汽車PID控制策略教學仿真平臺的開發

耿晴海

摘要：本文的主要研究內容是針對汽車PID控制策略，基于LabView可視化G語言技術，搭建PID控制策略教學仿真平臺，旨在讓學生更加了解Kp，Ki，Kd值變化時曲線變化趨勢，提高學生學習興趣，加強理解過程，同時可以指導實際工程過程中PID的參數選擇。

關鍵詞：PID控制;仿真平臺;LabView

中圖分類號：U463.4

文獻標識碼：A

文章編號：1672 - 9129（2018）12 - 0115 - 01

引言：PID控制作為最為重要的控制方法，在實際汽車理論、電控教學過程中，學生較難理解PID的控制過程，無法直觀理解Kp，Ki，Kd等值變化時，對控制過程產生的影響，因此，開發一套PID控制策略教學仿真平臺，提高教學效率，加強學生認識，具有十分深刻的意義。

1 平臺設計

汽車PID控制策略教學仿真平臺主要分為四大模塊：參數輸入模塊、曲線動態顯示模塊、實際控制參數實時顯示模塊（即輸出模塊），以及用戶控制模塊。其中參數輸入模塊包括了PID三個最為重要的參數Kp，Ki，Kd輸入，以及控制的目標參數輸入。由于對實際的連續控制方程進行了離散化處理，因此還需要補充一個detaT，即離散后的時間間隔輸入。曲線動態顯示模塊主要是設置好的LaBView圖形結構控件。并設置雙軸為動態自動調整坐標范圍，滿足動態變化需求。因為圖像的實際值讀取不夠直觀，所以加入了輸出模塊，使其能夠動態顯示讀取值。然后是用戶控制模塊，用于仿真平臺的過程實時控制。主界面如下圖所示：

使用時，只需要預先輸入數據，點擊啟動按鈕，就可以觀測PID的動態曲線圖，并且可以使用LaBView的子模塊在運行中對曲線進行數據存儲、坐標變換之類的操作。

2 仿真平臺PID控制算法

仿真平臺的PID控制算法主要是對PID控制微分方程的離散，該方程如下： u（l）=Kp[e（t）=l/Ti∫e（l）dl+Td×de（l）/dt]式中，u（t）為控制器輸出的控制量，e（t）為偏差信號，表征了給定量與輸出量之差，Kp為比例系數，Ti為積分時間常數，Td為微分時間常數。

該方程為控制方程的連續形式，實際工程應用時，需要將其進行離散化，使用迭代算法盡心演算，其離散的形式為： uk=KP×[ek+T/Ti×k∑j=0ej+Tdek-ek-1/T 其中T為采樣時間，這個公式為位置式公式，表征的是當前PID值的一種計算方式，如果將其轉換為增量式則有：

△Uk=Uk - Uk—1=Aek+Bek-1+Cek-2

最后根據上述方程，將其轉換為LabView的G語言的核心代碼為下圖所示：

3 結果分析

我們對該PID控制策略教學仿真平臺進行結果驗證，統一確定目標值為1，detaT為0.1，通過變化比較Kp、Ki、Kd進行驗證。下圖所示為Kp=0.1，Ki=0.1，Kd=0.1時實際值變化曲線而只將Kp提高道到0.4時，曲線變化規律如下圖所示：

可以發現由于比例系數的增大，會讓超調增多，同時震蕩變得劇烈，與實際PID控制相符。

而我們再設定PID為0.1，5，0.1時，曲線變化如下圖所示：

會發現Ki值的增大會導致偏離回復變慢，因此偏離回復變慢時，可以將PID的Ki調小，與實際PID控制相符。

然后我們再仿真PID各值為0.1，0.1，0.05，曲線變化如下圖所示：

可以看出，減小Kd值可以縮小震蕩頻率，讓數值更加穩定地向目標調整，但是相應時間會比Kd較大時要慢。

因此可以看出，PID的具體參數選擇，需要根據實際系統輸入輸出變化關系進行參數確定與調試。實際系統更加復雜，輸入輸出有相應延遲，控制過程也會有外部的干擾加入，PID的控制變化會具有更多的震蕩特征。這一部分PID控制策略教學，可在該平臺的基礎功能上進行二次開發。實現更多的車用PID控制策略教學仿真目的。

4 結論

汽車PID控制策略實際教學過程中許多情形，都可以使用該仿真平臺進行模擬，讓學生對PID的控制與參數選擇有更加直觀的理解。同時，該平臺也可以幫助相關工作者PID參數選擇時起到輔助作用。由于該平臺只是涵蓋了初步框架和功能，許多子模塊和功能，比如信號干擾模擬，輸入輸出延遲模擬等等，還需進一步研究和開發，希望該平臺能夠更加在逐步完善過程中，對汽車PID控制教學與工程輔助開發起到更大作用。

參考文獻：

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