基于模糊自适应PID的智能车控制与仿真

由于智能车的行驶是时变非线性系统,传统的PID算法无法很好地满足需求,改进的模糊自适应的PID算法采用高效的PID算法和模糊自整定控制相结合进行自动调节,可以让智能车系统克服传统PID算法无法实时调节参数的缺点,提高智能车在速度控制上的效率和鲁棒性。利用MATLAB中的Simulink仿真模块,设计搭建模糊控制器,并应用模糊规则进行仿真,分别给与负载电机转速扰动和电磁转矩的阶跃扰动,利用传统PID和改进后的模糊自适应PID控制对比测试电机控制系统的阶跃响应性能。实验表明,该系统不仅实现了智能车速度的实时调控和优化,而且与传统的PID控制算法相比较,具有更稳定的动态响应、鲁棒性与精确度。