1.完整项目描述和程序获取
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2.部分仿真图预览
3.算法概述
基于Q-Learning的PID控制器通过强化学习的自适应优化能力，突破了传统PID参数整定的局限性，为复杂系统控制提供了高效解决方案。其核心在于将 PID 参数调整建模为马尔可夫决策过程（MDP），通过状态 - 动作 - 奖励的闭环交互学习最优控制策略。尽管存在计算复杂度高和离散化限制等问题，但其在工业控制、机器人、无人机等领域的成功应用已彰显巨大潜力。随着深度强化学习、连续空间算法的发展，未来该技术有望进一步提升实时性和泛化能力，推动智能控制技术向更广泛的工程场景渗透。
4.部分源码
...................................................................................
% 计算稳定时间 (误差小于5%的设定值)
threshold = 0.05 * setpoint;
for i = num_steps:-1:1
if abs(performance_history(i, 1)) > threshold
settling_time = i * Ts;
break;
end
end
% 计算上升时间 (首次达到设定值的10%-90%的时间)
if setpoint ~= 0
rise_start = 0;
rise_end = 0;
for i = 1:num_steps
if position_history(i) >= 0.1*setpoint && rise_start == 0
rise_start = i * Ts;
end
if position_history(i) >= 0.9*setpoint && rise_end == 0
rise_end = i * Ts;
end
end
if rise_start > 0 && rise_end > 0
rise_time = rise_end - rise_start;
end
end
% 计算超调量
if setpoint_type == 'step' & setpoint ~= 0
max_response = max(position_history);
overshoot = 100 * (max_response - setpoint) / setpoint;
end
%% 结果可视化
% 创建图形窗口
figure('Position', [100, 100, 1200, 800]);
% 绘制系统响应
subplot(2, 2, 1);
plot((0:num_steps-1)*Ts, reference_history, 'r-', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot((0:num_steps-1)*Ts, position_history, 'b-', 'LineWidth', 1.5);
title('PID系统响应');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('位置');
legend('参考信号', '系统输出');
grid on;
% 绘制控制信号
subplot(2, 2, 2);
plot((0:num_steps-1)*Ts, control_history, 'g-', 'LineWidth', 1.5);
title('控制信号');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('PID控制输出');
grid on;
% 绘制误差
subplot(2, 2, 3);
plot((0:num_steps-1)*Ts, error_history, 'm-', 'LineWidth', 1.5);
title('跟踪误差');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('PID误差');
grid on;
% 绘制PID参数变化
subplot(2, 2, 4);
plot((0:num_steps-1)*Ts, Kp_history, 'r-', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot((0:num_steps-1)*Ts, Ki_history, 'g-', 'LineWidth', 1.5);
plot((0:num_steps-1)*Ts, Kd_history, 'b-', 'LineWidth', 1.5);
title('PID参数变化');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('PID参数值');
legend('Kp', 'Ki', 'Kd');
grid on;
%% 输出性能指标
fprintf('基于PID控制器性能评估:\n');
fprintf('------------------------------------\n');
fprintf('控制能量: %.4f\n', control_effort);
if settling_time > 0
fprintf('稳定时间 (5%%): %.4f s\n', settling_time);
end
if rise_time > 0
fprintf('上升时间 (10%-90%%): %.4f s\n', rise_time);
end
if overshoot > 0
fprintf('超调量: %.2f%%\n', overshoot);
end
fprintf('------------------------------------\n');
fprintf('最终奖励值: %.4f\n', performance_history(end, 7));
fprintf('平均奖励值: %.4f\n', mean(performance_history(:, 7)));
fprintf('探索率: %.4f\n', epsilon);
save R0.mat
0Z_021m
---
