盛柳青

(1.安徽汽车职业技术学院,合肥230601;2.安徽汽车工业技师学院机电工程系,合肥230601)

伴随着当今社会科学技术日新月异的更新发展,智能控制广泛应用到各行各业中。其中以智能控制为基础,智能汽车前景广阔且发展迅速。智能车系统是智能汽车的缩小版,但二者在控制系统构成和控制信息处理方面有不少相似之处,也就是说智能车系统是智能汽车良好的实验平台[1]。高效的软件程序是智能车高速平稳自动寻线的基础,而对智能车转向和速度的控制则是智能车的重要和核心环节[2]。

PID控制是工业控制的主要技术之一,它结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便。PID控制一般适用于两种情况:一是我们对研究中的系统或被控对象完全不了解;二是测量系统参数时没有有效的手段。其中,位置式PID算法的输出是控制量的全量输出,要用到过去偏差的累加值,容易产生大的累加误差;增量型算法中对增量的确定仅由最近几次偏差采样值得出而不需要进行累加,因此在控制量的计算中计算精度的影响较小[3]。但传统的PID算法在环境变化时无法实现自整定参数调整和动态,参数调整导致小车的行驶易受干扰而振荡,影响小车的稳定行驶。肖建文和李永科运用增量型PID控制算法来控制舵机和电机,但应用于变化的环境中时,该算法在进行控制参数自整定时无法实时化,因此小车在整个运行过程中容易受到干扰而导致振荡[4]。为了解决这个问题,杨惠等主张应用模糊PID算法,该方法主要针对PID参数无法实现自整定的问题,但模糊控制的规则主要由研究者自身的先验知识和实践经验决定的,这就使其具有不完整、主观性强等缺点[5]。……