有用的PID
PID控制详解
PID控制详解概述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。
PID控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。
其输入e (t)与输出u (t)的关系为u(t)=kp(e((t)+1/TI∫e(t)dt+TD*de(t)/dt) 式中积分的上下限分别是0和t因此它的传递函数为：G(s)=U(s)/E(s)=kp(1+1/(TI*s)+TD*s)其中kp为比例系数；TI为积分时间常数；TD为微分时间常数基本用途它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti和Td）即可。
在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。
首先，PID应用范围广。
虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这样PID就可控制了。
其次，PID参数较易整定。
也就是，PID参数Kp，Ti和Td可以根据过程的动态特性及时整定。
如果过程的动态特性变化，例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化，PID参数就可以重新整定。
第三，PID控制器在实践中也不断的得到改进，下面两个改进的例子。
在工厂，总是能看到许多回路都处于手动状态，原因是很难让过程在“自动”模式下平稳工作。
由于这些不足，采用PID的工业控制系统总是受产品质量、安全、产量和能源浪费等问题的困扰。
PID参数自整定就是为了处理PID参数整定这个问题而产生的。
现在，自动整定或自身整定的PID 控制器已是商业单回路控制器和分散控制系统的一个标准。
PID使用说明
PID调节器又称回路调节器，本调节器提供的具体功能有：手动、自动、串级、及跟踪运行方式的切换，设定值、手动输出值的调整，PID参数的整定等。
PID调节有三种画面：回路操作画面、趋势显示画面和参数调整画面。
下面介绍每种画面显示的信息及用途。
1.回路操作画面在预先设置的PID热点上，单击鼠标左键，屏幕上将弹出如图3.11-1所示回路操作画面，由回路操作画面可分别进入其它两种画面。
（1）显示信息说明在回路调节画面中显示的有设定值、过程值和输出值的棒图及数值显示，运行方式显示，报警状态显示等。
❒棒图显示画面左边的三个棒图分别代表设定值、过程值和输出值，棒的颜色依次为蓝、天蓝、粉色。
设定值棒的高度为当前值相对量程的百分数。
如果PID运行于串级状态，则设定棒显示串级外给定值，在其它运行状态下显示内给定值。
过程值棒的高度表示过程输入值。
输出棒的高度表示输出值。
❒数值显示画面右下区域的三个方框中显示的内容依次为设定量、过程量及输出量的当前值，各数值颜色与棒颜色相对应。
当PID调节器运行于手动、自动或跟踪状态时，设定值为内部给定值；当运行于串级状态时，显示为串级输入值。
当PID调节器运行于手动状态时，输出值由手动给出；运行于自动和串级状态时，由算法结果给出；运行于跟踪状态时，为跟踪量点值。
❒报警状态显示当偏差报警到来时，左上角灯置亮（呈红色）；报警消失时，恢复正常颜色。
❒运行方式显示PID调节器的运行方式包括手动、自动、串级及跟踪四种，当某个运行方式下的状态灯呈绿色时，表示调节器处于某方式。
❒其它PID调节器画面静态显示的内容有点名、点描述(说明)等。
（2）操作说明在回路操作画面中可以进行的操作有：工作方式（手动、自动、串级和跟踪）的切换，通过设定值增减按钮改变设定值，通过输出值增减按钮改变输出值，切换到趋势显示画面和参数调整画面。
PID共有手动、自动、串级和跟踪四种工作状态，这四种工作状态的切换是无扰动的。
●手动状态下，PID单元停止运算，依靠操作键来改变控制输出。
PID控制原理和实例
PID控制原理和特点143401010529 二班李卓奇工程实际中，应用最为广泛调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID 控制，又称PID调节。
PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制主要技术之一。
当被控对象结构和参数不能完全掌握，或不到精确数学模型时，控制理论其它技术难以采用时，系统控制器结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。
即当我们不完全了解一个系统和被控对象﹐或不能有效测量手段来获系统参数时，最适合用PID控制技术。
PID控制，实际中也有PI和PD控制。
PID 控制器就是系统误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制。
1、比例控制（P）：比例控制是最常用的控制手段之一，比方说我们控制一个加热器的恒温100度，当开始加热时，离目标温度相差比较远，这时我们通常会加大加热，使温度快速上升，当温度超过100度时，我们则关闭输出，通常我们会使用这样一个函数e(t) = SP – y(t)-u(t) = e(t)*PSP——设定值e(t)——误差值y(t)——反馈值u(t)——输出值P——比例系数滞后性不是很大的控制对象使用比例控制方式就可以满足控制要求，但很多被控对象中因为有滞后性。
也就是如果设定温度是200度，当采用比例方式控制时，如果P选择比较大，则会出现当温度达到200度输出为0后，温度仍然会止不住的向上爬升，比方说升至230度，当温度超过200度太多后又开始回落，尽管这时输出开始出力加热，但温度仍然会向下跌落一定的温度才会止跌回升，比方说降至170度，最后整个系统会稳定在一定的范围内进行振荡。
如果这个振荡的幅度是允许的比方说家用电器的控制，那则可以选用比例控制2、比例积分控制（PI）：积分的存在是针对比例控制要不就是有差值要不就是振荡的这种特点提出的改进，它常与比例一块进行控制，也就是PI控制。
PID的功能介绍及其应用
自由PID的功能介绍及其应用通过我们中国同仁们不懈的努力，丹麦FC300开发组最终完成了FC300自由PID功能的开发。
我们业已在实际机器上作过部分试验，其效果尚好。
本文就自由PID功能作一介绍，同时就可能的应用场合作个人的一个看法。
一：自由pid的功能及结构介绍;下面是自由PID的一个结构框图此pid可分为如下几个部分;1；给定及反馈信号处理;PID 的给定信号沿用了以前做速度或力矩控制时的给定处理系统，即300-304，310.0-7--319。
如果是内部预臵信号可以是310.0-7，如果是外部模拟量或通信信号可以通过315-317来设定。
PID反馈信号则可以通过720或721来选择，仅可为模拟量信号，当然可以是0-10v或0/4-20mA.上述的两个信号如果是外部模拟量信号，可以加滤波功能，参数号分别是7-56和7-57。
2: pid本体：PID本体有差值信号处理，即可以把给定和反馈之差值信号臵反。
此功能可以通过参数7-30的设定来实现，也可以通过外部端子信号来实现。
PID运算功能与速度闭环PID相类似：有p值，I值，D值以及D值增益，以及抗饱和功能。
另外PID还可由一个数字信号或参数来控制其是否有效或可设定其开始PID 运算的条件，同样也可以用参数和数字信号来复位积分功能。
为了做到PID控制有较高的稳定性或平滑的控制，避免在给定量变化时PID 输出大幅波动，采用了前馈控制功能。
此功能可以通过设臵前馈系数为零来关闭。
在PID输出侧可由两个参数来设臵PID输出限幅，此功能可与PID运算功能配合使用，达成理想的控制效果。
在限幅功能之后是依给定量大小变化可调整PID控制量的功能，此功能可以在某些应用场合下很好地满足工况要求。
最后一个功能是PID输出调向，此功能只可通过设臵参数7-49来完成。
上述是完整的PID模块结构。
此PID最终引入到速度环（闭环）或作为开环速度给定源来控制变频器，并无参数可选其输出目的地，因而只可用于速度控制方式，而不可用于力矩控制方式。
原来PID算法都用在这些方面,不看不知道啊
原来PID算法都用在这些方面，不看不知道啊这里的PID是指控制类的比例-积分-微分算法，而不是进程ID号。
PID算法，不管是原理上，还是代码上都比较简单。
主要运用在电机控制、开关电源、电源管理芯片等领域。
一般《自动控制原理》上给的是位置式算法，如下图所示。
但是工程上，用增量式算法比较多，这样可以避免积分环节饱和溢出的问题，具体公式和整定参数的口诀就不贴出来了，网上资料多如牛毛。
下面看这样的一个电机控制的例子，如下图所示。
这就是一个闭环控制系统，非常简单。
不管是用C还是verilog，你都能一下子把代码写好，但是在你整定参数的时候，却发现，怎么调都没用。
原因在于你对这个系统的反馈机构理解得不够。
比如，716空心杯电机，设定在100转/秒，但是你却用了50M时钟让PID算法工作，假设PID是全并行的（数据吞吐量也达到50M）。
这时，不管你怎样调参数，电机都不受控制，一下子很快，一下子很慢。
静下来想想，不难发现问题。
假设电机瞬时转速是101转/秒，光电开关大概每隔4.95毫秒才反馈一个速度量过来，在这期间是没有反馈的。
设定的转速是100转/秒，用工作在50M全并行的增量式PID 算法，在4.95毫秒内，不断地累积1转/秒的误差，期间被PID算法作用了247.5次！也就是说，因为PID的工作频率太高，积累误差的速率太快（从另一个角度来看就是反馈机构太慢），所以电机不受控制，这时，你把PID的工作频率降下来，就会发现，电机渐渐地受控制了。
下面给一个在FPGA中使用PID算法做电机控制的完整框图。
综上所述，控制类算法，除了要关注算法本身的特点以外，还要深刻理解反馈机构和执行机构。
BTW，一般来说，电机控制用PI或者PD控制就可以了，如果用PID三个环节的话，一来参数不容易调节，二来容易自激，当然也不排除某些特殊场合需要用PID三个环节，甚至还会用到三环控制（速度环、相位环、电流环）。
此外，除了PID以外，常用的控制类算法还有模糊控制、MPC（模型预测控制）算法。
不同PID控制算法的温控器在温度控制中的应用
不同PID控制算法的温控器在温度控制中的应用仪表制造有限公司工程师在本文介绍各种PID控制算法的温控器的控制特性、功能及主要应用场合，对大家合理选用用于温度控制的温控器具有很强实用性。
常用温控器控制算法包括常规PID、模糊控制、神经网络、Fuzzy-PID、神经网络PID、模糊神经网络、遗传PID及广义预测等PID算法。
常规PID控制易于建立线性温度控制系统被控对象模型；模糊控制基于规则库，并以绝对或增量形式给出控制决策；神经网络控制采用数理模型模拟生物神经细胞结构，并用简单处理单元连接成复杂网络；Puzzy-PID为线性控制，且结合模糊与PID控制优点。
1、引言温度控制系统是变参数、有时滞和随机干扰的动态系统，为达到满意的控制效果，具有许多控制方法。
故对几种常见的控制方法及其优缺点进行了分析与比较。
2、常见温度控制方法2.1 常规经典PID控制算法的PID控制PID控制即比例、积分、微分控制，其结构简单实用，常用于工业生产领域。
原理如图1。
图1 常见PID控制系统的原理框图明显缺点是现场PID参数整定麻烦，易受外界干扰，对于滞后大的过程控制，调节时间过长。
其控制算法需要预先建立模型，对系统动态特性的影响很难归并到模型中。
在我国大多数PID调节器厂家生产的温控器均为常规经典PID控制算法。
2.2 模糊PID控制算法的PID控制模糊控制(Fuzzy Control)是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机控制。
原理如图2。
昌晖仪表YR-GFD系列傻瓜式PID调节器使用的就是模糊控制PID控制算法。
图2 模糊控制系统原理框图2.3 神经网络PID控制算法的PID控制神经网络控制采用数理模型的方法模拟生物神经细胞结构，用简单处理单元连接形成各种复杂网络，并采用误差反向传播算法(BP)。
原理如图3：图3 神经网络控制系统的原理框图2.4 Fuzzy-PID控制算法的PID控制模糊控制不需知道被控对象的精确模型，易于控制不确定对象和非线性对象。
仪表PID图例符号
方便沟通与交流：在工程领域，PID图例符号是一种通用的语言，方便工程师、技术 人员之间的沟通与交流，确保对控制系统的理解与实现一致。
提高设计效率：使用PID图例符号进行设计，可以减少文字描述和绘图工作量，提高 设计效率和质量。
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仪表PID图例符号的绘制与编辑
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打开仪表PID图例符号库
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选择需要的符号并拖拽到绘图区域
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PID图例符号的组成：P、I、D三个字母的组合 PID图例符号的含义：比例、积分、微分 PID图例符号的作用：描述控制系统中的控制规律 PID图例符号的应用：在自动化领域中广泛使用，用于描述各种控制系统的控制规律
描述控制系统结构：PID图例符号能够清晰地描述控制系统的结构，包括控制器、执 行器、传感器等组成部分。
差压流量计PID图例符号
涡街流量计PID图例符号
电磁流量计PID图例符号
超声波流量计PID图例符 号
浮球液位计PID图例符号 差压式液位计PID图例符号
磁翻板液位计PID图例符号 超声波液位计PID图例符号
PID图例符号的 分类与识别
仪表PID图例符 号的使用方法
PID图例符号的 参数设置与调整
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PID图(工艺仪表流程图)基础知识培训
表格线和指引线都用细实线绘制。
物料流程图
物料变化前后
设备特性数据 或参数
PID图
Piping and Instrumentation Diagram, 即PID或P&ID。 定义：用来表达物料从原料到产品生产过程和控制方法的图样。
或
3、常用流量计图形符号
FE
1
FI
流量检测元件的通用符号差压式2 指示流量计
～
FE
法兰或角接取压孔板
4 FI
~
5
～ FE
3
M 电磁流量计
FT 6
超声流量 计
FE
转子流量计
FE 8
流量元件和变送器为一体
FE 9
FC 7
流量控制器
旋涡传感器
流量喷嘴
过程测量与控制仪表的功能标志及图形符号
4、控制阀体图形符号
若测量点位于设备中，当有必要标出测量点过 程设备中的位置时，可用虚线或细实线表示
过程测量与控制仪表的功能标志及图形符号
2、连接线图形符号
仪表圆圈与过程测量点的连接引线，通用的仪表 信号线和能源线的符号是细实线，应用场合： （1）工艺参数测量点与检测装置或仪表的连接线； （2）仪表与仪表能源的连接线，仪表能源如：AS(空气 源）、SS(蒸汽源）、WS（水源）
化工生产中常用PID图表示生产工艺过程和控制方案。 PID图 是工艺操作人员和仪表工认识生产、了解控制方案等的依据。 控制流程图虽然复杂，但有一定规律，是依据国家行业标准 GH20505—92《过程检测和控制系统用文字代号和图形符号》、 参照 GB 2625—81 国家标准绘制的。
PID调节的原理、波形及应用
PID调节的原理、波形及应用1PID历史简介自动调节，又称自动控制，如今已经涵盖了社会生活的方方面面。
在工程控制领域，理所应当的属于应用最普遍的范畴。
而PID技术作为过程控制的经典理论，在人们没有意识到他的作用时，其实已经被广泛使用了。
在PID未形成理论之前，人们称这种系统为自动调速系统，最著名的例子为瓦特的蒸汽机转速调节系统。
瓦特在发明了蒸汽机后，发现了很挠头的问题，就是不变的供气量会使他的机器因为外界负荷的变换而产生转速的忽高忽低，外界负荷大了同样的供气量机器的转速就得下降，外界负荷小了同样的供气量机器的转速就要上升。
要保持无论外界负载怎么变化，转速都要保持恒定，就得不断地随着外界负载的变化而相应地改变供气量的大小，如果靠人工去控制气门显然非常紧张和吃力。
于是瓦特就设计了下面这个这个装置如图：外界负荷大时机器的转速下降由于离心力减小，由于重力的作用滑块下降。
相应连接滑块的连杆就开大气门供气量，从而加大机器得输出功力进而机器的转速响应提高。
外界负荷小了机器的转速上升飞铁由于离心力增大克服了自身重力就向外张开，滑块上行相应减少供气量，机器的转速就要下降了。
这样就基本上完成了机器转速无论外界的负荷怎么变化都能保持了基本稳定。
别小看这么一个简单的设计，他开创了现代工业自动控制的先河，因为这个貌似简单的装置基本具备了控制论所依据的所有的基本要素：感应、分析、执行……的反馈全自动的闭环的闭环系统唯一欠缺点的是分析信息的参照不可调整（飞铁重量不可调整）不过后期改进的调速器加了个弹簧，而弹簧的弹力是可以调整的，这样就可以满足对机器转速的任意设定了。
后现代控制论在此基本思想的基础上得到了超乎人想象地在人类所触及的各个领域得到了尽情地发扬广大。
2PID基本理论PID是什么？P就是比例，就是输入偏差乘以一个系数；I就是积分，就是对输入偏差进行积分运算；D就是微分，对输入偏差进行微分运算。
尼克尼斯做了一个普遍性较强的整定原则：Ｋｐ＝０．６*ＫｍＫｄ＝Ｋｐ*π／4*ωＫｉ＝Ｋｐ*ω／πＫｐ为比例控制参数Ｋｄ为微分控制参数Ｋｉ为积分控制参数Ｋｍ为系统开始振荡时的比例值；ω为极坐标下振荡时的频率这个方法只是提供一个大致的思路，具体情况要复杂得多。
PID控制最通俗的解释与PID参数的整定方法及S7200PID应用
PID控制最通俗的解释与PID参数的整定方法[ 2010/6/18 15:15:45 | Author: 廖老师] PID是比例、积分、微分的简称，PID控制的难点不是编程，而是控制器的参数整定。
参数整定的关键是正确地理解各参数的物理意义，PID控制的原理可以用人对炉温的手动控制来理解。
阅读本文不需要高深的数学知识。
1．比例控制有经验的操作人员手动控制电加热炉的炉温，可以获得非常好的控制品质，PID控制与人工控制的控制策略有很多相似的地方。
下面介绍操作人员怎样用比例控制的思想来手动控制电加热炉的炉温。
假设用热电偶检测炉温，用数字仪表显示温度值。
在控制过程中，操作人员用眼睛读取炉温，并与炉温给定值比较，得到温度的误差值。
然后用手操作电位器，调节加热的电流，使炉温保持在给定值附近。
操作人员知道炉温稳定在给定值时电位器的大致位置（我们将它称为位置L），并根据当时的温度误差值调整控制加热电流的电位器的转角。
炉温小于给定值时，误差为正，在位置L的基础上顺时针增大电位器的转角，以增大加热的电流。
炉温大于给定值时，误差为负，在位置L的基础上反时针减小电位器的转角，并令转角与位置L的差值与误差成正比。
上述控制策略就是比例控制，即PID控制器输出中的比例部分与误差成正比。
闭环中存在着各种各样的延迟作用。
例如调节电位器转角后，到温度上升到新的转角对应的稳态值时有较大的时间延迟。
由于延迟因素的存在，调节电位器转角后不能马上看到调节的效果，因此闭环控制系统调节困难的主要原因是系统中的延迟作用。
比例控制的比例系数如果太小，即调节后的电位器转角与位置L的差值太小，调节的力度不够，使系统输出量变化缓慢，调节所需的总时间过长。
比例系数如果过大，即调节后电位器转角与位置L的差值过大，调节力度太强，将造成调节过头，甚至使温度忽高忽低，来回震荡。
增大比例系数使系统反应灵敏，调节速度加快，并且可以减小稳态误差。
但是比例系数过大会使超调量增大，振荡次数增加，调节时间加长，动态性能变坏，比例系数太大甚至会使闭环系统不稳定。
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1 引言
智能车系统是一个时变且非线性的系统，采用传统PID算法的单一的反馈控制会使系统
存在不同程度的超调和振荡现象，无法得到理想的控制效果。本文将前馈控制引入到了智能
车系统的控制中，有效地改善了系统的实时性，提高了系统的反应速度[1]；并且根据智能
车系统的特点，对数字PID算法进行了改进，引入了微分先行和不完全微分环节，改善了系
统的动态特性；同时，利用模糊控制具有对参数变化不敏感和鲁棒性强的特点[2]，本文将
模糊算法与PID算法相结合，有效地提高了智能车的适应性和鲁棒性，改善了系统的控制性
能。
2 改进PID算法
智能车的控制是由飞思卡尔公司的S12芯片完成，所以对智能车的控制要采用计算机控
制方法。本文针对智能车控制的特殊性，对传统数字PID算法做了一些改进，这样可以更好
地满足智能车控制的需要。
2.1不完全微分PID
将微分环节引入智能车的方向和速度控制，明显地改善了系统的动态性能，但对于误差
干扰突变也特别敏感，对系统的稳定性有一定的不良影响。为了克服上述缺点，本文在PID
算法中加入了一阶惯性环节[3] ，不完全微分PID算法结构如图1所示。
图1 不完全微分PID算法机构图
将一阶惯性环节直接加到微分环节上，可得到系统的传递函数为：
（1）
将（1）式的微分项推导并整理，得到方程如下：
（2）
式中，a由系统的时间常数 和一阶惯性环节时间常数 决定的一个常数。
为了编程方便，可以将2-2式写成如下形式：
（3）
式中，。
分析式（3）可知，引入不完全微分以后，微分输出在第一个采样周期内被减少了，此
后又按照一定比例衰减[3][4]。实验表明，不完全微分有效克服了智能车的偏差干扰给速度
控制带来的不良影响，具有较好的控制效果。图2为不完全微分PID算法的程序流程图。
2.2 微分先行PID
由于智能车在跑道上行驶时，经常会遇到转弯的情况，所以智能车的速度设定值和方向
设定值都会发生频繁的变化，从而造成系统的振荡。为了解决设定值的频繁变化给系统带来
的不良影响，本文在智能车的速度和方向控制上引入了微分先行PID算法，其特点是只对输
出量进行微分，即只对速度测量值和舵机偏转量进行微分，而不对速度和方向的设定值进行
微分。这样，在设定值发生变化时，输出量并不会改变，而被控量的变化相对是比较缓和的，
这就很好地避免了设定值的频繁变化给系统造成的振荡，明显地改善了系统的动态性能。
图3是微分先行PID控制的结构图，微分先行的增量控制算式如下。
(4)
图2 不完全微分PID算法的程序流程图
图3 微分先行PID控制结构图
3 前馈控制的应用
由于智能车的跑道宽度有限制，所以在经过急转弯的时候，如果速度和方向控制不及时，
智能车就可能冲出跑道。由于前馈控制是开环控制，所以前馈控制的响应速度很快。将前馈
控制引入到智能车的控制中，能够提高舵机和伺服电机的反应速度，改善智能车系统的动态
性能。
3.1 智能车控制系统结构
智能车的控制主要体现在两个方面：一方面是方向的控制，也就是对舵机的控制；另一
方面是对速度的控制，也就是对伺服电机的控制。舵机的数学模型较为简单，具有很好的线
性特征，只采用前馈控制；智能车的速度控制相对复杂一些，速度模型无法准确建立，采用
前馈-改进PID算法进行控制。智能车的控制系统结构如图4所示。
图4中， 和 分别是舵机和伺服电机数学模型。从图中可以看出，智能车的方向控制和
速度控制是相互独立的，而且它们都是由路线偏差决定的。舵机转角与路线偏差之间的对应
关系是根据舵机的数学模型得到的，在速度控制回路中，既包括反馈回路，又包括前馈环节，
伺服电机的控制量是在前馈补偿基础上，再由增量式PID算法计算得到。
图4 智能车的控制系统结构
3.2 在方向控制中的应用
智能车对方向的控制有两点要求：在直道上，方向保持稳定；在转弯处，需要方向变化
准确而且迅速。只有这样，才能保证智能车在跑道上高速、稳定地运行。为了提高方向控制
的鲁棒性，本文还对路线偏差进行了模糊化处理。图5是智能车方向模糊前馈控制的结构图，
图中和分别是直道和弯道两种情况下的前馈控制函数。
图5 智能车方向控制系统结构图
3.3 在速度控制中的应用
为了使智能车在直道上以较快速度运行，在转弯时，防止智能车冲出跑道，则必须将智
能车的速度降低，这就要求智能车的速度控制系统具有很好的加减速性能。当智能车经过连
续转弯的跑道时，路线偏差的频繁变化会造成速度设定的频繁变化，这会引起速度控制系统
的振荡，并且微分环节对误差突变干扰很敏感，容易造成系统的不稳定。为了解决上述存在
的问题，本文对数字PID算法进行了改进，将不完全微分和微分先行引入到PID算法中，大
大改善了速度控制系统的动态性能。
图6 智能车速度控制系统结构图
图6是智能车速度控制系统结构图。由于赛道路况和智能车的姿态会经常变化，所以速度
控制系统的模型也是不定的，为了提高系统的适应性，本文速度控制系统中采用了模糊PID
算法。将速度设定和实际速度进行模糊分档[5][6]，通过调试得到不同情况下相对最优的PID
参数，保证了速度控制系统在不同情况下都有较好的控制效果。
4 结论
本文提出的前馈-改进PID算法是智能车控制的有效方法，该算法使智能车系统不仅具有
很好的动态性能和反应速度，而且改善了系统的适应性和鲁棒性，使智能车能够在不同的跑
道上以较快的速度运行。实验表明：本文提出的控制算法有效地提高了智能车的性能，在同
样的跑道上运行时，采用了新算法的智能车比采用传统PID算法反馈控制的智能车的速度
有所提高，运行一圈的时间平均减少了3.2秒，并且本文提出的算法也使智能车运行的稳定
性得到改善，提高了智能车对跑道的适应性。该方法具有很好的应用前景