Matlab仿真实验：优化PID参数降低自寻迹智能车超调

本文主要探讨了基于MATLAB的时间序列预测算法在自寻迹智能车中的PID控制优化。PID控制器是一种常用的工业控制方法，它由比例(P)、积分(I)和微分(D)三个参数组成，用于调整系统的动态性能。在这个研究中，作者丁鹏针对智能车的电动机特性，通过反复实验和仿真，对动态PID参数进行了精细调整。 首先，研究者注意到在动态环境中，参数D值的增大可能导致系统的响应速度提高，但可能带来更大的超调，而P值的减小则有助于减少这种超调。通过试验，他们发现当比例系数P设置为7，积分系数I设为0.05，微分系数D设为2.6时，能够实现最小的超调量和最短的稳定时间。这个发现对于实际应用中的智能车控制至关重要，因为它保证了车辆运动的稳定性和效率。 在MATLAB的Simulink平台上，研究人员进行了详细的仿真模拟，对比了常规PID控制和改进后的PID控制（可能是指加入了增量式控制元素）的效果。图4.6显示了两者输出的对比，其中图4.6(a)展示了改进PID控制下的输出，显示出更平滑且响应迅速的特性，而图4.6(b)则代表了增量式PID控制的输出，可能会有更低的稳态误差但可能需要更复杂的计算。 该研究不仅关注了PID参数的优化，还强调了理论分析与实际应用的紧密结合，以及MATLAB工具在控制系统设计中的重要作用。通过这种方式，研究者旨在提升智能车的自主导航和路径跟踪能力，使之在复杂道路环境中表现出更好的动态性能和控制精度。 这篇硕士论文深入探讨了PID参数选择对智能车性能的影响，通过实验和仿真验证了特定参数组合的优势，并展示了MATLAB在智能车辆控制领域的实用价值。这一工作对于理解和优化自动驾驶系统，特别是在自寻迹控制方面具有重要的理论和实践意义。