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第57卷第4期哈尔滨工业大学学报Vol.57No.4

2025年4月JOURNALOFHARBININSTITUTEOFTECHNOLOGYApr.2025

DOI:10.11918/202405075

融合多策略天鹰算法优化汽车ABS的PID控制

1,21,23456

田闯,黄鹤,林国庆,高涛,王萍,赵力国

(1.长安大学电子与控制工程学院,西安710064;2.西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室(长安大学),

西安710064;3.长安大学能源与电气工程学院,西安710064;4.长安大学数据科学与人工智能研究院,西安

710064;5.中山大学智能工程学院,广东深圳518107;6.中山大学土木工程学院,广东珠海519000)

摘要:为改善现有防抱死制动系统采用比例积分微分(PID)控制方法实时性差且无法自动调整参数的问题,提出了一种多

策略天鹰优化算法的防抱死制动系统PID控制方法。以单轮车辆模型为例,首先,构建汽车防抱死系统的PID控制器仿真模

型。其次,提出了一种融合差分进化、反向学习和停滞扰动策略的天鹰有哪些信誉好的足球投注网站算法(DERLSP-AO),解决了天鹰优化算法(AO)易陷入

局部最优及有哪些信誉好的足球投注网站精度有限的问题。通过设计狩猎视角反向学习策略来增大有哪些信誉好的足球投注网站范围,提高了算法效率;设计了停滞扰动策

略,防止AO陷入局部最优;同时,结合差分进化策略,使天鹰种群进化淘汰掉较差个体。通过混合多种策略,完成了DERLSP-

AO方法设计。然后,利用最优个体整定PID参数,得到优化的DERLSP-AO-PID控制器。最后,选择不同路面条件对汽车防抱

死制动过程进行仿真实验。结果表明,相比现有算法,基于DERLSP-AO-PID控制的防抱死系统(ABS)输出的滑移率曲线,能

够更好地保持在期望范围内,车辆制动时间更少,制动距离也较短,进一步验证了改进算法的有效性,制动性能有所提升。

关键词:防抱死系统(ABS);PID控制器;天鹰优化算法(AO);天鹰算法优化PID;滑移率;路面附着系数;制动距离

中图分类号:TP301.6文献标志码:A文章编号:0367-6234(2025)04-0052-10

OptimizingPIDcontrolofautomobileABSbyintegrating

multi-strategyaquilaoptimizer

1,21,23456

TIANChuang,HUANGHe,LINGuoqing,GAOTao,WANGPing,ZHAOLiguo

(1.SchoolofElectronicandControlEngineering,Chang’anUniversity,Xi’an710064,China;2.Xi’anKeyLaboratoryofIntelligent

ExpresswayInformationFusionandControl(Chang’anUniversity),Xi’an710064,China;3.SchoolofEnergyandElectrical

Engine