
33.         % x
    
34.         for kk=1:nvar
    
35.             if pop(j,kk)>popmax(kk)
    
36.                 pop(j,kk)=popmax(kk);
    
37.             end
    
38.             if pop(j,kk)<popmin(kk)
    
39.                 pop(j,kk)=popmin(kk);
    
40.             end
    
41.         end
    
42.         
    
43.         % 适应度更新
    
44.         fitness(j) = PID_FPA( pop(j,:) );
    
45.         
    
46.         % 比较  个体间比较
    
47.         if fitness(j)<fitnessgbest(j)
    
48.             fitnessgbest(j) = fitness(j);
    
49.             gbest(j,:) = pop(j,:);
    
50.         end
    
51.         if fitness(j)<bestfitness
    
52.             bestfitness = fitness(j);
    
53.             zbest =  pop(j,:);
    
54.         end
    
55.     end
    
56.     fitness_iter(iter) = bestfitness;
    
57. end
    
58. 
    
59. disp('最优解')
    
60. disp(zbest)
    
61. fprintf('\n')
    
62. 
    
63. figure('color',[1,1,1])
    
64. plot(fitness_iter,'ro-','linewidth',2)
    
65. % loglog(fitness_iter,'ro-','linewidth',2)
    
66. axis tight
    
67. grid on
    
68. 
    
69. save zbest.mat zbest
    
70. 
    

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4个对应的整定传递函数：

1. >> ts=0.001;
   
2. sys=tf([1.0],[1 1])
   
3. 
   
4. sys =
   
5. 
   
6.     1
   
7.   -----
   
8.   s + 1
   
9. 
   
10. Continuous-time transfer function.
    
11. 
    
12. >> sys=tf([1.0],[1 1],'ioDelay',0.2)
    
13. 
    
14. sys =
    
15. 
    
16.                   1
    
17.   exp(-0.2*s) * -----
    
18.                 s + 1
    
19. 
    
20. Continuous-time transfer function.
    
21. 
    
22. >> sys=tf([1.6],[1 2.584 1.6])
    
23. 
    
24. sys =
    
25. 
    
26.           1.6
    
27.   -------------------
    
28.   s^2 + 2.584 s + 1.6
    
29. 
    
30. Continuous-time transfer function.
    
31. 
    
32. >> sys=tf([1.6],[1 2.584 1.6],'ioDelay',0.1)
    
33. 
    
34. sys =
    
35. 
    
36.                         1.6
    
37.   exp(-0.1*s) * -------------------
    
38.                 s^2 + 2.584 s + 1.6
    
39. 
    
40. Continuous-time transfer function.

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是不是冷得很

学习学习，楼主辛苦了