前饋-改進(jìn)PID算法在智能車(chē)控制上的應用

1 引言
智能車(chē)系統是一個(gè)時(shí)變且非線(xiàn)性的系統，采用傳統PID算法的單一的反饋控制會(huì )使系統存在不同程度的超調和振蕩現象，無(wú)法得到理想的控制效果。本文將前饋控制引入到了智能車(chē)系統的控制中，有效地改善了系統的實(shí)時(shí)性，提高了系統的反應速度[1]；并且根據智能車(chē)系統的特點(diǎn)，對數字PID算法進(jìn)行了改進(jìn)，引入了微分先行和不完全微分環(huán)節，改善了系統的動(dòng)態(tài)特性；同時(shí)，利用模糊控制具有對參數變化不敏感和魯棒性強的特點(diǎn)[2]，本文將模糊算法與PID算法相結合，有效地提高了智能車(chē)的適應性和魯棒性，改善了系統的控制性能。
2 改進(jìn)PID算法
智能車(chē)的控制是由飛思卡爾公司的S12芯片完成，所以對智能車(chē)的控制要采用計算機控制方法。本文針對智能車(chē)控制的特殊性，對傳統數字PID算法做了一些改進(jìn)，這樣可以更好地滿(mǎn)足智能車(chē)控制的需要。
2.1不完全微分PID
將微分環(huán)節引入智能車(chē)的方向和速度控制，明顯地改善了系統的動(dòng)態(tài)性能，但對于誤差干擾突變也特別敏感，對系統的穩定性有一定的不良影響。為了克服上述缺點(diǎn)，本文在PID算法中加入了一階慣性環(huán)節[3] ，不完全微分PID算法結構如圖1所示。

圖1 不完全微分PID算法機構圖
將一階慣性環(huán)節直接加到微分環(huán)節上，可得到系統的傳遞函數為：
（1）

將（1）式的微分項推導并整理，得到方程如下：
（2）

式中， ，由系統的時(shí)間常數 和一階慣性環(huán)節時(shí)間常數 決定的一個(gè)常數。
為了編程方便，可以將2-2式寫(xiě)成如下形式：

（3）

式中，。

分析式（3）可知，引入不完全微分以后，微分輸出在第一個(gè)采樣周期內被減少了，此后又按照一定比例衰減[3][4]。實(shí)驗表明，不完全微分有效克服了智能車(chē)的偏差干擾給速度控制帶來(lái)的不良影響，具有較好的控制效果。圖2為不完全微分PID算法的程序流程圖。
2.2 微分先行PID
由于智能車(chē)在跑道上行駛時(shí)，經(jīng)常會(huì )遇到轉彎的情況，所以智能車(chē)的速度設定值和方向設定值都會(huì )發(fā)生頻繁的變化，從而造成系統的振蕩。為了解決設定值的頻繁變化給系統帶來(lái)的不良影響，本文在智能車(chē)的速度和方向控制上引入了微分先行PID算法，其特點(diǎn)是只對輸出量進(jìn)行微分，即只對速度測量值和舵機偏轉量進(jìn)行微分，而不對速度和方向的設定值進(jìn)行微分。這樣，在設定值發(fā)生變化時(shí)，輸出量并不會(huì )改變，而被控量的變化相對是比較緩和的，這就很好地避免了設定值的頻繁變化給系統造成的振蕩，明顯地改善了系統的動(dòng)態(tài)性能。
圖3是微分先行PID控制的結構圖，微分先行的增量控制算式如下。
(4)

圖2 不完全微分PID算法的程序流程圖