PID控制算法仿真,pid控制算法实际应用
【PID优化】基于樽海鞘算法PID控制器优化设计含矩阵实验室源码_MATLAB仿真博客的技术博客_博客
一内容介绍PID参数对系统的稳定性，可靠性以及快速响应具有重要意义。为了进一步优化PID控制器参数，选择樽海鞘算法(Salp群算法SSA)优化不稳定系统的控制器PID参数，并将整定的结果与粒子群算法（粒子群优化算法)优化结果进行对比。结果表明，改进后的算法能够提高系统的控制精度和响应速度。
2部分代码%_________________________________________________________________________________
% Salp群体算法(SSA)源代码版本1.0
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%在MATLAB R2016a中开发
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%作者和程序员：Seyedali Mirjalili
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%电子邮件：ali.mirjalili@gmail.com
% seyedali。mirjalili @ griffithuni。edu。澳大利亚
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%主页：http://www.alimirjalili.com
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%主要纸张：
% S。米尔贾利利A.H。甘多米、SZ。米尔贾利利、s。萨雷米、h。法里斯、S.M。米尔贾利利、
% Salp群算法：工程设计问题的仿生优化器
工程软件的进步百分比
% DOI:http://dx . DOI . org/10.1016/j . advengsoft . 2017 . 07 . 002
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%该函数初始化第一批搜索代理
函数位置=初始化(SearchAgents_no，dim，ub，lb)
Boundary_no=size(ub，1)；% numnber个边界
%如果所有变量的边界相等，并且用户输入一个信号
泛素蛋白和镑的百分比
如果边界编号==1
Positions=rand(SearchAgents_no，dim).*(u b-lb)lb；
目标
%如果每个变量有不同的镑和泛素蛋白
如果边界一号
对于i=1:暗淡
ub _ I=ub(I)；
lb _ I=lb(I)；
Positions(:i)=rand(SearchAgents_no，1).*(ub _ I-lb _ I)lb _ I；
目标
目标
3运行结果
四参考文献[1]刘亚飞，郝玉然，韩超杰。基于樽海鞘算法的PID参数优化[J]的缩写.通信电源技术， 2020, 37(20):3.
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