内模PID控制器在智能车转向系统中的应用及仿真
PID控制器在智能汽车速度控制方面的应用
PID控制器在智能汽车速度控制方面的应用作者：齐忠琪鲁斐来源：《中国教育技术装备》2012年第21期摘要 PID控制器是一个具有反馈环节的自动化控制系统，它普遍应用于工业自动化控制领域。
智能汽车是指能自动识别路径，并能在规定路径上自动行驶的汽车模型。
在探讨PID控制器结构与工作原理的基础上，提出智能汽车车速PID控制器系统的设计思路。
关键词 PID；智能汽车；控制系统中图分类号：TP273 文献标识码：B 文章编号：1671-489X(2012)21-0105-02Design and Implementation of Intelligent Vehicle Speed Control System based PIDController//Qi Zhongqi, Lu FeiAbstract PID controller is an automatic control system including feedback stage. It is widely used in the field of industrial automatic control. Intelligent vehicle is a vehicle model which can identify the path automatically and go on the specified path automatically. According to research on the structure and principle of PID controller, we design and implement the intelligent vehicle speed control system based on PID controller.Key words PID; intelligent vehicle; control systemAuthor’s address College of Education Science, Xinjiang Normal University, Urumqi, China 830053为加强大学生实践、创新能力和团队精神的培养，促进高等教育教学改革，2005年，由飞思卡尔半导体公司资助，教育部高等学校自动化专业教学指导分委员会主办的每年一届的全国大学生智能汽车竞赛拉开序幕。
PID调节在智能交通系统中的应用实现交通流畅与安全
PID调节在智能交通系统中的应用实现交通流畅与安全智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是利用先进的信息技术与通信技术，对交通运输系统进行综合监控、管理和优化的系统。
在智能交通系统中，PID（Proportional Integral Derivative）调节作为一种常用的控制算法，能够有效地实现交通流畅与安全。
本文将探讨PID调节在智能交通系统中的应用，以及其对交通流畅与安全的影响。
一、PID调节的原理和特点PID调节是一种基于反馈的控制算法，通过不断调节输出信号来使被控对象的实际输出与期望输出保持一致。
PID调节算法主要由比例控制、积分控制和微分控制三个部分组成。
1. 比例控制（Proportional Control）：根据被控对象的误差，按一定比例调节输出信号。
比例控制能够快速响应误差变化，但不能消除稳态误差。
2. 积分控制（Integral Control）：对误差进行积分，以减小稳态误差。
积分控制能够消除稳态误差，但响应速度较慢，且容易产生超调。
3. 微分控制（Derivative Control）：对误差的变化率进行微分，以减小超调和震荡。
微分控制能够提高系统的稳定性和响应速度，但对测量噪声敏感。
PID调节算法综合了比例、积分和微分控制的特点，能够实现快速响应、消除稳态误差和减小超调和震荡的目的。
二、PID调节在智能交通系统中的应用1. 交通信号灯控制交通信号灯是智能交通系统中常见的控制对象。
PID调节可应用于交通信号灯的相位控制，通过实时监测车辆流量和交通状况，自动调整信号灯的绿灯时间和红灯时间，以达到交通流畅和减少拥堵的目的。
比例控制可根据当前流量控制绿灯时间，积分控制可根据历史数据来调整绿灯时间，微分控制可根据瞬时流量的变化来预测未来流量，从而进行更精确的调节。
2. 路段车流量控制在智能交通系统中，通过道路上的传感器和摄像头等设备获取车流量信息，并利用PID调节来控制车流量，有效地减小拥堵并提高道路通行能力。
PID算法在智能车方向控制中的应用
PID算法在智能车方向控制中的应用智能车是指能够感知、分析、决策和执行动作的汽车。
它可以通过集成传感器、图像识别、机器学习和控制算法来实现自主导航和安全驾驶。
在智能车的控制系统中，方向控制是一个重要的组成部分。
PID算法是智能车方向控制中常用的一种算法，它能够通过实时调整车辆转向角度来实现车辆的精确控制。
PID算法是一种反馈控制算法，它通过不断地对系统输出与期望输出的差异进行检测和调整，以实现控制系统的稳定。
PID算法由比例控制、积分控制和微分控制三个部分组成。
比例控制部分根据系统输出与期望输出的差异进行比例调整，积分控制部分根据系统输出与期望输出的累积差异进行积分调整，微分控制部分根据系统输出与期望输出的变化速率进行微分调整。
这三个部分共同作用，通过实时调整控制信号来达到期望输出。
在智能车的方向控制中，PID算法可以通过以下步骤应用：1.传感器数据获取：智能车通常配备了多种传感器，如惯性传感器、陀螺仪和激光雷达等，用于感知车辆的运动状态和周围环境。
PID算法需要读取传感器数据作为反馈信号。
2.设置期望输出：根据预定的路线或目标，可以设置一个期望的转向角度作为系统的期望输出。
3.计算误差：将传感器数据中获取的实际转向角度与期望转向角度进行比较，计算得出误差。
误差可以表示为实际转向角度减去期望转向角度的差异。
4.比例控制：根据误差的大小，比例控制部分会调整控制信号的大小，从而影响车辆的转向角度。
比例系数越大，车辆的响应速度越快，但可能会引起过冲或震荡现象。
5.积分控制：积分控制部分会通过累积误差来调整控制信号，从而消除系统的稳态误差。
积分系数越大，车辆的稳定性越好，但可能会引起过冲现象。
6.微分控制：微分控制部分会通过测量误差的变化率来调整控制信号，从而降低车辆的震荡现象。
微分系数越大，车辆的稳定性越好，但可能会引起过度补偿。
7.发送控制信号：根据比例控制、积分控制和微分控制的结果，生成控制信号并发送给车辆的转向系统，从而实现转向角度的调整。
PID算法在智能车方向控制中的应用
方向控制中的PID算法2015/12/26 BY 哈工大智能车-技术培训部-刘键方向控制在软件系统中的位置方向控制系统宏观概览PID控制方法理解PID程序编写PID参数调试PID算法微改进1.方向控制算法在软件系统中的位置整个智能车基本上就在做两件事，一个是方向的控制，一个是速度的控制（当然平衡车还多一个平衡的控制），只要能够将这两个量给控制的恰到好处（恰到好处不光是两者单独控制的很好，而是两者一起工作时配合的很好）本文档只讲其中的一个：方向控制中的控制策略问题（四轮车的速度控制与此非常类似，甚至还更简单）。
下面是我们车内软件运行的一个大概的流程图，软件成员后来的所有精力基本都倾注在这三个加粗的方面：方向偏差提取；方向控制算法；速度控制；传感器信息采集（电感电压/光电管/摄像头）速度读取方向偏差提取方向控制算法舵机驱动速度控制算法(舵机PWM 占空比的大小)电机驱动(电机PWM 占空比的大小)周期开始电感压差/中线偏差速度偏差周期开始结束结束方向控制速度控制PD PID整体上就分为两部分，方向和速度控制。
其中两者均为周期性控制，但控制的周期可能不一样。
方向控制的主要步骤如下：1、 采集方向传感器的信息，比如对于摄像头就是进行图像的采集；2、 方向偏差信息的求取，对于摄像头来说就是图像中线的求取，进而得到得到车体当前位置与理想位置的偏差3、 方向控制模块根据这个偏差来计算应该输给舵机的PWM 占空比，进而来调整车体的前进方向。
2方向控制系统宏观概览系统宏观上了解。
通过对系统的全局分析，你不仅可以更清楚了解方向控制的本质，更重要的是还能够从系统中各模块的相互约束关系中找到一些新的能够改进整个控制系统的方案，下面详述~从控制系统的角度来看，典型的方向闭环反馈系统结构图如下图所示，主要由五部分构成：控制目标；被控对象；执行机构；测量反馈；控制算法（这里面就是我们常说的核心PID 啦）。
在构思控制算法之前你首先需要对执行机构，被控对象，测量反馈和控制目标摄像头测量图像舵机驱动舵机实际方向和位置车体测量反馈被控对象执行机构控制目标是首当其冲要考虑的。
模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用
模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用一、本文概述随着科技的快速发展和智能化水平的提高，智能小车在各个领域的应用越来越广泛，如无人驾驶、物流运输、环境监测等。
然而，智能小车的运动控制是一个复杂的问题，需要解决路径规划、避障、速度控制等多个方面的问题。
其中，速度控制是智能小车运动控制的核心问题之一。
传统的PID控制算法在速度控制方面有着广泛的应用，但由于其对于系统参数变化的敏感性，使得其在实际应用中往往难以达到理想的控制效果。
因此，本文提出了一种基于模糊PID控制算法的智能小车速度控制方法，旨在提高智能小车的运动控制精度和稳定性。
本文首先对模糊PID控制算法的基本原理和特点进行了介绍，然后详细阐述了模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的应用方法。
在此基础上，通过实验验证了模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的有效性和优越性。
本文的研究工作不仅为智能小车的运动控制提供了一种新的方法，同时也为模糊PID控制算法在其他领域的应用提供了有益的参考。
接下来，本文将从模糊PID控制算法的基本原理、智能小车的运动控制模型、模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的应用方法、实验结果与分析等方面展开详细的阐述。
二、模糊PID控制算法的基本原理模糊PID控制算法是一种结合了模糊逻辑和传统PID控制算法的控制策略。
该算法利用模糊逻辑处理PID控制中的非线性、不确定性和复杂性问题，从而提高了系统的鲁棒性和控制精度。
模糊逻辑是一种基于模糊集合和模糊推理的控制系统设计方法。
在模糊逻辑中，变量不再局限于具体的数值，而是可以在一定的范围内取任意值，这种变量被称为模糊变量。
模糊逻辑通过模糊集合和模糊运算，能够处理不确定性、非线性和不精确性等问题，使系统更加适应复杂环境。
PID控制算法是一种经典的闭环控制算法，由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成。
PID控制器通过比较实际输出与期望输出的偏差，根据偏差的大小和方向，调整控制量以实现系统的稳定控制。
基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计
基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计一、引言智能小车是一种具备自主行驶能力的机器人，广泛应用于工业、仓储、物流等领域。
其中，转向系统的设计是实现智能小车自主导航和路径规划的关键环节。
在本文中，将介绍一种基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计方案。
1.系统结构智能小车转向系统的主要组成部分包括传感器、控制器和执行器。
其中传感器用于感知环境和获取车辆当前状态信息，控制器用于分析传感器信息并生成控制指令，执行器则根据控制指令进行相应动作。
2.环境感知为了实现智能小车的自主导航，需要通过传感器获取车辆当前所处位置和周围环境的信息。
一种常用的方法是使用激光雷达进行环境感知，通过扫描周围环境的障碍物，生成地图并定位当前位置。
3.控制算法在智能小车转向系统中，常用的控制算法是PID控制算法。
PID控制算法基于车辆当前位置和目标位置的差异，通过计算比例、积分和微分调节参数，生成控制指令，实现车辆转向。
然而，传统PID控制算法对于非线性和时变系统的控制效果有限。
为了克服这一缺点，本文采用模糊控制器结合PID控制的方式，提高控制算法的适应性和鲁棒性。
模糊控制器能够通过建立一套规则库，根据当前输入变量和模糊规则库进行模糊推理，确定输出变量的控制值。
模糊PID控制算法能够在控制过程中根据系统自身的特性自适应调整。
4.系统建模与仿真为了验证设计方案的可行性和有效性，可以使用Matlab/Simulink等软件进行智能小车转向系统的建模与仿真。
通过建立车辆动力学模型，并引入传感器准确度模型和控制指令噪声模型，得到系统的闭环模型。
在仿真过程中，可以设置不同的路线和障碍物，观察智能小车的转向行为和控制效果。
通过对比不同控制算法的性能指标，选择最佳的转向控制策略。
三、实验结果与讨论在实际实验中，基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计表现出较好的性能。
通过采用模糊控制器，系统的抗干扰能力和适应性得到了显著提高。
然而，该设计方案还存在一些改进空间。
PID控制以及汽车控制的应用
未来展望
随着智能控制技术的发展，PID控制算法将与人工智能、机器 学习等技术相结合，实现更加智能化和自适应的控制策略。
未来研究方向包括发展新型PID控制算法、提高控制精度和鲁 棒性、以及探索多目标优化和控制等问题。同时，也需要加 强基础理论和实验研究，推动汽车控制技术的不断创新和发 展。
THANKS
在汽车控制中，PID控制算法广泛应用于发动机控制、底盘控制和车身控制等领域，对提高汽车的动力 性、经济性和舒适性具有重要意义。
实际应用与挑战
Hale Waihona Puke 在实际应用中，PID控制算法需要根 据具体的汽车系统和工况进行参数调 整和优化，以适应不同的行驶条件和 性能要求。
挑战主要来自于系统非线性和不确定 性，以及复杂的行驶环境和多变的驾 驶员意图。为了实现更好的控制效果 ，需要深入研究系统动态特性和驾驶 员行为特征。
控制精度与鲁棒性
控制精度
PID控制器在汽车控制中需要高精度 的控制效果，以满足汽车运行的安全 性和稳定性。
鲁棒性
由于汽车运行环境复杂多变，PID控制 器需要具备良好的鲁棒性，以应对各 种干扰和不确定性。
实时性要求
快速响应
汽车控制需要快速响应，以应对突发情况， PID控制器需要具备高效的计算能力和优化 算法，以满足实时性要求。
详细描述
通过传感器检测车辆的横摆角速度和侧向加速度，PID控制器计算期望横摆力矩并与实际横摆力矩进 行比较，产生一个附加横摆力矩，通过制动系统施加到内侧车轮上，使车辆保持稳定。PID控制器能 够根据车辆的动态响应实时调整附加横摆力矩，提高车辆的操控性和稳定性。
自动泊车系统
总结词
自动泊车系统是利用PID控制算法实现自 动寻找停车位和自动泊车的智能化系统 。
智能车的PID控制
智能车的 PID 控制 智能车的转向控制和速度控制是一体的，合理的速度分配以及最优的行驶路线，才能使智能车在最短时间内完成比赛。
从我们开始提速调试的过程中，曲率半径为50cm 的最小弯几乎都会冲出去，究其原因是当初赛道判断出错，入弯时速度调整太迟，当速度调整过来时，车子已经冲出赛道。
经过长期的调试发现，如果在入弯前能及时调整速度，智能车在弯道内可以很好的以比较高的速度行驶，同时可以切线以最优路径行驶以单行黑线点与图像中心的偏差来对转向进行控制。
最终采用了PD 对转向进行控制，P ——某一行的偏差，D ——本次偏差与上一次偏差的差值。
PD 值是我们调好的一组固定值。
只是P 的参考行我们采用的是动态设定，根据我们外部按键设定的速度值的不同，也通过外部按键设定不同的参考行，保证智能车的沿线及切弯。
设定速度低时，参考行设定距车子近的方向，如果此时设定的距车子太远的地方，智能车在过弯道时，很容易切弯过度，行驶出赛道。
当设定速度高时，参考行设定距车子远的方向，这样可以在高速行驶下，使车子提前转弯我们采用的是增量式PID 算法。
PID 控制器原理图如图3.13所示，图3.13 PID 控制器原理框图 图3.13中，r(t)是电动机的速度设定值，c(t)是转速的实际测量值，e(t)是控制器的输入偏差信号，u(t)是控制器的输出控制量，则PID 控制算式如下：公式1其中Kp是比例系数，Ti是积分时间常数，Td是微分时间常数。
把上式离散化处理后得：公式2其中Ts为采样周期。
由于采用的是增量式PID算法，因此PID调节器只需计算出控制量的增量，所以增量式PID控制算式如下：公式3公式4令A=（Kp+Ki+Kd），B=(Kp+2Kd)，C=Kd，则有：公式5我们只需确定上式中的A,B,C三个变量的值，寻找一组最为合适的PID参数，在这里推荐经验调试来确定三个变量的值，先把B,C置0，调参数A，然后在A 的基础上依次来确定B和C。
模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用
模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用智能小车是近年来智能化技术的一项重要应用，模糊PID控制算法作为一种自适应控制算法，被广泛应用于智能小车领域。
本文将从智能小车的研究背景入手，介绍模糊PID控制算法的原理和特点，以及在智能小车中的研究和应用，最后总结并展望未来研究的方向。
一、研究背景智能小车是一种能够自主运动、感知环境并做出决策的机器人，其运动控制是实现智能小车基本功能的核心。
传统的PID控制算法在许多自动控制系统中得到广泛应用，它通过不断地调整比例、积分和微分三个参数来实现系统的稳定控制。
然而，传统PID控制算法的主要问题是在非线性、时变或不确定性的系统中效果不佳。
为了解决这一问题，模糊PID控制算法被引入到智能小车的控制中。
模糊PID控制算法是基于模糊逻辑理论和PID控制理论的结合，通过对系统内外环境进行模糊化表示，将模糊规则集与PID控制算法相结合，从而提高了系统的稳定性和鲁棒性。
二、模糊PID控制算法原理和特点1.模糊化：将系统的输入和输出进行模糊化处理，将连续值转化为模糊变量。
2.模糊规则库构建：根据系统的特性和经验知识，构建一组模糊规则。
3.模糊推理：根据当前的系统输入和模糊规则库，进行模糊推理，得到模糊输出。
4.解模糊化：将模糊输出转化为真实的控制量。
5.输出：将解模糊化得到的控制量输出给被控对象，实现控制。
1.对系统非线性和时变性具有较好的适应性，能够应对实际环境中的各种变化和干扰。
2.理论基础扎实，可以通过专家知识和经验知识来构建模糊规则库，适用于复杂系统。
3.可以处理模糊和不确定性信息，提高了控制系统的稳定性和鲁棒性。
智能小车作为一种自主决策和行动能力的机器人，其控制系统对稳定性要求较高。
模糊PID控制算法在智能小车中得到了广泛的研究和应用。
首先，模糊PID控制算法可以用于智能小车的路径规划和避障。
通过感知环境中的障碍物和目标点，将其模糊化处理，构建模糊规则库，实现智能小车的自主导航和避障功能。
汽车电动助力转向系统控制策略及仿真研究
汽车电动助力转向系统控制策略及仿真研究首先，本文介绍了汽车电动助力转向系统的原理和结构。
汽车电动助力转向系统由电动电机、转向机构和控制单元组成。
电动电机通过转向机构与汽车的转向轴相连接，当驾驶者转动方向盘时，电动电机会提供相应的力量辅助转向。
接下来，本文提出了一种基于PID控制的汽车电动助力转向系统控制策略。
PID控制是一种经典的控制方法，通过不断调节比例、积分和微分三个控制参数，使得系统的输出能够稳定地跟踪期望的轨迹。
在汽车电动助力转向系统中，PID控制可以通过测量转向轴的角度和驾驶者的方向盘输入来自动计算出合适的转向力量，以达到准确转向的目的。
为了验证PID控制策略的有效性，本文利用Simulink工具进行了仿真实验。
仿真实验采用了真实的汽车转向系统参数，通过输入不同的方向盘转动信号，模拟不同的转向操作。
实验结果表明，基于PID控制的汽车电动助力转向系统能够准确地跟踪方向盘输入，并提供适当的转向力量，实现稳定的转向。
最后，本文总结了汽车电动助力转向系统控制策略及仿真研究的主要结果和贡献。
通过研究和仿真实验，本文验证了基于PID控制的汽车电动助力转向系统的有效性和稳定性。
这一研究为汽车电动助力转向系统的设计和控制提供了一定的参考和借鉴。
综上所述，本文对汽车电动助力转向系统的控制策略进行了研究，并进行了相关的仿真实验。
本文的研究结果表明，基于PID控制的汽车电动助力转向系统能够实现准确转向，并具有稳定性和可靠性，为汽车驾驶员提供了良好的转向体验。
但是，仍然有一些问题和挑战需要进一步研究和解决，比如如何提高转向系统的响应速度和抗干扰能力。
对于未来的研究，可以考虑将其他的控制方法应用到汽车电动助力转向系统中，并进一步优化转向系统的性能。
模糊PID控制策略在汽车助力转向系统中的应用
模糊PID控制策略在汽车助力转向系统中的应用作者：陈挚来源：《电子技术与软件工程》2016年第12期在汽车行业发展的过程中，汽车技术也在不断发展，电动助力转向系统已经成为汽车系统当中最为重要的技术之一，为了保证电动转向系统当中的抗干扰能力以及动态响应速度不会在行驶过程中出现问题，就必须保证模糊模拟器的电流误差，并且根据实际误差变化里为电机电压提供相应的数值，从而保证电机电压在输出的过程中，模糊控制规则的比例参数、积分参数与微分参数都可以达到预定的要求，从而保证汽车在行驶过程中电动助力转向系统可以安全稳定的运行。
【关键词】模糊PID 模糊控制控制策略汽车转向系统汽车在运行的过程中最为重要的系统功能为电动助力转向系统（Electric Power Steering）简称EPS，电动助力转向系统的工作原理为电动机为动力转向系统提供辅助转矩，从而实现汽车的转向功能。
电动助力是为了使汽车在驾驶的过程中的转向轻便性、行驶的稳定性、驾驶的安全性以及汽车运行的节能环保性能而开发出的系统。
并且在使用的过程中，可以根据电控发动机的使用状况为转向系统提供不同的转向助力，灵活的将汽车装配技术与电控技术相结合。
1 电动助力转向系统的组成以及工作原理电动助力转向系统的主要组成元件包含减速机构、电动机、扭矩传感器、电子控制单元、车速传感器、ECU等。
在汽车进行转向的过程中，驾驶者转动方向盘之后，输入轴与输出轴会接收到扭矩传感器根据扭杆变形大小产生的信号，电动助力转向系统当中的电子控制单元会根据传感器发出的信号来计算方向盘转动的矩形，并且由于汽车在行驶的过程中会产生脉冲信号，车速传感器中的电子控制单元可以根据这种脉冲信号来判断出汽车行驶的速度。
最后，方向盘转矩与车速查助力特性曲线会使其中的电子控制单元产生电压信号，当电动机接受到这个信号的时候，就会产生一定的转矩助力，从而降低转向机构当中的转向力。
2 模糊PID控制策略2.1 目标电流确定在进行模糊PID控制的过程中，通常使用的助力特性曲线有直线型、折线形与曲线形。
模糊PID控制策略在汽车助力转向系统中的应用
０ 引言
电 动 助 力 转 向 系统 是 汽 车 技 术 发 展 的 趋 势 ， 它 具 有 结 构 简 单 、节 能 环 保 、 安 全 可 靠 等 优 点 ， 能 够 满 足 人 们 对 汽 车 驾 驶 安 全 、稳 定 、灵 活 的 要 求 。合 理 的控 制 策 略 是 影 响 Ｅ Ｓ性 能 的关 键 。 传 Ｐ 统 的 Ｐ Ｄ 控 制 策 略 存 在 许 多 弊 端 ，已 经 不 能 满 足 Ｉ
表 明 ，不 转 向时 可 以降 低燃 油 消耗 ２５ 左 右 ，转 ．％
向时 ，降 低 ５ ％ 左右 。 ． ５
１ ＥＳ Ｐ 系统原理
电动 助 力 转 向 系统 （ 简称 Ｅ Ｓ 是 一种 由 电动 Ｐ） 助 力机 直接提 供 转 向辅 助 扭矩 的动 力 系统 ，将 挑战 成 为液 压转 向 系统而 成为 汽车转 向系统 的今 后发展 方 向 。Ｅ Ｓ系统具 有装 配灵 活 、调整 简单 、节 能环 Ｐ 保 等优 点 。如 图 １ 所示 ， Ｐ Ｅ Ｓ主要 由输入 轴 、电机 、
务ｌ ｌ 化 Ｉ 》
模糊ＰＤ Ｉ 控制策略在汽车助力转向系统中的应用
Ｆｕｚ ｙ Ｄ ｚ ＰＩ ｃｏｎ ｒ ｔ ａｔ ｔ ｏｌｓ ｒ ｅｇｙ ｉ ｎ ａｕｔ ｏｍ ｏｂｉｅ ｐｏｗ ｅｒｓ ｅｅｒｎｇ ｙｓ ｅｍ ｌ ｔ ｉ ｓ ｔ
李智勇’ 。戴 蓉
ＬＩ ｉ ｏ ｇ Ｄ ｎ — ｎ ’ ＡＩ Ｚｈ ｙ Ｒｏ ｇ
２ 软 件 能 够 调 整转 向助 力 的 大 小 ， 同时 兼 顾 ）
高速 操纵 的稳 定性 和低 速转 向 的轻便 性 。 通 过 软 件 调 整 助 力 ，低速 时 系 统 提 供 较 大 的 转 向 助 力 ，使得 转 向轻 便 ；车 速 慢 慢 提 高 ，系 统 提 供 的 转 向 助 力 逐渐 减 小 ，转 向时 所 需 的 转 向 力 就 逐渐 增 大 ，提 高 车辆 的稳 定性 。 另 外 ，Ｅ Ｓ还 施 加 一 定 的 附 加 回正 或 者 阻 尼 Ｐ
基于内模控制原理的PID控制器设计
5、结论
本次演示基于内模控制原理设计了PID控制器，并对其参数设置、性能等进行 了详细分析。通过仿真实验，我们验证了该控制器在工业控制中的应用效果。 结果表明，基于内模控制原理设计的PID控制器具有优异的控制效果、稳定性 和鲁棒性，可为工业控制系统提供更加精确、快速的控制。
未来研究方向可包括进一步优化PID控制器的参数设置方法，研究更加智能的 控制策略，以及拓展PID控制器在其他领域的应用等。结合具体工程应用实例， 对PID控制器进行实践和验证，也是极具意义的研究方向。
参考内容
一、引言
在工业控制系统中，PID（比例-积分-微分）控制器被广泛使用，其对于误差 的及时响应和精确的控制使其在许多领域中表现出色。然而，传统的PID控制 器并不总是能提供最佳的控制效果，尤其是在复杂的、非线性的、时变的系统 中。为了解决这个问题，我们提出了一种基于内模控制的PID控制系统，以提 高控制器的性能和鲁棒性。
（4）仿真验证：利用仿真实验对设计的PID控制器进行验证，以确定其性能和 稳定性。
2、参数设置
Hale Waihona Puke PID控制器的三个主要参数为比例系数、积分时间和微分时间，它们对控制器 的性能有着重要影响。
比例系数用于调节控制器对误差的敏感度，增大比例系数可以使系统更快地响 应误差信号，但过大的比例系数会使系统不稳定。积分时间用于调节控制器对 误差的累积效应，它的作用是消除系统的稳态误差，但过长的积分时间可能导 致系统超调增大。微分时间则用于调节控制器对误差的变化率，它有助于减小 系统的超调量，但过大的微分时间可能导致系统对噪声的敏感度增加。
一、PID控制器原理及应用
PID控制器是一种线性控制器，通过比较设定值与实际输出值之间的误差，利 用比例、积分和微分三个环节对误差进行修正。它的基本原理是：误差信号经 过比例环节后得到比例输出，再经过积分环节得到积分输出，微分环节则给出 微分输出，最后将这三个输出加起来得到最终的控制信号。
69. PID控制器在电动汽车中的应用有哪些？
69. PID控制器在电动汽车中的应用有哪些？69、 PID 控制器在电动汽车中的应用有哪些？随着环保意识的增强和技术的不断进步，电动汽车在现代交通领域中扮演着越来越重要的角色。
为了实现电动汽车的高效、稳定和安全运行，各种先进的控制技术被广泛应用，其中 PID 控制器是一种常见且重要的控制策略。
PID 控制器，即比例积分微分控制器，通过对偏差信号进行比例、积分和微分运算，生成控制信号来调节系统的输出，使其尽可能接近设定值。
在电动汽车中，PID 控制器有着诸多重要的应用。
首先，在电动汽车的电机驱动系统中，PID 控制器发挥着关键作用。
电机的转速和转矩控制直接影响着车辆的动力性能和行驶品质。
通过实时监测电机的转速和转矩反馈信号，并与设定值进行比较，PID 控制器可以计算出合适的控制信号，调整电机的输入电压或电流，从而实现对电机转速和转矩的精确控制。
这有助于提高电动汽车的加速性能、爬坡能力和最高车速，同时保证行驶过程中的平稳性和舒适性。
在电动汽车的电池管理系统中，PID 控制器也不可或缺。
电池的充电和放电过程需要严格控制，以确保电池的安全性、使用寿命和性能。
PID 控制器可以用于调节充电电流和电压，避免过充和过放现象的发生。
例如，在充电过程中，根据电池的实时电压和温度等参数，PID控制器可以动态调整充电电流，使电池在安全的范围内快速充电。
同时，在放电过程中，PID 控制器可以根据车辆的功率需求和电池的剩余电量，合理控制放电电流，以延长电池的续航里程。
电动汽车的制动能量回收系统同样依赖于 PID 控制器。
当车辆制动时，电机可以转换为发电机模式，将车辆的动能转化为电能并存储到电池中。
PID 控制器可以根据制动踏板的行程、车速和电池的充电状态等信息，精确控制制动能量回收的强度。
既能有效回收能量，增加车辆的续航里程，又能保证制动的稳定性和舒适性，不影响驾驶员的制动感受。
此外，在电动汽车的温度控制系统中，PID 控制器也能大显身手。
智能控制中PID控制器的运用及其仿真【文献综述】
毕业设计文献综述电气工程与自动化智能控制中PID控制器的运用及其仿真当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。
反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。
测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。
这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。
PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。
PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。
然而由于现代工业生产过程日益复杂，被控对象往往具有不同程度的非线性模型不确定性和参数时变性，常规的PID控制对过程的精确控制则显得力不从心。
所以随着控制系统的发展，智能控制在近年来得到了长足的发展。
将智能控制和常规的PID控制方法相结合，利用智能控制对PID控制的参数进行整定，形成了许多智能PID控制器。
智能PID控制器不但具有传统PID控制直观实现简单和鲁棒性好等特点，而且智能控制具有对复杂系统进行有效的全局控制的能力和自学习自组织和自适应能力。
PID控制是控制工程中技术成熟、应用广泛的一种控制策略，经过长期的工程实践，已形成了一套完整的控制方法和典型的结构。
它不仅适用于数学模型已知的控制系统中，而且对于大多数数学模型难以确定的工业过程也可应用，在众多工业过程控制中取得了满意的应果。
在当前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志的条件下，控制理论的发展也经历了经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。
自动控制系统可分为开环控制系统和闭环控制系统。
一个控制系统包括控制器﹑传感器﹑变送器﹑执行机构﹑输入输出接口。
控制器的输出经过输出接口、执行机构，加到被控系统上；控制系统的被控量，经过传感器、变送器、通过输入接口送到控制器。
不同的控制系统，其传感器、变送器、执行机构是不一样的。
目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器（仪表）已经很多，产品已在工程实际中得到了广泛的应用，有各种各样的PID控制器产品，各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器，其中PID 控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。
无人驾驶PID调节在汽车行业的关键作用
无人驾驶PID调节在汽车行业的关键作用在当今科技发展日新月异的时代，无人驾驶技术已经成为汽车行业的热门话题。
无人驾驶汽车有望提高道路安全性、减少交通拥堵、节约能源等，但要顺利实现这一目标，PID（比例、积分、微分）调节技术则显得至关重要。
PID调节技术在无人驾驶汽车中发挥着关键的作用，本文将重点探讨其应用和影响。
1. PID调节简介在了解PID调节对无人驾驶汽车的作用之前，我们需要了解PID调节的基本原理和概念。
PID调节是一种常见的自动控制方法，通过对系统的反馈信号进行比例、积分和微分运算，输出控制量来实现对系统的稳定控制。
比例项通过系统输入和输出的比例关系进行调节，积分项通过累计系统误差的积分进行调节，微分项通过对系统误差的微分进行调节。
PID调节通过不断的微调，使系统能够快速、稳定地响应外界的变化，实现精确的控制。
2. PID调节在无人驾驶汽车中的应用2.1 横向控制横向控制是指无人驾驶汽车在道路上的横向移动过程。
PID调节在横向控制中起到了重要的作用。
通过对车辆的转向角度进行调节，PID控制器可以使车辆准确地跟随预定的路径行驶，从而避免与其他车辆或障碍物的碰撞。
PID调节还可以根据车辆当前的位置和目标位置之间的偏差，对方向盘进行精确的控制，保持车辆稳定行驶。
2.2 纵向控制纵向控制是指无人驾驶汽车在道路上的前后移动过程。
PID调节在纵向控制中同样扮演着重要的角色。
通过对车辆的油门和刹车进行调节，PID控制器可以实现对车辆速度的精确控制。
无人驾驶汽车在与其他车辆保持安全距离、遵守交通规则等方面，需要准确地控制车辆的速度，PID调节可以帮助实现这一目标。
3. PID调节对无人驾驶汽车的影响3.1 提高安全性无人驾驶汽车的安全性是其发展的关键。
PID调节技术通过准确的控制车辆的转向和速度，可以帮助无人驾驶汽车避免事故发生。
当车辆与其他车辆或障碍物距离过近时，PID调节可以及时调整车辆的行驶轨迹，保证行车安全。
汽车电动助力转向系统的PID控制仿真
1 PID控制PID调节器是通过利用偏差的比例、积分以及微分控制的调节器的简称,是一种被广泛成熟应用在连续系统的调节器。
2 模拟PID调节器在连续控制系统中,模拟PID调节器是一种线性调节器。
模拟PID控制系统的方框图如图1所示。
其中 r n 为设定值; n 为系统汽车电动助力转向系统的P I D 控制仿真邵春祥(江苏省淮安生物工程高等职业学校 江苏淮安 223200)摘 要:电动助力转向系统的助力特性是系统要研究解决的关键问题之一。
但是电机的控制也是该系统的关键。
本章主要采用PID控制对电机的控制进行仿真研究。
关键词:电动助力转向 PID控制 仿真中图分类号:TP273文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2013)08(a)-0123-02输出; r e n n 构成控制偏差,为PID的输入; u 为PID控制器的输出,也是被控对象的输入。
模拟PID调节器的控制规律为:001()tp DIdeu K e edt T u T dt(1)式中, p K 为比例常数; I T 为积分常数; D T 为微分常数。
比例调节器在模拟P I D 控制器中的作用就是能够瞬间对偏差做出快速反应。
控制器在偏差产生的瞬间马上做出控制反应,使控制量变化向减少偏差的方向,而比例系数 p K 决定着控制作用的强弱。
式1表明,第一项只有在存在偏差的时候才会输出控制量。
所以,针对像直流电机的电枢电压调速等大部分控制对象,就需要适当的增加和转速以及机械负载有关的控制量 0u ;不然单纯的依靠比例控制器容易产生稳态误差。
积分控制器将输出偏差累计结果作为作用。
只要偏差存在在调解过程中,积分器就会不断增加输出,一直到偏差e＝0,才能维持输出u成为一个常量,这样才能保证设定值 r n 不变的情况下系统逐步稳态。
所以系统即使不适量的增加控制量 0u ,拥有积分控制器也能消除输出的稳态误差。
3 PID控制参数的选择采样时间在PID控制中,相比较系统的时间常数一般都是很短的。
模糊自适应PID控制及其在智能车的应用
Application of Fuzzy Adaptive PID Control to Smart Car
Yang Yong (Guangdong Polytechnic Normal University, Guangzhou 510635，China)
Abstract: The Paper introduces a kind of self-turning Fuzzy-PID controller which is used on the smart car system. The results show that some defects of simply fuzzy control and traditional PID control have been overcomed. The real -time optimization of the control parameter of PID controller has been carried out by fuzzy reasoning .
模糊控制器的输入变量为舵机位置转角的偏差
e 和偏差变化率 ec， 输出变量为 PID 控制校正参数
ΔKp、ΔKi、ΔKd .无论 是偏差 还是偏 差变化 率 ，都 是精 确的输入值，必须对其进行模糊化，将其变换到要求
的论域范围.变换的方法可以是线性的，也可以是非线
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性的.设实际的输入量为 x0 ，变化范围为[xmin ，xmax ]，要
杨 永：模糊自适应 PID 控制及其在智能车的应用
第1期
或激光传感器中任一种传感器构成的路径采集系 统. 在具体调试中， 通过模糊自适应 PID 控制的应 用，使得智能车的运行整体性能提高了 40%，在第 4 届和第 5 届“飞思卡尔”杯智能车比赛中均获得了一 等奖的优异成绩.
基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计说明书
硕士研究生课程论文课程名称：智能控制题目基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计题目类型（课程论文或读书报告）：课程论文学院：电气与信息工程学院专业名称：控制科学与工程姓名：李仲强学号： 2016200436任课教师：李振壁授课时间：2016年9月8日～2015年11月3日提交时间： 2016年11月3日基于模糊PID的智能小车转向系统的设计摘要：因为电动小车的转向性能是决定其整体性能的重要因素之一，它在转向时需要较短的响应速度和较好的动态特性，目前较多的是采用传统的PID控制，但是传统的PID控制很难同时满足以上两种要求，所以把模糊PID控制运用于智能小车中用来改善转向系统。
在matlab里simulink中对该系统进行构建模型进行仿真，并且把得到的曲线图和传统PID的图相比较，最后我们可以得出相比于传统的PID控制，模糊PID控制方法可以满足转向统的需求，它具有响应迅速，超调量小，较好的动态特性和鲁棒性。
关键字：模糊PID 电动小车 PIDAbstract: Because the steering performance of electric trolley is one of the important factors to determine its overall performance, it needs shorter response speed and good dynamic characteristics in steering. At present, more traditional PID control is used, but the traditional PID control is difficult to meet the above two requirements, so the fuzzy PID control used in intelligent car to improve the steering system. In the simulink in matlab, the model of the system is simulated, and the obtained graph is compared with that of the traditional PID. Finally, we can conclude that the fuzzy PID control method can meet the requirements of the steering system compared with the traditional PID control. Demand, it has a fast response, overshoot small, good dynamic characteristics and robustness.Key words: fuzzy PID electric trolley PID0 引言智能小车也称作轮式机器人，它可以运用于一些高危现场，例如环境监测，地质勘探等。
内模PID控制器在智能车转向系统中的应用及仿真
内模PID控制器在智能车转向系统中的应用及仿真
秦刚;陈凯;高惠中;陆华颖
【期刊名称】《西安工业大学学报》
【年(卷),期】2011(031)007
【摘要】针对智能车转向系统中模糊PID控制器参数调节复杂、适应能力较弱等问题，在分析内模控制与PID控制的内部对应关系的基础上，综合内模控制与模糊PID控制的优点，采用一种基于内部模型的PID控制器对系统进行控制．通过控制器在线仿真比较表明：内部模型的PID控制器不论在系统阶跃响应还是扰动跟踪等控制结果上均能到达模糊PID控制的要求，同时降低了参数设计的复杂性和随机性．
【总页数】6页(P649-653,659)
【作者】秦刚;陈凯;高惠中;陆华颖
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于内模控制的工业控制系统仿真器鲁棒PID控制器设计
2.智能车小车转向系统的建模与仿真分析
3.内模PID控制器在无刷直流电机调速系统中的应用
4.内模PID控制器在电阻加热炉温控系统中的应用
5.内模PID控制器在云台伺服系统中的应用
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策略． 文献［—］ ４６ 中通过采用 内模控制原理对不 同 特性对 象 进行 控制 ， 结果 表 明 ： 于 内模 原 理 的控 基
制器设 计 原理 简单 ， 同 时考 虑 多 种 控制 指 标 ， 可 应
用 范 围 广 ， 数 整 定 直 观 方 便 ． 析 内模 控 制 与 参 分 Ｐ Ｄ控制 存在 的对 应 关 系 ， Ｐ Ｄ 控 制 器 设 计 转 Ｉ 将 Ｉ 化到 内模控 制框 架 下进行 ， 以得 到 明确 的解 析结 可 果 ． 仅 在 控 制 要 求 上 能 到 达 模 糊 Ｐ Ｄ控 制 的要 不 Ｉ
涵盖控制 、 模式识别 、 传感技术、 电子电气 、 计算机 、 机 械等 多学 科 的科 技 创 意 性 设 计 ，它 主 要 由路 径 识 别 ，速 度 采 集 ，转 向控 制 及 车 速 控 制 等 功 能 模
块组 成 ． 设计 要 求小 车在 特定 的场地 上 ，通 过转 向 角 和车 速 的控制 ， 其 自动 地沿 着导 航信 号行 驶． 使 系 统 转 向控 制 器 的设 计 是 智 能 车 控制 系统 中 的一 个 十分重 要 的环 节 ， 计 使用 的舵 机 ＿内部 具 设 ２ ］ 有位 置 反馈 电路 ， 它 的舵盘 输 出转 角正 比于 给定 使
作者简介 ： 刚（９ ８ ）男 ， 秦 １６ 一 ， 西安工业大学副教授 ， 主要研究方向为 自动控制和人工智能． － ｉ ｑｎ ａ ｇ ａｕ ｅｕ ｃ ． Ｅｍａｌ ｉｇｎ ＠ｘ ｔ．ｄ ． ｎ ：
内模 Ｐ Ｄ控 制 器在 智 能 车 转 向系统 中 的应 用 及 仿 真 Ｉ
秦 刚 ， 陈 凯 ，高 惠 中 ，陆 华 颖
（． １ 西安工业大学 电子信息工程 学院 ， 西安 ７ ０３ ；． １ ０ ２ ２ 西安交通大学 电子 与信息工程学 院 ， 西安 ７ ０ ４ ） １０ ９
摘
型 的 Ｐ Ｄ控 制 器 不论在 系统 阶 跃响 应 还是 扰 动 跟踪 等控 制 结果 上均 能 到达 模糊 Ｐ Ｄ控 制 的 Ｉ Ｉ 要 求， 同时 降低 了参数 设计 的 复杂性 和 随机性 ．
关键 词 ： 模 糊 Ｐ Ｄ； Ｉ 内模 控制 ；ＭＣ Ｐ Ｄ； 能车 ； 向控 制 Ｉ －Ｉ 智 转 中 图号 ： ＴＰ ７ ２３ 文 献标 志码 ： Ａ
要 ： 针 对 智能 车 转 向 系统 中模 糊 Ｐ Ｄ 控制 器参数 调 节复 杂 、 Ｉ 适应 能 力较 弱等 问题 ， 分 在
析 内模控 制 与 Ｐ Ｄ 控 制 的 内部对 应 关 系的基础 上 ， Ｉ 综合 内模 控 制 与模 糊 Ｐ Ｄ控 制 的优 点 ， Ｉ 采
用 一种基 于 内部模 型 的 ＰＤ控制 器对 系统进 行 控 制． 过 控 制 器在 线仿 真 比较 表 明 ： Ｉ 通 内部模
的脉冲信号宽度 ， 由于车体重量和舵机的电源模块 与舵 机 的响应 有 非 常紧密 的关 系 ， 时转 向舵机 本 同
身是 具 有较 大延 迟特 性 的对象 ， 延迟 与其 转 角大 其
小成 正 比， 以建 立舵 机 转 向控 制 的精 确模 型是 不 所 切实 际 的． 而 ， 用 经典 Ｐ Ｄ 对 系统 的转 向进 行 故 采 Ｉ 控制 是很 难 达 到控 制 要 求 的 ； 糊 Ｐ Ｄ 控 制 是 模 Ｉ 。 在经 典 的 Ｐ Ｄ 控 制 的基 础 上 引 入 模 糊 控 制 的 概 Ｉ 念 ， 献 Ｅ］ 文 ２ 中采用 模 糊 Ｐ Ｄ 来 控 制智 能 车 舵 机转 Ｉ 向系 统 ， 过建 立 各 参 数 之 间 的模 糊 规 则 表 ， 通 自动 地 在 线对 控制 器 的参数 进行 修改 ， 到 系统 自动适 达 应 环境 的要 求 ， 方 法 下 系 统无 需 精 确 建 模 ， 该 在一 定 实验 的基 础 上 就 能 够 得 到很 好 的 控 制 效 果． 但
１ 智能车转 向系统
智 能 车转 向是 由路 径 检 测传 感 器 检测 路 径 信 息 给处 理器 控制 舵机执 行 相应 动作来 完成 的． 机 舵 本 身是 一个位 置 随动 系统 ， 由舵 盘 、 它 减速齿 轮组 、 位置 反馈 电位 计 、 流 电机 和 控制 电路 组 成 ， 种 以汽 车 电子为 背 景 ， １ ］
开， 当控 制速度 要 求 高 时 ， 统 的 时滞 影 响 变 得 很 系
明显 ； 内模 控 制 （ｎ ｅｎ ｌ ｄ ｌ ｏ ｔｏ） － 是 一 Ｉ ｔｒ ａ Ｍｏ ｅ Ｃ ｎ ｒ１［ ］ ４ ６ 种基 于过 程数学 模 型进 行 控制 器设 计 的新 型 控制
是 ， 糊控 制器 参 数 的调 节 比较 复 杂 ， 控 制 过程 模 且
内部的位置反馈 ， 使它的轮盘输出转角正比于给定
的控 制信 号 ， 制 信 号 是 由处 理 器 给 定 的 脉 冲 信 控
中对系统本身特性 的响应难 以与外部扰动响应分
＊
收 稿 日期 ：０ 卜Ｏ —４ ２ １ ５２
求， 同时又 降低 了参 数设计 的复杂性 和 随机性 ＿ ６ ＿ ．
文 中通 过分 析 基 于 内模 原理 的 Ｐ Ｄ控 制器 的 Ｉ
设 计原 理 ， 析 出 控制 器 参 数 的 内部数 学 模 型 ， 解 并
采 用 Ｍａｌｂ对 设 计 的控 制 器 与 模 糊 Ｐ Ｄ 控 制 器 ｔ ａ Ｉ 进 行仿 真 比较．
第 ３ 卷第 ７ １ 期
２１ 年 １ ０１ ２月
西
安
工
业
大
学
学
报
Ｖｏ ． １ Ｎｏ ７ １３ ．
Ｄｅ ．２ １ ｃ ０１
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＸｉａ ｃ ｎ ｌｇｃ ｌ ｎｖ ｒｉｙ ｏ ｒ ａ ’ ｎＴｅｈ ｏｏ ｉａ ｉｅｓｔ ｏ Ｕ
文章编 号 ： １ ７ —９ ５ ２ １ ） ７６ ９０ ６ ３９ ６ （０ １ ０ －４ —５