基于PID神经网络的智能车舵机控制系统研究.pdf

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1、2014年第6期工业仪表与自动化装置·97·基于PID神经网络的智能车舵机控制系统研究刘石红，党超亮，王能才(1．兰州石化职业技术学院电子电气工程系，兰州730060；2．兰州理工大学电气工程与信息工程学院，兰州730050)摘要：针对传统PID控制算法在电磁导航智能车舵机偏差处理中存在比例、积分、微分参数一经确定，不能在线调整，不具有自适应能力的缺点，提出了将PID神经元网络(PIDNN)控制器及其算法应用到智能车的舵机控制系统中来对传统PID控制进行改进。PIDNN控制系统不依赖智能车舵机的数学模型，能够根据控制效果在线训练和学习，调整网

2、络连接权重值，最终使系统的目标函数达到最小来实现智能车的舵机控制。仿真测试表明，PIDNN控制系统的响应快，无超调，无静差，与传统PID控制算法相比，大大提高了智能车舵机控制系统的性能。关键词：电磁导航智能车；舵机控制；PID神经元网中图分类号：TP249文献标志码：A文章编号：1000—0682(2014)06—0097—05StudyofintelligentvehicleservocontrolsystembasedonPIDneuralnetworkLIUShihong，DANGChaoliang，WANGNengcai(1．Lanz

3、houPetrochemicalCollegeofVocationalTechnology，Lanzhou730060，China；2．CollegeofElectricalEngineeringandInformationEngineering，LanzhouUniversityofTechnology，Lanzhou730050，China)Abstract：Intheintelligentvehiclesteeringdeviation，thetraditionalPIDcontrolparametersofpro．po~ional，i

4、ntegral，differentialalgorithmisconfirmed，cantadjustonline，donothaveadaptiveability，putforwardthePIDneuralnetwork(PIDNN)controlleranditsalgorithmshouldbeusedintheservocontrolsystemofintelligentvehicletoimprovethetraditionalPIDcontro1．PIDNNdoesnotdependentsonthemathematicalmo

5、delofthecontrolsystemofthesmartcarservo，accordingtothecontroleffectofon—linetrainingandlearning，adjuststhenetworkconnectionweights，andmakestheobjectivefunctionofcontrolsystemreachedtheminimumvaluetorealizetheintelligentvehicleservocontro1．Matlabsimula-tiontestsshowthatthePI

6、DNNcontrolsystemhasmeritsoffastresponse，noovershoot，andnosteady—stateerror．comparedwiththetraditionalPIDcontrolalgorithm，greatlyimprovestheperformanceoftheintelligentvehicleservocontrolsystemKeywords：electromagneticnavigationintelligentvehicle；servocontrol；PIDneuralnetwork提

7、高智能车舵机的控制精度，己将大量PID舵机控0引言制的改进方案运用在了智能车的转向控制上，如模智能车辆是一个集环境感知、信息处理、速度与糊PID控制、自校正PID控制、专家PID控制等等。转向控制等功能于一体的综合系统，具有道路障碍以上方案都是在保持传统PID控制器结构的基础自动识别、自动控制以及巡航控制等功能。以往电上，采用新的方法在线或离线选取和整定PID参数。磁导航智能车的转向控制都是由一个传统的PID控这些方法一定程度上提高了PID控制器的性能，但制器组成的闭环控制系统进行控制，传统PID控制这些方案附加的结构和算法也增加了控制系统的

8、复算法具有结构简单、鲁棒性强的优点，但其比例、积杂性，使智能车舵机的动态响应时间增大。该文结分和微分参数是预先设定和固定不变的，且随着路合智能车转向控制系统的特点，