基于神经网络分数阶PIaD β控制的智能车研究

：本文将BP 神经网络与分数阶PI D有机结合，采用预瞄跟随理论对高度非线性的智能车进行简化建模，设计了基于神经网络分数阶PI D控制的智能车。最后对设计进行了仿真验证，并与普通分数阶PI D及常规PID 的控制效果进行了比较分析，仿真验证表明了神经网络分数阶PI D控制器在动态性能、稳态误差等方面都要优于一般分数阶PI D及常规PID 控制，证明了本设计的有效性。

智能车是许多高新技术的合体，其模型具有高度的非线性。早期对智能车的控制主要是采用常规的PID 进行控制[1-3]，文献[2]提出了前馈——改进PID算法在智能车控制上的应用，虽然改善了智能车的动态性能。后来随着分数阶微积分理论的发展，文献[3]提出了分数阶PI D控制， 虽然这些方法在控制效果 上明显优于常规PID。但是，仍未达到预期的控制效果，本文将BP 神经网络与分数阶PI D相结合，设计了基于自整定的BP 神经网络分数阶PI DPI D控制器， 通过仿真验证与常规PID 及普通分数阶的控制效果进行了比较分析。

2. 基于神经网络分数阶PI D控制的智能车系统 Copyright © 2012 Hanspub 45