基于蚁群优化算法的直流电机模糊PID控制(Matlab实现)

简介: 基于蚁群优化算法的直流电机模糊PID控制(Matlab实现)

1 模糊 PID 控制算法研究

传统的 PID 控制器是伺服系统控制中应用最广泛最基本的一种控制器 , 它具有简单、稳定性好、可靠性高等优点。PID 调节规律对相当多的工业控制对象 , 特别是对于线性定常系统控制是非常有效的。其调节过程的品质取决于 PID 控制器各个参数的整定。智能控制的模糊逻辑控制具有实现的简易性和快速性 , 通常以系统误差 e 和误差变化 ec 为输入语句变量 , 因此它具有类似于常规的 PD 控制器特性。由经典控制理论可知 ,PD 控制器可获得良好的系统动态特性 , 但无法消除系统的静态误差 [4]。从以上分析可知 , 模糊 PID 控制的设计主要涉及两个方面的内容。一是模糊控制器和常规PID 的混合结构 ; 二是常规 PID 参数的模糊自整定技术。模糊 PID 复合控制框图如图 1 所示。


为了满足不同误差 e 和误差变化 ∆e 对 PID 参数自整定的要求 , 利用模糊控制规则在线对 PID 参数进行修改 , 便构成了参数模糊自整定 PID 控制器。这种技术的设计思想是先找出 PID 三个参数与误差 e 和误差变化 ec 之间的模糊关系 , 在运行中通过不断检测 e 和 ec , 再根据模糊控制原理


来对三个参数进行在线修改以满足在不同 e 和 ec 时对控制器参数的不同要求 , 从而使被控对象具有良好的动、静态性能 [5]。


                                         图1 模糊 PID 控制系统方框图

2 数学模型

见第5部分。

3 蚂蚁优化算法

见这篇文章:智能优化算法—蚁群算法

4 运行结果

5 Matlab代码


相关文章
|
6天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真
该内容包括一个算法的运行展示和详细步骤,使用了MATLAB2022a。算法涉及水印嵌入和提取,利用LAB色彩空间可能用于隐藏水印。水印通过二维CS-SCHT变换、低频系数处理和特定解码策略来提取。代码段展示了水印置乱、图像处理(如噪声、旋转、剪切等攻击)以及水印的逆置乱和提取过程。最后,计算并保存了比特率,用于评估水印的稳健性。
|
6天前
|
存储 监控 NoSQL
Redis处理大量数据主要依赖于其内存存储结构、高效的数据结构和算法,以及一系列的优化策略
【5月更文挑战第15天】Redis处理大量数据依赖内存存储、高效数据结构和优化策略。选择合适的数据结构、利用批量操作减少网络开销、控制批量大小、使用Redis Cluster进行分布式存储、优化内存使用及监控调优是关键。通过这些方法,Redis能有效处理大量数据并保持高性能。
25 0
|
2天前
|
算法
m基于BP译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真,对比不同的码长
MATLAB 2022a仿真实现了LDPC码的性能分析,展示了不同码长对纠错能力的影响。短码长LDPC码收敛快但纠错能力有限,长码长则提供更强纠错能力但易陷入局部最优。核心代码通过循环进行误码率仿真,根据EsN0计算误比特率,并保存不同码长(12-768)的结果数据。
21 9
m基于BP译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真,对比不同的码长
|
4天前
|
算法
MATLAB|【免费】融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法SCSSA-CNN-BiLSTM双向长短期记忆网络预测模型
这段内容介绍了一个使用改进的麻雀搜索算法优化CNN-BiLSTM模型进行多输入单输出预测的程序。程序通过融合正余弦和柯西变异提升算法性能,主要优化学习率、正则化参数及BiLSTM的隐层神经元数量。它利用一段简单的风速数据进行演示,对比了改进算法与粒子群、灰狼算法的优化效果。代码包括数据导入、预处理和模型构建部分,并展示了优化前后的效果。建议使用高版本MATLAB运行。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
摘要: 本文介绍了使用matlab2022a中优化后的算法,应用于时间序列回归预测,结合CNN、LSTM和Attention机制,提升预测性能。GWO算法用于优化深度学习模型的超参数,模拟灰狼社群行为以求全局最优。算法流程包括CNN提取局部特征,LSTM处理序列依赖,注意力机制聚焦相关历史信息。GWO的灰狼角色划分和迭代策略助力寻找最佳解。
|
6天前
|
算法 计算机视觉
基于高斯混合模型的视频背景提取和人员跟踪算法matlab仿真
该内容是关于使用MATLAB2013B实现基于高斯混合模型(GMM)的视频背景提取和人员跟踪算法。算法通过GMM建立背景模型,新帧与模型比较,提取前景并进行人员跟踪。文章附有程序代码示例,展示从读取视频到结果显示的流程。最后,结果保存在Result.mat文件中。
|
6天前
|
资源调度 算法 块存储
m基于遗传优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB2022a仿真实现了遗传优化的LDPC码OSD译码算法,通过自动搜索最佳偏移参数ΔΔ以提升纠错性能。该算法结合了低密度奇偶校验码和有序统计译码理论,利用遗传算法进行全局优化,避免手动调整,提高译码效率。核心程序包括编码、调制、AWGN信道模拟及软输入软输出译码等步骤,通过仿真曲线展示了不同SNR下的误码率性能。
10 1
|
6天前
|
存储 算法 数据可视化
基于harris角点和RANSAC算法的图像拼接matlab仿真
本文介绍了使用MATLAB2022a进行图像拼接的流程,涉及Harris角点检测和RANSAC算法。Harris角点检测寻找图像中局部曲率变化显著的点,RANSAC则用于排除噪声和异常点,找到最佳匹配。核心程序包括自定义的Harris角点计算函数,RANSAC参数设置,以及匹配点的可视化和仿射变换矩阵计算,最终生成全景图像。
|
6天前
|
算法 Serverless
m基于遗传优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了遗传优化的归一化最小和(NMS)译码算法,应用于低密度奇偶校验(LDPC)码。结果显示了遗传优化的迭代过程和误码率对比。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找最佳归一化因子,以提升NMS译码性能。核心程序包括迭代优化、目标函数计算及性能绘图。最终,展示了SNR与误码率的关系,并保存了关键数据。
19 1
|
6天前
|
数据安全/隐私保护
地震波功率谱密度函数、功率谱密度曲线,反应谱转功率谱,matlab代码
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度