装备技术
Digital Space P .253
黄琴宝 林佳俊、余峰峰 杭州职业技术学院青年汽车学院
摘要：轮毂电机传动结构复杂，具有大滞后、时变、非线性的响应特性，无法获得精确的数学模型，传统的控制策略具有较大的局限性。为了提高
电动汽车用轮毂电机的控制质量，提出了一种基于并行免疫的PID 控制算法。该算法将控制器的性能指
标作为优化问题的目标函数视为抗原，将PID 的3个增益系数作为优化问题的解视为抗体，采用二进制编码的方式实现抗体的编码，通过克隆选择、交叉和变异方式实现新抗体的生成并采用基于抗体浓度的调节机制和多样性保持策略实现抗体浓度和多样性的控制，从而实现了使轮毂电机工作状态处于最优状态，提高控制质量。通过在自行设计的电动沙滩车上进行的试验表明该算法相比传统PID 控制算法在超调量和调节时间等参数控制方面具有优势。
关键词：轮毂电机 PID 控制 免疫算法 电动汽车前言：本论文针对PID 算法在电动汽车用轮毂电机控制上的局限性，结合人工免疫算法的优势，给出了一种适用于电动汽车轮毂电机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 控制算法针对PID 参数优化问题的特点，构造了求解该问题的人工免疫算法(AIA) 。
1.1 确定抗体抗原
利用AIA 算法，以、、为抗体，而性能指标作为目标函
数抗原。
1.2 抗体编码
根据实际情况，以十进制编码方式建立参数空间和参数编码空间的一一对应关系。1.3 初始抗体的产生
[,]、[,]、[,]为、、的
取之区间。并取
、、组成第k 个抗体，故产生m 个初始抗体。
1.4 克隆选择、交叉和变异
抗体v 被选择复制的概率（m 为抗体规模，为期望繁殖率）为：
使用遗传算法中精英保留策略。然后用两个抗体根据预设的交叉概率交叉。随后选择两个抗体根据预设的变异概率变异。
其控制算法为：
(15)
微分时间常数（），积分时间常数（），比例常数（），第时刻的滑移率误差（），第时刻制动力矩
（）。
在免疫PID 控制中，假设第代的抗原数量为，以为第k 代抗原数量，为抗原刺激的辅助T 细胞，为抑制T 细胞对B 细胞的影响。则：
(16)
其中，
。
若以抗原的数量
作为滑移率误差，B 细胞接收的总刺激
作为控制输出的制动力矩，则：
设为大偏差的阈值，为小偏差阈值。则有以下几种情况：当
时，产生大偏差现象，这个阶段为反应初期，，故为免疫促进阶段。
当时，避免大超调，这个阶段为反应中后期，故为免疫控制阶段。
当
时，产生小偏差现象，这个阶段为反应后期，，
故为免疫阶段。
根据以上几种情况，则免疫PID 控制算法输出为：
2 工程试验验证
将自行设计的整车控制器和轮毂电机控制器安装到四轮轮毂电机驱动的电动沙滩车样车上进行了试验。
分别使用传统PID 算法和免疫PID 算法编写电动汽车的驱动控制程序，得到的电动汽车输出转速的超调量和调节时间分别如图4所示。
时时(t)
时时时时时v 时
图4 超调量及调节时间从图中可以看出，传统PID 控制算法的超调量为2.1v，系统稳定下来的调节时间
青年汽车为5s。免疫PID 控制算法的超调量为1.8v，系统稳定下来的调节时间为3.5s。
3 结论
将控制器的性能指标作为优化问题的目标函数视为抗原，将PID 的3个增益系数作为优化问题的解视为抗体，采用十进制编码的方式实现抗体的编码，通过克隆选择、交叉和变异方式实现新抗体的生成并采用基于抗体浓度的调节机制和多样性保持策略实现抗体浓度和多样性的控制，从而实现了使轮毂电机工作状态处于最优状态，提高控制质量。
通过在自行设计的电动沙滩车上进行的试验表明该算法相比传统PID 控制算法在超调量和调节时间等参数控制方面具有优势。参考文献
[1]赵景波，贝绍轶，陈龙. 电动汽车EPS 助力工况柔性PID 控制及试验[J]. 汽车技术,2011,12:22-26.
[2]胡春花，何仁，王润才，俞剑波. 基于PID 神经网络的车用锂电池SOC 估算[J].汽车技术,2012,10:36-38+43.
作者简介黄琴宝，男，1990、10、18，硕士研究生，助教，机械工程，电动汽车方向，杭州职业技术学院。
项目编号
ky201844 项目名称：基于同步技术和并行处理技术的四轮轮毂电机控制技术研究。
发布评论