张中原，张幽彤

（北京理工大学 机械与车辆学院，北京 100081）

无人驾驶作为汽车领域的主流研究方向，高速复杂工况下的汽车转向亟待解决，而转向执行机构的控制性能作为关键需要学者进行研究攻关[1]。永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM）由于具有效率高、节能环保、高效能、结构类型多样等优点，广泛应用于机器人、数控加工、汽车、航空航天等领域[2]。目前，PMSM 伺服系统大都采用三闭环PID 级联的矢量控制方式，而PID 控制参数的整定对系统的控制性能起到决定性的作用[3]。

近年来国内外学者在PID 参数自整定建模及策略方面做了许多工作。FREIRE 等[4]通过试验验证了适用于非线性系统的自适应神经元PID 控制器（AN-PID）。YADAV 等[5]提出了自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neural Fuzzy Inference System，ANFIS），解决了固有的非线性问题。BOILEAU 等[6]利用卡尔曼滤波器辨识电机角速度及磁链实现了无位置传感器控制。JUNG 等[7]提出了一种新型自适应PID 控制器，由解耦项、PID 项和监控项组成，分别补偿非线性因素、自动调节控制增益和保证系统稳定性。贺云波等[8]提出通过RBF 神经网络在线辨识，结合现在流行的学习算法进行位置环PID 参数自整定。陈天等[9]根据相角裕度、频率响应等参数，通过使系统稳定计算出速度环PID 参数。左月飞[10]简化了系统模型后，基于状态方程设计了复合PI 控制器。蒋捷等[11]提出改进的差分进化算法，选取误差绝对值与时间乘积的平方项作为目标函数，同时引入惩罚项抑制超调量。

传统PID 参数的整定往往通过人工试凑的方法得出，导致PID 出厂参数固定，无法随着系统负载工况的变化而变化，进而影响系统在不同工况下的超调量和响应速度[12]。……