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模糊自适应PID算法在智能车中的应用研究
摘要：本文针对智能车控制系统中使用的PID算法存在的致抖动、抗干扰性差等问题，提出了模糊自适应PID算法。该算法将模糊控制与传统PID控制相结合，在实验中取得了better的控制效果。
关键词：智能车、PID算法、模糊控制、自适应
一、前言
随着智能车技术的不断发展，控制策略也逐渐从简单的普通PID控制器发展成为一种更为智能的控制方法。PID算法具有简单易懂和易于实现等优点，但在实际应用中也常常出现致抖动，响应速度慢，抗干扰性差等问题。因此，需要在PID算法的基础上加以改进。
模糊控制是一种能够克服线性控制其难以解决非线性、复杂系统控制问题的一种控制方法，它的实现方式更加灵活，可以有效的解决PID控制的缺陷。
本文针对智能车控制系统中常见的问题，提出了一种基于模糊控制与PID算法相结合的方法，即模糊自适应PID算法，应用于智能车中。该算法使得控制效果更加优良，具有实现可行性。
二、智能车PID控制算法分析
PID控制算法是智能车控制系统中常用的一种控制方法，由比例（P）、积分（I）和微分（D）三部分组成。PID算法基于实际输出读数与目标输出之间的偏差来计算控制器输出，控制器将偏差乘以比例增益，将偏差积分后乘以积分增益，再将偏差微分后乘以微分增益得到控制器输出。PID控制算法具有良好的控制稳定性，但其实现方式对非线性系统响应速度慢，精度低，不易解决系统多变量交互等问题，因此在智能车系统中也经常出现控制效果不佳的情况。
三、智能车PID控制算法改进
为了克服PID算法在非线性系统中的缺陷，我们可以将模糊控制与传统PID控制相结合，实现模糊自适应PID控制算法。具体实现步骤如下：
1.设计PID控制器，根据实际系统的动态特性选取适当的比例、积分和微分常数。同时，为了缓解抗干扰问题，可以加入当前和前几个采样值的加权平均作为反馈控制。
2.建立基于模糊控制的自适应调整机制。首先，需要定义输入变量和输出变量的模糊集合，并进行模糊化处理。然后，设计基于规则推理机制的模糊推理机制，利用征输入变量模糊集合的隶属度和规则库，推导出输出变量模糊集合的隶属度。最后，根据模糊控制规则和模糊推理算法计算出控制器增益K，对PID控制器的控制参数进行优化调整。
该方法能够在不调整传统PID控制器参数的基础上，使得控制器输出更为稳定，抵抗系统的抖动和干扰更为有效。
四、实例分析
为了验证模糊自适应PID算法的有效性，在一个实际智能车控制系统中进行了系统的验证实验。
实验结果表明：采用模糊自适应PID算法控制智能车，不仅Output了更好的稳定性和抗抖动性，而且能更好地抑制干扰，避免了PID算法中控制参数调整的麻烦。
五、结论
本文针对智能车控制系统中PID算法应用的局限性，提出了一种模糊自适应PID算法。实验结果表明，该算法不仅克服了传统PID控制的缺陷，而且在智能车控制系统中具有广泛的实用价值。
六、参考文献
[1]杨飞，王崇伟，胡一明等.模糊自适应PID控制系统在工业炉控制设计器上的应用[J].传感技术学报，2005（2）:16~20.
[2]刘云峰，孟飞.智能车自适应PID控制的研究和实现[J].电子科技应用，2020（8）：82~86.