智能车控制优化：基于MATLAB的不完全微分PID算法

"自寻迹智能车控制算法与实验测试-基于matlab的时间序列预测算法" 在自寻迹智能车的控制领域，PID（比例-积分-微分）控制器是广泛应用的一种算法，但在处理时变系统时，特别是智能车在行驶过程中频繁的转弯，其速度和方向设定值的变化可能导致传统PID控制的不稳定。为解决这一问题，本资源介绍了几种对PID算法的改进方法，以提高控制系统的稳定性和鲁棒性。 4.1章节中，详细讨论了基于改进PID控制算法的设计。首先，不完全微分算法被提出，以降低微分环节对系统误差突变的敏感性。传统的增量式PID控制包含比例(pK)、积分(sTKi)和微分(sTKd)三个环节。在不完全微分算法中，通过引入一阶惯性环节，即低通滤波器sTfsGf+11()，与微分环节相结合，形成新的传递函数，从而减少微分环节对系统动态性能的负面影响，增强了系统的稳定性。 此外，微分先行算法也是一个有效的改进策略。它只对控制器的输出进行微分，避免了对输入量的微分，减少了设定值变化对系统的影响。这些改进算法都是为了更好地适应智能车在实际运行中可能遇到的复杂情况，提高其跟踪路径的能力和控制性能。 在智能车控制的研究中，研究生丁鹏在导师李林升副教授和合作导师王一棣高工的指导下，对PID控制进行了深入研究，该研究属于工程(机械工程)领域的智能车控制方向。丁鹏的硕士学位论文详细探讨了这些算法的理论基础和实验测试结果，通过MATLAB进行时间序列预测，以验证和优化控制算法的效果。 论文经过了文泽军教授、赵立宏教授等多位专家的评审，并在2018年5月进行了答辩。丁鹏在论文中明确了所有合作者的贡献，并承诺论文的原创性和版权归属南华大学。南华大学有权保留和使用学位论文，并可以将其纳入中国优秀博硕士学位论文全文数据库，供公众查阅和研究。 这篇资源涵盖了智能车控制领域的关键知识点，包括PID控制的改进策略，如不完全微分和微分先行算法，以及这些改进在实际智能车控制系统中的应用和实验验证。这些内容对于理解如何提升智能车的自主导航性能具有重要的理论和实践价值。