一种分数阶PID控制器参数优化整定方法与流程

技术特征：

1.一种分数阶PID控制器参数优化整定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，基于控制系统的复杂度获得状态转移算法寻优的搜索力度SE和最大允许迭代次数Maxiter；获得分数阶PID控制器待整定参数范围；在n维空间中随机生成所述待整定参数范围内的个体集Best_k，其中n为待寻优参数的个数；

步骤2，对于所述Best_k中的个体依次分别进行伸缩变换运算、旋转变换运算和坐标变换运算，分别得到最优样本，直至进行运算的个体个数等于Maxiter；

步骤3，输出所有所述最优样本和对应的性能指标函数值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中分数阶PID控制器待整定参数包括：比例系数K_P、积分系数K_I、微分系数K_D、积分阶次λ和微分阶次μ。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2中对于所述Best_k中的个体依次分别进行伸缩变换运算、旋转变换运算和坐标变换运算，分别得到最优样本还包括：对于所述Best_k中的个体依次分别利用伸缩变换算子、旋转变换算子和坐标变换算子运算获得SE各样本，并利用更新策略更新更新当前最好的个体。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤对于所述Best_k中的个体依次分别进行伸缩变换运算、旋转变换运算和坐标变换运算，分别得到最优样本后还包括：如果当前最优样本有变动，利用平移变换操作并以同样的机制更新当前最好个体。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤1中的伸缩变换算子还包括：

x_k+1＝x_k+γR_ex_k，

其中，γ为伸缩因子，为正常数；R_e∈R^n×n为一元素服从高斯分布的随机对角矩阵。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤1中的旋转变换算子还包括：

$x_{k+1}=x_k+\mathrm{\α}\frac{1}{n\left|\right|x_k|{|}_2}{R}_r{x}_k,$

其中，其中α为旋转因子，为正常数；Rr∈Rn×n是一个随机矩阵，且元素的取值在[-1，1]范围内；∥·∥₂为向量2范数。

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤1中的坐标变换算子还包括：

x_k+1＝x_k+δR_ax_k，

其中δ为坐标因子，为正常数；Ra∈Rn×n为一元素服从高斯分布且仅有一个随机位置为非零值的随机对角矩阵。

8.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤1中的平移变换算子形式为：

$x_{k+1}=x_k+{\mathrm{\βR}}_t\frac{x_k-x_{k-1}}{\left|\right|x_k-x_{k-1}|{|}_2},$

其中，β为为平移因子，为正常数；R_t∈R为一随机变量，取值在[0，1]范围内。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述和所述最优样本对应的性能指标函数值J还包括：

$J=\underset{k=0}{\overset{N}{\Σ}}k\left|e\left(k\right)\right|,$

其中，e(k)为控制系统输出误差，N为样本时间。