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申请/专利权人：济南大学

摘要：本发明公开了一种基于改进角蜥蜴优化算法的PID参数优化方法，属于PID控制优化技术领域，具体步骤为：步骤一：构建PID控制器模型；步骤二：改进角蜥蜴优化算法，包括两处改进：D1、使用自适应惯性权重策略来改进角蜥蜴优化算法的喷血策略；D2、使用自适应步长策略来改进角蜥蜴优化算法的移动策略；步骤三：利用改进角蜥蜴优化算法对PID控制器参数整定优化，通过一定数量的迭代，得到优化后的PID控制器的Kp、Ki、Kd三个参数；步骤四：采用MATLAB和Simulink对PID控制系统进行仿真；改进角蜥蜴优化算法能够在规定的搜索范围内进行更好的寻优，提高了PID控制的适应能力和鲁棒性。

主权项：1.一种基于改进角蜥蜴优化算法的PID参数优化方法，其特征在于，利用角蜥蜴优化算法优化PID控制器的参数，具体步骤如下：步骤一：构建PID控制器模型；步骤二：改进角蜥蜴优化算法，包括两处改进：D1、使用一种自适应惯性权重策略来改进角蜥蜴优化算法的喷血策略，D2、使用一种自适应步长策略来改进角蜥蜴优化算法的移动逃跑策略；步骤三：利用改进角蜥蜴优化算法对PID控制器参数整定优化，迭代得到优化后的PID控制器的Kp、Ki、Kd三个参数，具体步骤为：S1、算法参数初始化：设置角蜥蜴优化算法搜索的最大边界ub、最小边界lb、种群规模N、维度dim、最大迭代数max_iter；S2、PID控制系统的参数值范围作为角蜥蜴搜索代理群体的搜索空间，在取值范围内随机选取一组PID控制系统参数作为搜索代理群体的初始位置；S3、基于最小二乘法构建优化目标函数，用于计算适应度值，目标函数公式为： ；式中，J为目标函数，t_des为期望值，t_act为当前值；S4、计算角蜥蜴搜索代理群体的每个个体的当前适应度值，选取当前迭代最小的适应度值作为最优适应度值,选取当前迭代最大的适应度值作为最差适应度值；S5、利用模拟角蜥蜴防御过程来更新搜索代理种群的位置；S6、模拟角蜥蜴皮肤变亮或变黑的行为，将当前种群中最差的搜索代理位置进行替换；S7、判断是否达到最大迭代次数，若是，则停止寻优输出最优参数，否则，返回S4继续寻优；S8、将搜寻的最优位置分别赋值给Kp、Ki、Kd，并将优化的参数传递到PID控制器中，完成对PID控制器参数的优化；步骤四：采用MATLAB和Simulink对PID控制系统进行仿真。

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