电动助力转向综合前馈和模糊PID反馈的电流控制算法
用PID调节优化电机驱动系统的效率和精度
用PID调节优化电机驱动系统的效率和精度PID调节是一种常用的控制策略，可用于优化电机驱动系统的效率和精度。
本文将介绍PID调节的原理和应用，并探讨其在电机驱动系统中的具体应用案例。
一、PID调节的原理PID调节是一种基于反馈控制的方法，通过不断调整输出信号，使系统的实际输出与期望输出之间达到最优的差距。
PID控制器由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成。
1. 比例（Proportional）部分：根据误差的大小决定输出信号的变化幅度。
比例控制主要用于快速响应系统变化，并减小稳态误差。
2. 积分（Integral）部分：根据误差的累积值决定输出信号的变化幅度。
积分控制主要用于消除系统的静态误差。
3. 微分（Derivative）部分：通过计算误差变化率来调整输出信号的变化速度。
微分控制主要用于抑制系统的震荡和提高系统的稳定性。
通过合理地调节PID控制器的参数，可以使系统达到期望的效果，并提高系统的响应速度、稳定性和精度。
二、PID调节在电机驱动系统中的应用电机驱动系统是一种常见的控制系统，PID调节在其中被广泛应用。
下面将以直流电机驱动系统为例，介绍PID调节在电机驱动中的应用。
1. 速度控制直流电机的转速控制是电机驱动系统的重要任务之一。
PID调节可用于实时调整电机的驱动信号，使电机达到期望的转速。
控制器根据电机实际转速与期望转速之间的差异，不断调整输出信号，实现电机转速的精确控制。
2. 位置控制除了速度控制，PID调节还可用于电机的位置控制。
通过控制电机的驱动信号，使电机在给定的位置上停止或定位到指定位置。
控制器根据电机实际位置与期望位置之间的差异，调整输出信号，实现电机位置的精确控制。
3. 力矩控制在某些应用中，需要通过控制电机的力矩来实现特定的任务。
PID 调节可用于调整电机的驱动信号，使电机输出期望的力矩。
控制器根据电机实际输出力矩与期望输出力矩之间的差异，调整输出信号，实现电机力矩的精确控制。
电机控制系统中的PID调节技术
电机控制系统中的PID调节技术电机控制系统是现代工业中常见的控制系统之一，它的性能和稳定性直接影响到整个生产线的运行效率。
PID调节技术是一种广泛应用于电机控制系统中的控制算法，它通过不断地调节比例、积分和微分三个参数，使得系统输出与期望值之间达到最佳的匹配，从而实现精准的控制。
本文将详细介绍电机控制系统中PID调节技术的原理和应用。
一、PID调节技术的原理PID调节技术是由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个参数组成的控制算法。
比例参数主要用来调节系统的响应速度，当比例参数增大时，系统的超调量会减小，但会增加震荡的可能性；积分参数主要用来减小稳态误差，当积分参数增大时，系统对于稳态误差的消除能力会增强，但会增加系统的超调量；微分参数主要用来抑制系统的震荡，当微分参数增大时，系统对于幅度变化较大的信号会有更快的响应速度，但会增加系统的灵敏度。
通过不断地调节这三个参数，PID调节技术可以使得系统输出与期望值之间达到最佳的匹配，从而实现精准的控制。
二、PID调节技术在电机控制系统中的应用在电机控制系统中，PID调节技术被广泛地应用于速度控制、位置控制和力控制等方面。
在速度控制方面，通过对电机的电压和电流进行PID调节，可以精确地控制电机的转速，使得电机在不同转速下都能够保持稳定的运行状态。
在位置控制方面，通过对电机的脉冲信号和位置反馈信号进行PID调节，可以实现电机的定位精度，使得电机可以按照指定的位置轨迹进行准确移动。
在力控制方面，通过对电机的输出力矩进行PID调节，可以控制电机输出的力矩大小，使得电机可以完成各种力控制任务。
三、PID调节技术在电机控制系统中的优势PID调节技术在电机控制系统中具有响应速度快、稳态误差小、抗干扰能力强等优势。
由于PID调节技术具有简单易实现的特点，因此被广泛地应用于各种电机控制系统中。
此外，PID调节技术在参数调节方面也比较灵活，可以根据实际控制需求不断地调节参数，使得系统能够在不同的工况下都能够保持优良的控制性能。
基于模糊PID前馈控制的VRV空调控制方法研究
计算机测量与控制．２０２０．２８（１２） 犆狅犿狆狌狋犲狉犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋牔犆狅狀狋狉狅犾 ·６５ ·收稿日期：２０２００３０７； 修回日期：２０２００３２６。
基金项目：辽宁省教育厅青年科技人才“育苗”项目（ＬＱＧＤ２０１９０１２）。
作者简介：郭兆明（１９９３），男，辽宁锦州人，硕士研究生，主要从事嵌入式控制系统应用方向的研究。
李树江（１９６６），男，辽宁北镇人，博士，教授，博士生导师，主要从事智能控制技术等方向的研究。
张 俊（１９８６），男，辽宁沈阳人，博士，副教授，主要从事运行优化控制算法等方向的研究。
文章编号：１６７１４５９８（２０２０）１２００６５０５ ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０２０．１２．０１４ 中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标识码：Ａ基于模糊犘犐犇前馈控制的犞犚犞空调控制方法研究郭兆明，李树江，张 俊（沈阳工业大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳 １１０８７０）摘要：变制冷剂流量（ＶＲＶ）空调系统由于其舒适性、环保性和节能性得到了广泛的应用，但其系统具有多变量、非线性、强耦合等特点；对于这个问题，在ＶＲＶ空调系统房间模型基础上，应用仿真实验以及数学建模的方式建立蒸发器过热度、制冷剂质量流量以及电子膨胀阀的数学关系，设计了带有前馈补偿的模糊ＰＩＤ控制器，以过热度的偏差及其变化率作为输入，通过模糊推理在线整定的ＰＩＤ控制器参数，解决蒸发器过热度控制的不确定性、非线性和时变性问题，实现了对本房间过热度的精准控制；其次，针对不同房间负荷变化产生相互影响的耦合现象，将本房间以外的制冷剂总流量的变化及其变化率作为输入，设计了基于模糊控制的前馈补偿器，修正电子膨胀阀开度；然后，对所设计的控制方法进行仿真验证，模拟了多种ＶＲＶ中央空调系统在不同房间的工况和负荷改变时的仿真实验，结果表明过热度控制方法可行、有效，可以针对存在耦合的房间进行精准的过热度调节。
PID控制算法介绍与实现
PID控制算法介绍与实现PID控制算法是一种经典的反馈控制算法，通过测量控制系统的误差值，调整控制器输出来实现目标控制。
PID是比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分的缩写，分别代表了系统的比例响应，积分响应和微分响应。
在PID算法中，比例控制（P）部分根据误差的大小反馈调整控制输出，使误差减小。
积分控制（I）部分根据误差的累积值反馈调整控制输出，用来消除系统的稳态误差。
微分控制（D）部分根据误差的变化率反馈调整控制输出，用来抑制系统的振荡和超调。
\[u(t) = K_p \cdot e(t) + K_i \cdot \int_0^t e(\tau) d\tau + K_d \cdot \frac{d}{dt} e(t)\]其中，\(u(t)\)表示控制输出，\(e(t)\)表示误差，\(K_p\)、\(K_i\)和\(K_d\)分别表示比例、积分和微分系数。
在实际应用中，这些系数需要通过试验或者调整来获得最佳的控制效果。
另一种实现方式是使用现代控制器或者PLC等设备来实现PID算法。
这些设备通常具有多个输入输出端口，能够直接与各种传感器和执行机构进行通信。
它们通常具有丰富的PID算法控制函数，并提供了可调参数和控制策略等高级功能。
在PID控制算法的实现中，需要注意一些常见的问题和技巧：1.PID参数调整：PID算法的效果好坏与调整参数密切相关。
传统的调参方法是通过试验和经验来调整参数，但这种方法耗时且不精确。
现代的方法可以通过自适应控制和优化算法等来自动调整PID参数，以达到最佳效果。
2.非线性系统：PID算法最初设计用于线性系统，对于非线性系统可能会产生较大的误差。
针对非线性系统，可以使用先进的控制算法如模糊控制和自适应控制来改进PID算法的性能。
3.鲁棒性设计：PID算法对参数变化和扰动敏感。
在实际控制中，往往存在参数变化和扰动的情况，需要通过鲁棒性设计来抵抗这些干扰，保证系统的稳定性和控制性能。
前馈pid原理
前馈pid原理前馈PID原理引言PID控制算法是一种简单而广泛使用的控制算法。
它在许多领域都有着重要的应用，包括工业自动化、机器人控制和电子调节等。
其中，前馈PID控制是一种特殊的PID控制方式，本文将对其原理进行深入解释。
PID控制概述•PID控制是一种基于反馈调节的控制算法，能够根据系统的实际状态和期望状态之间的差异，调整控制器的输出信号，使得系统能够达到期望的状态。
•PID控制算法的核心思想是：通过比较目标值（设定值）和实际值两者之间的差异（称为误差），来计算出一个控制量，然后输出给被控对象来进行控制。
前馈PID控制原理在前馈PID控制中，除了PID算法的反馈调节外，还引入了前馈控制。
前馈控制是根据预先知道的被控对象特性，提前作用于控制器输出量，以抵消被控对象带来的干扰信号。
前馈控制的作用前馈控制可以通过提前将系统的扰动信号的反作用量纳入控制器的输出中，抵消这部分扰动，从而使得系统的响应速度更快、精确性更高。
在实际应用中，前馈控制可以降低系统的超调量、减小响应时间，并使系统更稳定。
前馈PID控制器结构前馈PID控制器的结构与传统PID控制器类似，由比例环节（P）、积分环节（I）和微分环节（D）组成。
其中，前馈环节是在PID环节之前加入的，用于提前消除干扰。
前馈控制器的计算公式前馈控制器的输出可以表示为以下公式：U(t) = F(t) + PID(t)其中，U(t)表示控制器的输出信号，F(t)表示前馈控制器的输出信号，PID(t)表示PID算法计算得到的信号。
前馈控制器的参数调节前馈控制器的参数调节与传统PID控制器类似。
通常，可以通过实验或者调整参数的方法来获得最佳的控制效果。
合理调节前馈参数可以提高系统的控制性能，并使系统响应更加准确。
前馈PID控制是一种常用的控制算法，在许多领域都有广泛应用。
通过引入前馈控制，可以提高系统的响应速度、精确度和稳定性，从而满足不同应用场景的要求。
在实际应用中，合理调节前馈参数是获得良好控制效果的关键。
电动助力转向系统模糊PID控制器的设计及结果分析
2008年第4期电动助力转向系统模糊PID 控制器的设计及结果分析徐春华1,牛继高2( 1.武汉理工大学,湖北武汉430070;2.重庆交通大学,重庆400074)摘要:文章简要阐述了PID 控制算法的理论基础,完成了电动助力转向系统的模糊PID 控制器的设计,并进行了模糊PID 控制下的结果分析。
关键词:电动助力转向系统;模糊PID 控制;控制规律中图分类号:U469.72文献标识码:AElectric Power Steering System Fuzzy PID Controller Design and Result AnalysisXU Chun-hua ,NIU Ji-gao( 1.Wuhan University of Science and Techno logy ,Hubei Wuhan 430070;2.Chongqing Jiaoto ng University ,Chongqing 400074)Key wor ds:electric power steering system;fuzz y PID c ontrol;control rule作者简介:徐春华(1970-)女,江苏省常州市人,武汉理工大学汽车工程学院硕士研究生,主要研究方向:汽车电子;牛继高(),男,河南省郑州市人,重庆交通大学机电与汽车工程学院硕士研究生,主要研究方向汽车电子。
1PID 控制算法的理论基础PID 控制器是控制系统中技术比较成熟,而且应用最为广泛的一种控制器。
由于其它的结构简单,参数容易调整,不一定需要系统的确切数学模型,因此在工业的各个领域中都有应用。
常规PID 控制器系统原理图如图1所示。
图1PID 控制系统原理框图该系统由模拟PID 控制器和被控制对象组成。
图中,r (t )是给定值,y (t )是系统的实际输出值,给定值与实际值构成控制偏差e (t )e (t )=r (t )-y (t )作为PID 控制器的输入,u (t )作为PID 控制器的输出和被控制对象的输入。
基于前馈-模糊PID反馈的桨距角控制
ｍａｉ ａ ｄ ｌ ｆ ｈ ｅ ｏ ｅ ｅａ ｏ ． ｅ ｓ ｍｅｔ ，ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｅｔ ｅ ｒ ｆ ｕ ｏ ｔ ｏ ｔ ｌ ｈ ａ ｅ ｅ ｉｎ ｅ ｔ ｌ ｅ ｍｏ ｅ ｅ ａ ｒ ｇ ｎ ｒ ｔｒ Ａｔ ｈ ａ ｍｅ ｃ ｏ ｄ ｎ ｔ ｏ ｏ ｔｍａｉ ｃ ｎ ｒ ，ｔ ｅｐ ｐ ｒ ｓｇ ｓ ｈ ｏｔ ｔ ｉ ｏ ｈ ｈ ｙ ａ ｃ ｏ ｄ ｔ ｓ ｓｅ ｏ ｅ ｖ ｒａ ｌ ｉ ｈ ｃ ｎ ｒ １ Ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｄ ｐ ｓｔ ｅｃ ｍｂ ｎ ｔ ｎ ｏ ｅ ｆｒ ａ ｄ ａ ｄ ｆ ｚ ｙＰ Ｄ ｆ ｅ ｂ ｃ ｒ ｅ ｙ ｔｍ ｆ ｈ ａ ｉｂ ｅｐ ｔ ｏ ｔ ． ｈ ａ ｅ ｏ ｔ ｈ ｏ ｉ ａ ｉ ｆ ｅ ｄ ｏ ｗ ｒ ｎ ｚ Ｉ ｄ ａ ｋ ｉ ｏ ｄ ｒｔ ｔ ｃ ｏ ａ ｏ ｆ ｕ ｅ ｎ ｏ
Ｄｕ ｈ ａ ｇ Ｓ ｕ ｎ Ｚｈａ Ｚｈｏ ｇ ｈ ｏ ｎｚｉ
（ｃｏ ｌ ｆｎｏｍａｏ ｎｉｅｒ ｇ Ｓｈ ｏ ｏ ｆｒ ｔ ｎＥ ｇ ｅｉ ， Ｉ ｉ ｎ ｎ Ｓ ｕｈ ｅｔ ｉｅｓｙｏ ｉｎｅ ｎ ｃｎ ｌｇ Ｍｉ ｙｎ ｏ ｔＷ ｓＵｎｖｒｔ ｆ ｃｅｃ ｄＴｅｈ ｏｏ ｙ ｉ Ｓ ａ ａ ａｇ ｎ
ｐａ ｌｔ ． ｂｉ ｙ ｉ
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一
、
引言
随着常规能源的短缺和环境 污染 问题加剧 ，风能作为可再
Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒ ｃ
６ １１ ） ２ ０ ０
Ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｏ ｙ ａ ｃｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｅ ｒ ｆ ｃ ａ ｉａ ａ ｓ ｓ ｉｎ，ｔ ｅ ｐ ｐ ｒｅ ｔｂ ｉｈ ｓｔ ｅ ｍａｈ － ａ ｅ ｎ ａ ｒ ｄ ｎ ｍｉ ｏ ｙ ａ ｄ ｔ ｏ ｏ ｈ ｎ ｃ ｌｔ ｎ ｍｉｓｏ ｈ ｈ ｈ ｙ ｍｅ ｒ ｈ ａ ｅ ｓａ ｌ ｅ ｈ ｔ ｅ ｓ
电机伺服控制和PID算法简介.doc
电机伺服控制和PID算法详解1电机伺服控制技术简介所谓伺服控制，通常也就是指闭坏控制，即通过反馈环节，测量被控制对象的变化，用以修正电机输出的控制技术。
对于要求不高的应用，通常采用简单的开环控制。
例如，给直流有刷电机的两根引线通电，电机就会旋转；施加的电圧越高，电机转速越高，力量越大。
但是在很多需要精密控制的场合，仅仅这种方式还是不够的，还碍要依靠一定的反馈装置，将电机的转速或位宣信息反馈给微控制器或其他的机械装置，通过淀的算法变成町以调节电机拧制伫勺的输出，从而使电机的实际转速、位置等参数与我们所希望的一致。
机器人控制是一个精度要求比较高的领域，例如.基于以下的一些考虑.机器人平台需要使用闭环控制。
a）开坏控制情况卜，移动机器人在爬坡时，电机速度会I、•降。
更糟糕的是，当双轴独立驱动的移动机器人以一定的角度接近斜坡时。
每一个车轮转速的下降值将会不同，结果是机器人的实际运动轨迹是沿着一条曲线而不是直线行进。
b）不平坦的地面会造成移动机器人的两个车轮转速Z间的差异。
如果转速较低的车轮的驱动电机没有得到相应的电压补给，移动机器人将偏移既定的路线。
c）由于安装工艺、负载不完全均衡等原因，即使是完全匹配的两个电机，并在相同的输入电压条件下，他们的速度有时仍会产生不同，即转速差。
d）如果釆用的是PWM控制，即使在PWM信号占空比不变的条件卜•，随着电池电斥的逐渐下降，电机供给电压也会随之降低，从而导致电机的转速与给定值不完全一致。
综介以上的一些考虔，必须选择闭环控制的方式，其工作流程如下图所示：闭环系统中加上了反馈环节（通常机器人的驱动电机使用的是增帚:式光学编码器）。
在闭环控制系统中，速度指令值通过微控制器变换到功放驱动电路，功放驱动电路再为电机提供能量。
光学编码器用丁•测量车轮速度的实际值并将其回馈给微控制器。
基丁•实际转速号给定转速的差值，即 ''偏差"，驰动器按照一定的计算方法（如PID算法）调整相应的电压供给，如此反复，H 到达到给定转速。
控制系统中PID控制算法的详解
控制系统中PID控制算法的详解在控制系统中，PID控制算法是最常见和经典的控制算法之一。
PID控制算法可以通过对反馈信号进行处理，使得控制系统能够实现稳定、精确的控制输出。
本文将详细介绍PID控制算法的原理、参数调节方法和优化方式。
一、PID控制算法的原理PID控制算法是由三个基本部分组成的：比例控制器、积分控制器和微分控制器。
这三个部分的输入都是反馈信号，并根据不同的算法进行处理，最终输出控制信号，使得系统的输出能够与期望的控制量保持一致。
A. 比例控制器比例控制器是PID控制算法的第一部分，其输入是反馈信号和期望控制量之间的差值，也就是误差信号e。
比例控制器将误差信号与一个比例系数Kp相乘，得到一个控制信号u1，公式如下：u1=Kp*e其中，Kp是比例系数，通过调节Kp的大小，可以改变反馈信号对控制输出的影响程度。
当Kp增大时，控制输出也会随之增大，反之亦然。
B. 积分控制器积分控制器是PID控制算法的第二部分，其输入是误差信号的累积量，也就是控制系统过去一定时间内的误差总和。
积分控制器将误差信号的累积量与一个积分系数Ki相乘，得到一个控制信号u2，公式如下：u2=Ki*∫e dt其中，Ki是积分系数，通过调节Ki的大小，可以改变误差信号积分对控制输出的影响程度。
当Ki增大时，误差信号积分的影响也会增强，控制输出也会随之增大，反之亦然。
C. 微分控制器微分控制器是PID控制算法的第三部分，其输入是误差信号的变化率，也就是控制系统当前误差与上一个采样时间的误差之差，用微分运算符表示为de/dt。
微分控制器将de/dt与一个微分系数Kd相乘，得到一个控制信号u3，公式如下：u3=Kd*de/dt其中，Kd是微分系数，通过调节Kd的大小，可以改变误差信号变化率对控制输出的影响程度。
当Kd增大时，误差信号的变化率的影响也会增强，控制输出也会随之增大，反之亦然。
综合上述三个控制部分可以得到一个PID控制输出信号u，公式如下：u=u1+u2+u3二、PID控制算法的参数调节PID控制算法的实际应用中，需要对其参数进行调节，以达到控制系统稳定、精确的控制输出。
电气工程中的自动化控制算法
电气工程中的自动化控制算法自动化控制算法在电气工程中扮演着重要的角色，它们能够有效地控制和管理各种电气系统。
本文将介绍几种常见的自动化控制算法，包括PID控制、模糊控制和神经网络控制，并探讨它们在电气工程中的应用。
一、PID控制算法PID（Proportional-Integral-Derivative）控制算法是最常用的自动化控制算法之一。
它通过测量偏差值、积分误差和差分误差来调整输出信号，从而实现系统的稳定控制。
PID控制算法的数学模型如下：u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt其中，u(t)是输出信号，e(t)是偏差值，Kp、Ki和Kd分别是比例、积分和微分系数。
PID控制算法广泛应用于电气工程领域，例如电机控制、温度控制和压力控制。
它通过调节输出信号的权重，使系统能够迅速响应变化并保持稳定。
二、模糊控制算法模糊控制算法基于模糊逻辑理论，它能够处理模糊输入和模糊输出。
相比于传统的二值逻辑，模糊逻辑允许更加灵活的推理和决策。
模糊控制算法的核心是模糊推理系统，它由模糊集合、模糊规则和模糊推理机制组成。
通过模糊集合的隶属度函数和模糊规则的匹配度，模糊推理系统可以根据输入信息生成相应的模糊输出。
在电气工程中，模糊控制算法被广泛应用于电力系统、电网优化和风力发电等领域。
它能够适应复杂的环境和非线性的系统，并具有较强的鲁棒性和鲁棒性。
三、神经网络控制算法神经网络控制算法是一种基于神经网络模型的自动化控制算法。
它通过训练神经网络来学习和逼近系统的输入和输出之间的映射关系，从而实现控制目标。
神经网络控制算法的基本思想是将控制问题转化为模式识别问题。
通过调节神经网络的连接权重和阈值，神经网络可以逼近复杂的控制系统，并具有良好的泛化能力。
在电气工程中，神经网络控制算法被广泛应用于电力系统、智能电网和能源管理等领域。
它能够处理大规模和高复杂度的电气系统，并具有较强的自适应能力和鲁棒性。
前馈_改进PID算法在智能车控制上的应用
·28· 计算机与信息技术 开发与应用前馈-改进PID算法在智能车控制上的应用贾翔宇 季厌庸 丁芳（中国民航大学航空自动化学院，天津 300300）摘 要在自行设计的智能车中，速度和方向的控制是整个智能车系统控制的核心。
由于系统硬件的限制，智能车的速度和方向控制都存在一定的延时，这给智能车的控制带来了不利影响。
针对上述存在的问题，本文将前馈反馈控制方法运用到智能车的控制上，对偏差带来的干扰进行提前处理； 改进了数字PID算法，将不完全微分和微分现行算法引入到PID算法中，以改善系统的动态性能。
采用了这种新算法，智能车系统的动态性能得到了很大的改善。
关键词前馈；改进型PID算法；模糊化；智能车1 引言智能车系统是一个时变且非线性的系统，采用传统PID 算法的单一的反馈控制会使系统存在不同程度的超调和振荡现象，无法得到理想的控制效果。
本文将前馈控制引入到了智能车系统的控制中，有效地改善了系统的实时性，提高了系统的反应速度[1]；并且根据智能车系统的特点，对数字PID 算法进行了改进，引入了微分先行和不完全微分环节，改善了系统的动态特性；同时，利用模糊控制具有对参数变化不敏感和鲁棒性强的特点[2]，本文将模糊算法与PID算法相结合，有效地提高了智能车的适应性和鲁棒性，改善了系统的控制性能。
2 改进PID算法智能车的控制是由飞思卡尔公司的S12芯片完成，所以对智能车的控制要采用计算机控制方法。
本文针对智能车控制的特殊性，对传统数字PID算法做了一些改进，这样可以更好地满足智能车控制的需要。
2.1不完全微分PID将微分环节引入智能车的方向和速度控制，明显地改善了系统的动态性能，但对于误差干扰突变也特别敏感，对系统的稳定性有一定的不良影响。
为了克服上述缺点，本文在PID算法中加入了一阶惯性环节[3]f fG(s)=1/[1+T(s)]，不完全微分PID算法结构如图1所示。
图1 不完全微分PID算法机构图将一阶惯性环节直接加到微分环节上，可得到系统的传递函数为：()()()()()1i dp p i dfK K sU s K U s U s U ss T s⋅=++=+++⋅（1） 将（1）式的微分项推导并整理，得到方程如下：()(1)[()(1)](1)d d du k K e k e k u kαα=−−−+⋅−（2）式中，/()f fT T Tα=+，由系统的时间常数T和一阶惯性环节时间常数f T决定的一个常数。
车电动助力转向器电控单元(ECU)的研究 毕业设计论文
摘要电动助力系统采用电动机提供助力，具有转向力可变、路感良好、环保、耗能低和维修方便等优点，充分体现出汽车向智能化发展、满足未来安全性要求和环保要求的发展趋势。
本文在深入学习电动助力系统工作原理的基础上，设计了电动助力系统控制单元的硬件电路，研究了控制策略和算法，开发了相应的软件程序，印制了电路板，在自行搭建的试验平台上进行了实验验证。
具体工作内容如下：1. 研究了电动助力转向系统的发展和系统的基本原理；2. 在充分考虑满足电动助力控制单元功能需求的基础上，开发了一套基于单片机80C552的电机控制方案：利用电子执行单元（ECU）实时采集信号，运用PWM技术实现对H桥和电动机进行电流闭环控制，并完成了硬件电路设计；3. 在保证汽车的稳定性和安全性条件下，通过深入研究助力控制、回正控制和阻尼控制策略，提出了基于PID的控制算法，开发了核心控制程序；上述研究工作实现了电动助力系统低速轻便、高速稳定的使用要求，为下一步的工程实用化奠定了先期技术基础。
关键词：电动机，PID，控制策略，PWMAbstractEPS is a kind of power steering system following the system of hydraulic, motor was adopted to offer power directly. EPS has many advantages such as adjusted power which is controlled by the automatically controlling unit，good way sense，environmental protection，low energy consumption, convenient maintenance. The development trend of intelligent vehicles, future security requirements and environmental requirements was fully represented by EPS.In this thesis the Electronic Control Unit (ECU) and the software program of the ECU was designed, control strategies and algorithm were also studied based on the study of the operation principles of EPS. Following is the detailed process:1. Basic components, working principle and mathematical model of Brushless DC Motor (BLDCM) were described in detail.2. While the functions of ECU were considered, a scheme of motor control based on the high-performance microcontroller 80C552 was put forward and the ECU was designed. PWM technique was used to control H and closed loop motor current.3. Three control strategies which are assisting mode return ability and damp mode to get a stable steering under various conditions was presented and discussed in this paper. And a control algorithm based on PID was proposed under the strategies.The research above make the A/D acquisition program, speed signal acquisition program of the Electric power steering system come true, and t it laid a practical basis for the next preliminary technology.Keywords: MOTOR; PID; Control Strategy; PWM目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)目录 (Ⅲ)第一章绪论 (1)1.1电动助力转向系统 (1)1.1.1电动助力转向系统的原理及发展 (1)1.1.2 电动助力转向系统控制单元 (3)1.2国内外研究现状 (4)1.3课题研究的目的和意义 (6)1.4本文研究内容 (6)第二章助力特性和控制策略研究 (8)2.1助力特性分析 (8)2.1.1助力特性的概念 (8)2.1.2助力特性曲线分类 (9)2.2控制模式 (10)2.2.1助力控制 (11)2.2.2回正控制 (12)2.3控制策略研究 (13)2.3.1电机目标转矩的控制策略 (13)2.3.2助力电机的电流控制策略 (14)2.3.3控制算法 (14)2.4本章小结 (16)第三章硬件控制系统设计 (17)3.1 EPS控制系统的总体结构 (17)3.2 ECU的控制芯片 (18)3.3电源电路和信号处理电路 (19)3.3.1电源电路 (19)3.3.2扭矩信号 (20)3.4电机的控制电路和保护电路 (21)3.4.1电动机的PWM调压调速原理 (22)3.4.2功率开关部件的选择及其驱动电路 (24)3.4.3电动机的保护电路 (25)3.5故障诊断电路 (26)3.6系统硬件的抗干扰性设计 (27)3.7本章小结 (27)第四章EPS控制软件设计 (28)4.1系统控制软件概述 (28)4.2 转向盘转矩信号采集子程序 (29)4.3 车速信号的采集子程序 (29)4.4 目标电流的确定 (30)4.4.1 助力曲线与目标电流 (30)4.4.2 助力特性曲线的确定 (30)4.5 PWM 脉宽调制及电机控制 (31)4.6 判断转向子程序 (31)4.7 软件滤波设计 (31)4.8 本章小结 (32)结论及展望 (33)致谢 (35)参考文献 (36)附录 (38)第一章绪论汽车转向系统作为汽车的重要组成部分，决定着汽车主动安全性的关键，汽车是否具有安全的操作性能，始终是消费者最关心的，也是汽车厂商在日趋激烈的市场竞争中站稳，始终是消费者最关心的，也是汽车厂商在日趋激烈的市场竞争中站稳脚跟的根本。
PID算法完全讲解
PID算法完全讲解PID控制算法是一种常用的自动控制算法，适用于多种工业自动化领域。
PID算法的主要作用是通过对目标系统的反馈信号进行连续测量和调整，使系统的输出趋向于预期的目标值。
PID算法由比例控制、积分控制和微分控制三部分组成。
比例控制是根据误差的大小调整输出值，积分控制是根据误差的累计情况进行输出调整，微分控制则是根据误差的变化速度进行输出修正。
这三个参数相互配合，通过不断调节，使系统的输出逐渐趋近目标值。
首先，我们来看看比例控制。
比例控制根据目标值与实际值之间的误差来调节系统的输出值。
调节的思路是，误差越大，则输出值的调节越大。
通过比例参数Kp的调整，可以使误差和输出之间的关系更加精确。
若Kp过大，则系统的响应速度变快，但会引起超调现象；若Kp过小，则系统的响应速度较慢。
接下来是积分控制。
积分控制主要是通过对误差的累计进行调节，来消除系统的稳态误差。
稳态误差指系统在无干扰的情况下，达到了一些稳定的状态，但与目标值存在差距。
积分参数Ki的调节可以影响到控制系统的灵敏度，过大的Ki会导致系统的超调过大，过小则会使系统的响应时间变长。
最后是微分控制。
微分控制主要是通过对误差变化率的监控，来调节系统输出值的变化速度。
若误差变化率较大，则微分作用会加大，以减缓输出值的变化速度。
微分参数Kd的调整可以改变系统的阻尼特性，过大的Kd会导致系统的反应迟缓，过小则会导致系统的超调量增大。
在使用PID算法时，需要根据具体的应用场景进行参数的调整。
一般可以先将三个参数设置为较小的初始值，然后根据实际情况和实验结果逐步调整参数，使系统的响应速度和稳定性达到最优。
除了上述的基本PID算法，还有一些改进的方法，如增量式PID控制算法、鲁棒PID控制算法等，用于改善PID控制算法的性能。
综上所述，PID算法是一种基本的自动控制算法，通过对比例、积分和微分三个部分参数的调整，可以实现对目标系统的精确控制。
通过合理地调整PID参数，可以使系统的动态特性和稳态特性达到最优。
PID控制算法详细讲解
PID控制算法详细讲解5.1 PID控制原理与程序流程5.1.1过程控制的基本概念过程控制一一对生产过程的某一或某些物理参数进行的自动控制。
一、模拟控制系统图5-1-1基本模拟反馈控制回路被控量的值由传感器或变送器来检测，这个值与给定值进行比较，得到偏差，模拟调节器依一定控制规律使操作变量变化，以使偏差趋近于零，其输出通过执行器作用于过程。
控制规律用对应的模拟硬件来实现，控制规律的修改需要更换模拟硬件。
二、微机过程控制系统微型计算机图5-1-2微机过程控制系统基本框图以微型计算机作为控制器。
控制规律的实现，是通过软件来完成的。
改变控制规律，只要改变相应的程序即可。
三、数字控制系统DDC图5-1-3 DDC系统构成框图DDC(Direct Digital Congtrol)系统是计算机用于过程控制的最典型的一种系统。
微型计算机通过过程输入通道对一个或多个物理量进行检测，并根据确定的控制规律(算法)进行计算，通过输出通道直接去控制执行机构，使各被控量达到预定的要求。
由于计算机的决策直接作用于过程，故称为直接数字控制。
DDC系统也是计算机在工业应用中最普遍的一种形式。
5.1.2模拟PID 调节器 一、模拟PID 控制系统组成二、模拟PID 调节器是一种线性调节器，它将给定值r(t)与实际输出值c(t)的偏差的比例(P)、积分(I)、微分(D)通过线性组合构成控制量，对控制对象进行控制。
、PID 调节器的微分方程u(t)二 K p e(t) T .0e (t)dt T D 售)式中 e(t)二 r(t) 一c(t)2 、PID 调节器的传输函数 三、PID 调节器各校正环节的作用1、 比例环节：即时成比例地反应控制系统的偏差信号e(t)，偏差一旦产生，调节器 立即产生控制作用以减小偏差。
2、 积分环节：主要用于消除静差，提高系统的无差度。
积分作用的强弱取决于积分 时间常数TI ，TI越大，积分作用越弱，反之则越强。
电机电流环pid调节技巧
电机电流环pid调节技巧电机是现代工业中常见的设备之一，其广泛应用于各个领域，包括工业生产、交通运输、家用电器等。
而电机的工作性能往往需要通过PID调节技巧来实现。
本文将围绕电机电流环PID调节技巧展开讨论，介绍PID控制原理、调节参数的选取方法以及一些常见的优化策略，帮助读者更好地理解和应用PID调节技巧。
一、PID控制原理PID控制是一种基于反馈的控制方法，通过不断调整输出信号以使系统响应达到期望值。
PID控制器由比例项（P项）、积分项（I项）和微分项（D项）组成，分别对应控制器输出与误差、误差累积和误差变化率之间的关系。
比例项用于快速响应系统的变化，积分项用于消除稳态误差，微分项用于抑制系统的震荡。
二、调节参数的选取方法1. 比例增益（Kp）：比例增益决定了输出信号与误差之间的线性关系。
增大比例增益可提高系统的响应速度，但也会增加系统的震荡风险。
因此，需要在响应速度和稳定性之间进行权衡，根据实际情况选择合适的比例增益。
2. 积分时间（Ti）：积分时间决定了积分作用的持续时间，用于消除系统的稳态误差。
较大的积分时间可以更好地消除稳态误差，但也会增加系统的响应时间。
因此，需要根据系统的要求选择适当的积分时间。
3. 微分时间（Td）：微分时间决定了微分作用的响应速度，用于抑制系统的震荡。
较大的微分时间可以更好地抑制系统的震荡，但也会增加系统的超调量。
因此，需要根据系统的要求选择适当的微分时间。
三、常见的优化策略1. 自整定法：通过系统的自整定功能，自动测定系统的参数，实现快速且准确的PID控制。
这种方法适用于一些系统参数变化较大的情况。
2. Ziegler-Nichols法：通过实验方法，逐步调整PID参数，使系统达到临界稳定状态，然后根据临界稳定状态下的参数值来计算PID参数。
这种方法适用于一些线性系统。
3. 优化算法：利用优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，自动搜索最优的PID参数组合。
这种方法适用于一些复杂的非线性系统。
前馈PID控制
前馈PID统制之阳早格格创做统制量=前馈+PID，前馈本质上是利用对于象个性，属于启环统制.便宜是普及系统赞同速度，减小反馈统制压力.如果对于对于象个性没有领会，便无法用前馈.正在统制算法调试历程中注意一下事项：1.统制周期决定统制周期该当与系统的赞同匹配，相映传感器采样周期与统制周期大概普遍.如果传感器采样周期比统制周期大很多，大概制成系统没有宁静.如电机统制中电流变更快，毫秒级变更，相映的电流环周期该当是毫秒级，电流采与也是毫秒级.暂时电动自止车统制器电流环统制周期是2ms，速度环相对于比较缓，大概100ms.2.前馈统制量决定1）电机统制u=i*R+L*di/dt+E (1)E=K*w (2)由(1)式可知：统制电压正在电阻、电感战反电动势三个部分消耗掉.反电动势E与角速度w成正比，正在空载情况下，不妨大略认为，统制电压真足消耗正在反电动势上.那样通过加载分歧统制量，便不妨供出(2)式中的K 值.速度统制中不妨把E动做前馈统制量，即：u=E+PID. 2）气动伺服统制不妨离线测出分歧统制量所对于应的压力，那样可大略反算出达到某压力，大概需要统制量，并用那个统制量动做前馈量.3.比率统制正在没有爆收振荡前提下，尽大概普及Kp值，那样赞同快，没有思量积分时稳态缺面小，但是过大会制成振荡.4.积分统制效率：与消稳态缺面，缺面：过大易超调振荡，过小赞同速度缓.过调时可与消积分量，如：if((error<0)&&(intergration>0))intergration=intergration*0.8;else if ((error>0)&&(intergration<0))intergration=intergration*0.8;如果曲交与消积分即：intergration=0，引导统制量没有连绝，爆收脉动.其余可干积分鼓战处理，减小积分副效率.5.微分统制1）效率：利用变更趋势个性，阻拦趋势改变.2）便宜：革新系统动向个性，减小过冲.3）缺面：大普遍情况下没有必微分，主要本果正在于噪声效率，果为是对于偏偏好的微分，纵然偏偏好噪声很小，但是通过微分搁大后，噪声很大，制成统制没有流畅，以至系统没有宁静.4）节制使用如：kd=kd_value/(1+error*error);微分值近离仄稳位子小，仄稳位子附近大，那样正在近离仄稳位子处没有干太多节制，由于噪声效率，节制过多会制成统制没有流畅，仄稳位子附近节制大，预防过调.。
PID算法原理及调整规律
PID算法原理及调整规律一、PID算法简介在智能车竞赛中，要想让智能车根据赛道的不断变化灵活的行进，PID算法的采用很有意义。
首先必须明确PID算法是基于反馈的。
一般情况下，这个反馈就是速度传感器返回给单片机当前电机的转速。
简单的说，就是用这个反馈跟预设值进行比较，如果转速偏大，就减小电机两端的电压；相反，则增加电机两端的电压。
顾名思义，P指是比例（Proportion），I指是积分（Integral），D指微分（Differential）。
在电机调速系统中，输入信号为正，要求电机正转时，反馈信号也为正（PID算法时，误差=输入-反馈），同时电机转速越高，反馈信号越大。
要想搞懂PID算法的原理，首先必须先明白P,I,D各自的含义及控制规律：2 比例P：比例项部分其实就是对预设值和反馈值差值的发大倍数。
举个例子，假如原来电机两端的电压为U0，比例P为0.2，输入值是800，而反馈值是1000，那么输出到电机两端的电压应变为U0+0.2*（800-1000）。
从而达到了调节速度的目的。
显然比例P越大时，电机转速回归到输入值的速度将更快，及调节灵敏度就越高。
从而，加大P值，可以减少从非稳态到稳态的时间。
但是同时也可能造成电机转速在预设值附近振荡的情形，所以又引入积分I解决此问题。
2 积分I：顾名思义，积分项部分其实就是对预设值和反馈值之间的差值在时间上进行累加。
当差值不是很大时，为了不引起振荡。
可以先让电机按原转速继续运行。
当时要将这个差值用积分项累加。
当这个和累加到一定值时，再一次性进行处理。
从而避免了振荡现象的发生。
可见，积分项的调节存在明显的滞后。
而且I值越大，滞后效果越明显。
2 微分D：微分项部分其实就是求电机转速的变化率。
也就是前后两次差值的差而已。
也就是说，微分项是根据差值变化的速率，提前给出一个相应的调节动作。
可见微分项的调节是超前的。
并且D值越大，超前作用越明显。
可以在一定程度上缓冲振荡。
电机运动控制算法
电机运动控制算法电机运动控制算法是现代工业领域中非常重要的技术之一，它可用于实现对电机运动的精确控制和调节，使电机能够在各种复杂的场景下高效稳定地运行。
常见的电机运动控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
本文将分别介绍这些算法的基本原理和应用场景，以期为读者提供指导和启示。
1.PID控制PID控制是最常见的电机运动控制算法之一，它通过计算目标控制量与实际控制量之间的误差来实现控制。
PID控制算法中的P、I、D分别代表比例、积分和微分控制器。
比例控制器根据误差的大小调整输出信号，使得实际控制量尽量接近目标控制量；积分控制器则通过累加误差，使得实际控制量在长时间内能够达到更加稳定的状态；微分控制器则根据误差变化的快慢来调整输出信号，从而加速控制响应。
PID控制算法广泛应用于直流电机调速、位置控制等领域。
2.模糊控制模糊控制是一种可以自适应地调节系统的控制算法，它利用模糊集合理论和规则库来实现控制。
模糊集合可以看作是一些事物之间的模糊关系，而规则库则用于描述控制策略。
模糊控制依靠专家经验和实际场景数据来制定规则库，并且能够在入口和出口处实时调节参数，以适应不同的运动控制场景。
模糊控制算法对于环境变化较大的场景，如地震反应控制、无人驾驶等，具有很好的适应性和抗干扰性。
3.神经网络控制神经网络控制利用人工神经网络模拟人类大脑的学习和调节机制，实现电机运动控制。
神经网络控制算法可以分为有监督学习和无监督学习，其中有监督学习是通过先前的训练数据进行学习，进而将学到的知识用于实际控制；无监督学习则是通过网络自身的学习和整合来得出控制策略。
神经网络控制算法应用广泛，如在工业机器人控制、电动汽车调速等领域都有非常好的表现。
总的来说，不同的电机控制算法适用于不同的场景，读者应根据具体的控制目标和需求来选择合适的算法。
在实际应用中，可结合实际应用场景，合理大胆尝试各种运动控制算法，从而实现更高效、精确的电机运动控制。
前馈PID控制
前馈PID控制控制量=前馈+PID，前馈实际上是利用对象特征，属于开环控制。
优点是提高系统响应速度，减小反馈控制压力。
如果对对象特征不清楚，就无法用前馈。
在控制算法调试过程中注意一下事项：1.控制周期确定控制周期应该与系统的响应匹配，相应传感器采样周期与控制周期大体一致。
如果传感器采样周期比控制周期大很多，可能造成系统不稳定。
如电机控制中电流变化快，毫秒级变化，相应的电流环周期应该是毫秒级，电流采用也是毫秒级。
目前电动自行车控制器电流环控制周期是2ms，速度环相对比较慢，大概100ms。
2.前馈控制量确定1）电机控制u=i*R+L*di/dt+E (1)E=K*w (2)由(1)式可知：控制电压在电阻、电感和反电动势三个部分消耗掉。
反电动势E与角速度w成正比，在空载情况下，可以粗略认为，控制电压完全消耗在反电动势上。
这样通过加载不同控制量，就可以求出(2)式中的K值。
速度控制中可以把E作为前馈控制量，即：u=E+PID。
2）气动伺服控制可以离线测出不同控制量所对应的压力，这样可粗略反算出达到某压力，大致需要控制量，并用这个控制量作为前馈量。
3.比例控制在不产生振荡前提下，尽可能提高Kp值，这样响应快，不考虑积分时稳态误差小，但过大会造成振荡。
4.积分控制作用：消除稳态误差，缺点：过大易超调振荡，过小响应速度慢。
过调时可消除积分量，如：if((error<0)&&(intergration>0))intergration=intergration*0.8;else if ((error>0)&&(intergration<0))intergration=intergration*0.8;如果直接消除积分即：intergration=0，导致控制量不连续，产生脉动。
另外可做积分饱和处理，减小积分副作用。
5.微分控制1）作用：利用变化趋势特征，阻碍趋势改变。
电机驱动及PID算法
一、直流电机转速(开环)控制方法改变加到直流电机电枢两端的直流驱动电压，即可改变电机的转速；改变该驱动电压的极性，即可改变电机的旋转方向。
使用PWM(脉宽调制)方法，可以方便地改变加给电机电枢的平均电压的大小，其基本原理可由图1说明。
设U i 是三极管基极的控制电压，U M 为电机两端的直流电压，它们的波形如图2所示，在一个周期T 内，它的平均电压U M 为 Tt U ccM U 1⨯=△ 令DTt =1△，称矩形波的占空比，可知，改变控制信号的占空比就可以改变电机的转速。
图 1 图 2二、直流电机的正反转控制电路改变加给电枢的直流电压极性，即能改变电机旋转方向；方案之一是使用直流继电器来改变供电极性，另一种方案使用两组晶体三极管构成切换电路，图3示出电路之一，图3UitUm UccTtΔt1其工作原理简述如下：当A=1(高电平)：则B=0 →T1导通→T2导通；C=1 →T3 截上→T4截上；于是电流i1流经由机M的路径为：Ucc→T1→M→T2→地，电机正转若A=0(低电平)：则B=1 →T1截上→T2截上；C=0 →T3导通→T4导通；于是电流i2的流径电机M的路径为：Ucc→T3→M→T4→地，电机反转。
图4是正反转控制的另一种电路，图4其工作原理简述如下：当A=1：则B=0 →T1截上→T2导通C=1 →T4导通→T3截上于是电流i1流径电机M的路径为：Vcc→T2→M→D2→T4→地，电机正转。
当A=0：则B=1 →T1导通→T2截上C=0 →T4截上→T3导通于是电流i2流径电机M的路径为：Vcc→T3→M→D1→T1→地，电机反转。
以上两个电路，以图4为例，在T1、T4的控制输入端B、C处分别加入一个与门(或者与非门)引入PWM 信号，则可以把正反转控制和PWM 调整控制结合起来。
三、整形电路为使不规范脉冲波形的前后沿陡峭，并使其幅值规范为某一定值，须使用整形电路。
通常，使用滞回比较器构成整形电路，它具有抗干扰能力强等特点，在一些简单应用中，也可以使用简单的单阈值比较器。
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３ 实验验证
分别采用阶跃、扫频和实车实验对常规ＰＩＤ、模 糊ＰＩＤ和综合控制３种方法的控制效果进行对比。
１１
图１ 电动助力转向系统结构不意图
Ｆｉｇ．１ Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ＥＰＳ
当驾驶员转动转向盘时，ＥＰＳ控制器采集驾驶 员的输入转矩，并根据当前车速，控制电动机产生合 适的电流，从而实现辅助驾驶员转向的功能。
１．２ ＥＰＳ动力学方程 为方便研究问题，将ＥＰＳ动力学模型做适当简
化。系统模型采用电动机目标电流为输入，忽略转 向盘和转向轴惯量和摩擦，将齿条和两侧车轮等效 为弹簧质量系统，则ＥＰＳ动力学方程为
文章编号：１０００－１２９８（２０１０）０８—００１０—０６
Ｆｅｅｄ－ｆｏｒｗａｒｄ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｗｉｔｈ Ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｎ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｔｅｅｒｉｎｇ
Ｌｔｉ Ｗｅｉ Ｇｕｏ Ｋｏｎｇｈｕｉ Ｚｈａｎｇ Ｊｉａｎｗｅｉ （Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆＡｕｔｏｍｏｂｉｌｅ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，Ｊｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ １３００２５，Ｃｈｉｎａ）
收稿日期：２０１０一Ｏｌ一０６修回日期：２０１０—０２—２６ ·国家“８６３”高技术研究发展计划资助项目（２００６ＡＡｌｌ０１０３）
作者简介：吕威，博士生，主要从事汽车底盘电子控制研究，Ｅ－ｍａｉｌ：１ｗａｓｃｌ＠１２６．ｃｏｒｎ
万方数据
第８期
吕威等：电动助力转向综合前馈和模糊ＰＩＤ反馈的电流控制算法
研究常规ＰＩＤ控制和模糊ＰＩＤ控制在电流控制中的 不足。为克服反馈控制中快速性和稳定性的矛盾， 采用反馈和前馈综合控制的思想，提出一种基于前 馈的模糊ＰＩＤ控制算法。
１ ＥＰＳ建模分析
１．１ ＥＰＳ结构和工作原理 电动助力转向系统主要由机械转向系统、转向
盘扭矩传感器、车速传感器、控制器、助力电动机及 减速机构组成，其结构示意如图１所示。
２ 电流跟随控制算法
２．１ ＰＩＤ反馈控制 目前，在ＥＰＳ的电流控制研究中，ＰＩＤ控制应用
较为广泛。其主要原因是ＰＩＤ控制算法简单、鲁棒 性好、可靠性高，特别是ＰＩＤ控制不依赖于被控对象 的精确模型，只要了解对象的响应特性，就可以得到 满意的控制效果。近年来，为提高ＰＩＤ算法的控制 效果，很多学者利用非线性特性提出了模糊ＰＩＤ控 制算法。该算法继承了常规ＰＩＤ的诸多优点，并且 具有更大的灵活性、自适应性和精确性。
郎，＝器＝等荣湍…， 函数和前馈通道传递函数。 系统传递函数为
从式（１１）可看出：前馈通道Ｇ，（ｓ）的引入不影 响该系统的特征方程１＋Ｇ。（ｓ）Ｇ，（Ｓ）Ｈ（ｓ）＝０，这 说明前馈不影响系统的稳定性。
当日（Ｓ）＝１时，系统的误差传递函数为
圳＝器＝篙等器㈣，
当前馈通道的传递函数满足不变性条件旧１时
中，（５）＝０
由于ＥＰＳ是一种０型系统，电流的跟随控制必 须要有积分环节。在模糊ＰＩＤ反馈控制中，当积分 系数较大时，稳态误差消除速度快，但是系统稳定裕 度会下降；当积分系数较小时，稳态误差消除速度 慢，造成助力滞后，影响转向手感。在图５所示的综 合控制方法中，反馈控制只用于消除由前馈控制作 用后的跟随误差，由于控制量大大减小，因此可以选 择较小的积分系数，以同时保证系统稳定性和快速 性。
国内外学者在电动助力转向系统的电流跟随控 制方面做了大量研究，采用的方法可分为常规ＰＩＤ 控制¨－２］、模糊控制…、模糊ＰＩＤ控制卜６ ３和鲁棒控 制等，控制思路主要以电流反馈控制为主。然而，单 纯的反馈控制在动态特性要求较高的系统中，始终
存在快速性与稳定性之间的矛盾。 本文通过建立ＥＰＳ数学模型，分析系统型别，
然而，ＰＩＤ控制作为一种反馈控制方法，当应用 在ＥＰＳ这类对动态特性要求较高的系统时，始终存 在快速性与稳定性之间的矛盾。增大比例系数能够 提高响应速度，减小稳态误差，但过大又会导致超调 振荡，使系统稳定性变差；增大微分系数可抑止超
１２
农业机械学报
调，但过大会使系统响应速度变慢，并引入噪声。 ２．２前馈控制
种控制方法得到的电动机电流响应如图６所示。
和模糊ＰＩＤ更好的控制效果。
，一０ ８ ６ 《、鳝脚 ４ ２ Ｏ ２
２ Ｏ ８ ６ ｖ／煺口 ４ ２ Ｏ ２
时间７ｓ （ｂ）
２ Ｏ ８ ６ 《／１５ｆ｝口 ４ ２ Ｏ ２
图６不同控制方法时的电流阶跃响应
Ｆｉｇ．６ Ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｔｅｐ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｅｔｈｏｄｓ （ａ）常规ＰＩＤ控制（ｂ）模糊ＰＩＤ控制（ｃ）综合控制
前馈控制是指在控制系统中，根据设定值或者 外界干扰的变化，产生合适的控制作用去改变操纵 变量，使受控变量维持在设定值上的一种控制方 法。８１。采用前馈的控制系统如图４所示。
图４前馈控制系统示意图
Ｆｉｇ．４ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ ｆｅｅｄ·ｆｏｒｗａｒｄ
图中，Ｇ。（ｓ）、Ｇ，（ｓ）、Ｈ（ｓ）和Ｇ，（Ｓ）分别表示 控制器传递函数、被控对象传递函数、反馈通道传递
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ Ｖｅｈｉｃｌｅ，Ｅｌｅｃｔｒｉｃ ｐｏｗｅｒ ｓｔｅｅｒｉｎｇ，Ｃｕｒｒｅｎｔ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ，Ｆｅｅｄ—ｆｏｒｗａｒｄ ｃｏｎｔｒｏｌ，Ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌ
引言
电动助力转向系统（ｅｌｅｃｔｒｉｃ ｐｏｗｅｒ ｓｔｅｅｒｉｎｇ，简 称ＥＰＳ）是一种采用电动机来辅助驾驶员转向的力 矩伺服系统，其核心是电动机控制。为保证良好的 转向平顺性和手感，要求电动机的控制具有稳定性、 快速性和准确性。
控制和模糊ＰＩＤ控制在电流控制中的不足，采用前馈和反馈综合控制的思想，提出了综合前馈和模糊ＰＩＤ反馈的
电流控制算法。通过实验对比表明，前馈和模糊ＰＩＤ反馈的综合控制方法可显著提高电流跟随控制的稳定性、快
速性和准确性。
关键词：车辆电动助力转向 电流跟随前馈控制模糊ＰＩＤ控制
中图分类号：Ｕ４６１．４
文献标识码：Ａ
３种控制方法中ＰＩＤ输出控制量的变化如图７ 所示，综合控制方法中前馈输出控制量的变化如 图８所示。从图中可以看出，当采用综合控制方式 时，前馈控制反应迅速，分担了所需的大部分控制 量，其ＰＩＤ反馈控制量仅为常规ＰＩＤ和模糊ＰＩＤ的 １／３，因此显著改善了响应过程。
２ ０ １ ０年８月
农业机械学报
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００—１２９８．２０１０．０８．００３
第４１卷第８期
电动助力转向综合前馈和模糊ＰＩＤ反馈的电流控制算法术
吕 威 郭孔辉 张建伟
（吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室，长春１３００２５）
【摘要】 针对电动助力转向中的电流跟随控制问题，通过建立系统数学模型，分析系统型别，研究了常规ＰＩＤ
Ｋ。——电动机电磁转矩系数
ｒ——扭矩传感器测量值
建立的电动助力转向模型如图２所示，系统输
入为电动机目标电流，输出为电动机实际电流。
为方便分析问题，将模型中的被控对象合并化
简之后，得到模型如图３。
万方数据
由图３可以看出，ＥＰＳ是一个典型的单位反馈 控制系统，其中
Ｇ小，＝毒赫等等糯㈩㈩
刚小者Ｍ Ｂ满Ｋ，ｓ３＋，ｓ２＋ｆ，＋———ｉ！ｌ ｓ
Ｇ－（ｓ）２万矗
‘９）
Ｇ２（ｓ）２赢
（１０）
由开环传递函数（式（７））可以看出，ＥＰＳ是一 个０型系统。由于０型系统存在原理性静差［７１，因 此电流跟随控制算法中必须存在积分环节，将系统 提高到Ｉ型，从而消除电流的跟随静差。
图３ 电动助力转向系统的化简模型
Ｆｉｇ．３ Ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ＥＰＳ ｍｏｄｅｌ
曰，——齿条阻尼系数
Ｋ，——齿条和车轮等效刚度
ｒ。捌。。——电动机输入减速器的转矩
Ｇ——电动机减速器的涡轮蜗杆传动比
Ｋ。——电动机传动轴刚度
．，。——电动机及蜗杆转动惯量
Ｂ。——电动机阻尼系数
ｒ。——电动机电磁转矩
￡——电动机电感 Ｒ——电动机电阻
ｉ——电动机电流 ｕ——电动机电压
Ｋ，——电动机反电动势系数
３种控制方法的输出是ＰＷＭ占空比，为０—１ 之间的值。在模糊ＰＩＤ控制中，采用三角形隶属函 数。当偏差较大时，即ｅ≥２时，取较大的Ｋ，以及较 小的Ｋ，和Ｋ。；当偏差和变化率为中等大小时，即 ２＞ｅ＞１时，取较小的Ｋ，和Ｋ。以及适当的Ｋ，；当偏 差较小时，即ｅ≤１时，取较大的砟和Ｋ，以及适当 的Ｋ。。为具有可比性，综合控制方法中的ＰＩＤ参数 和模糊ＰＩＤ的相同；模糊ＰＩＤ中偏差较小时的参数 和常规ＰＩＤ的相同。３种控制方法中ＰＩＤ参数的选 取如表１所示。
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｒｏｂｌｅｍ ｉｎ ｅｌｅｃｔｒｉｃ ｐｏｗｅｒ ｓｔｅｅｒｉｎｇ（ＥＰＳ），ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ
ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｔｙｐｅ ｗａｓ ａｎａｌｙｚｅｄ，ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌ ｗｅｒｅ ｓｔｕｄｉｅｄ．Ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｆｅｅｄ—ｆｏｒｗａｒｄ ａｎｄ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ｔｈｅｏｒｙ，ａ ｆｅｅｄ－ｆｏｒｗａｒｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ． Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃｏｕｌｄ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ，ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｒａｐｉｄｉｔｙ ａｎｄ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ ｉｎ ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｅｌｅｃｔｒｉｃ ｐｏｗｅｒ ｓｔｅｅｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ．