基于免疫果蝇优化算法的PID控制参数优化

传统的Ziegler-Nichols(ZN)方法通常无法在调节PID参数时获得最佳控制性能。 因此,本文提出了一种以ITAE的错误性能准则作为优化PID参数的适应度函数的免疫果蝇优化算法(IFOA)。 首先,提出的算法选择了最佳的果蝇作为骨质疏松症搜索模式下的免疫疫苗。 然后,在视觉搜索模式下引入了免疫接种和免疫选择机制,避免了飞果优化算法(FOA)的过早出现,克服了人工免疫算法(AIA)在计算繁琐,效率低下方面的缺陷。 最后,使用四个基准测试混合算法的性能,并将其应用于PID参数调整。 仿真结果表明,该算法具有收敛速度快,稳定性好,精度高等优点,并证明了PID控制参数优化的可行性和有效性。