電動汽車用輪轂電機并行免疫PID控制方法研究

黃琴寶 林佳俊、余峰峰 杭州職業技術學院青年汽車學院

前言：本論文針對PID算法在電動汽車用輪轂電機控制上的局限性，結合人工免疫算法的優勢，給出了一種適用于電動汽車輪轂電機的基于人工免疫算法的PID控制算法。

1 基于人工免疫算法的PID控制算法

針對PID 參數優化問題的特點，構造了求解該問題的人工免疫算法(AIA) 。

1.1 確定抗體抗原

1.2 抗體編碼

根據實際情況，以十進制編碼方式建立參數空間和參數編碼空間的一一對應關系。

1.3 初始抗體群的產生

1.4 克隆選擇、交叉和變異

使用遺傳算法中精英保留策略。然后用兩個抗體根據預設的交叉概率交叉。隨后選擇兩個抗體根據預設的變異概率變異。

其控制算法為：

根據以上幾種情況，則免疫PID控制算法輸出為：

2 工程試驗驗證

將自行設計的整車控制器和輪轂電機控制器安裝到四輪輪轂電機驅動的電動沙灘車樣車上進行了試驗。

分別使用傳統PID算法和免疫PID算法編寫電動汽車的驅動控制程序，得到的電動汽車輸出轉速的超調量和調節時間分別如圖4所示。

圖4 超調量及調節時間

從圖中可以看出，傳統PID控制算法的超調量為2.1v，系統穩定下來的調節時間為5s。免疫PID控制算法的超調量為1.8v，系統穩定下來的調節時間為3.5s。

3 結論

將控制器的性能指標作為優化問題的目標函數視為抗原，將PID的3個增益系數作為優化問題的解視為抗體，采用十進制編碼的方式實現抗體的編碼，通過克隆選擇、交叉和變異方式實現新抗體的生成并采用基于抗體濃度的調節機制和多樣性保持策略實現抗體濃度和多樣性的控制，從而實現了使輪轂電機工作狀態處于最優狀態，提高控制質量。

通過在自行設計的電動沙灘車上進行的試驗表明該算法相比傳統PID控制算法在超調量和調節時間等參數控制方面具有優勢。