CN111897347A - 一种基于神经网络pid控制的双电机推进无人艇的航向保持器及保持方法 - Google Patents

一种基于神经网络pid控制的双电机推进无人艇的航向保持器及保持方法 Download PDF

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CN111897347A CN202010879035.2A CN202010879035A CN111897347A CN 111897347 A CN111897347 A CN 111897347A CN 202010879035 A CN202010879035 A CN 202010879035A CN 111897347 A CN111897347 A CN 111897347A
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Abstract

本发明公开了一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持器及保持方法，所述航向保持器包括：航向偏差分析单元、第一PID控制器、第二PID控制器、第一PWM占空比调节器、第二PWM占空比调节器、第一电机、第二电机、磁力计。本发明通过构建基于神经网络PID控制的双电机推进的无人艇航向保持器，基于航向偏差调节调节第一电机和第二电机，无须重新能规划行进路线够使无人艇在受到风浪的作用下依然能够保持自身原先的航向到达目的地。

Description

一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持 器及保持方法
技术领域
本发明涉及自动控制技术领域，更具体地，涉及一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持器及保持方法。
背景技术
在风和浪的外力作用下，无人艇自身的行进路线会发生改变。面对风浪对无人艇行进路线的干扰，目前的无人艇技术对此的主要态度是顺应这种改变，风浪发生导致无人艇位置发生改变后通过路线规划算法改变无人艇的行进路线从而到达目的地。这种解决方案的弊端在于增加了行进路程，行进时间和能量消耗。在现有技术中，公开号为CN108536005A的中国发明专利，于2018年9月14日公开了一种基于模糊神经网络PID算法的船舶航向控制器及其控制方法，包括PLC控制单元、步进电机驱动单元、模糊神经网络参数校正单元、PID调节单元、PWM信号输出单元、模数转换单元、卡尔曼滤波单元及传感器采集单元；该发明使用的模糊神经网络PID控制技术比较依赖于专家经验，制定模糊控制规则表的难度大。目前并没有适用于双电机推进无人艇的航向保持器。
发明内容
本发明为克服上述现有技术中没有适用于双电机推进的无人艇航向保持器及保持方法的缺陷，提供一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持器及保持方法。
本发明的首要目的是为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
本发明第一方面提供了一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持器，包括：航向偏差分析单元、第一PID控制器、第二PID控制器、第一PWM占空比调节器、第二PWM占空比调节器、第一电机、第二电机、磁力计，所述航向偏差分析单元输入端分别输入有预设航向和实际航向，所述航向偏差分析单元的输出端分别连接至第一PID控制器的输入端，所述航向偏差分析单元的输出端通过反向后连接至第二PID控制器的输入端，所述第一PID控制器的输出端连接至第一PWM占空比调节器的输入端，第二PID控制器的输出端连接至第二PWM占空比调节器的输入端，所述第一PWM占空比调节器的输出端、第二PWM占空比调节器的输入端分别连接至第一电机的输入端、第二电机的输入端，所述第一电机的输出端和第二电机的输出端，所述磁力计用于实时获取无人艇的航向，并将实际航向输入至航向偏差分析单元。
在一个具体的实施例中，可以将第一电机设置为右电机、将第二电机设置为左电机。
本发明第二方面提供了一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持方法，包括以下步骤：
S1：根据预设的无人艇航线和GPS定位数据获取预设航向；
S2：利用磁力计确定无人艇的实际航向；
S3：计算实际航向与预设航向的航向偏差角和航向偏差角变化率；
S4：以预设航向为基准，若实际航向在预设航向右侧，则定义当前的航向偏差角为右偏差角，若实际航向在预设航向左侧，则定义当前的航向偏差角为左偏差角；
S5：若航向偏差角为右偏差角则将其输入第一PID控制器得到第一PID控制器的系统响应，若航向偏差角为左偏差角则将其输入第二PID控制器得到第二PID控制器的系统响应；
S6：分别将第一PID控制器的系统响应、第二PID控制器的系统响应分别对应输入第一PWM占空比调节器、第二PWM占空比调节器，第一PWM占空比调节器和第二PWM占空比调节器输出相应的PWM波至第一电机、第二电机，通过电压控制无人艇第一电机和第二电机转速，利用无人艇第一电机的和第二电机转速差实现无人艇转向；
S7：重复步骤S2-S6直至航向偏差角为0，第一电机和第二电机的转速相同，则无人艇保持直行。
本方案中，所述第一PID控制器和第二PID控制器通过神经网络算法确定比例系数、积分系数及微分系数。
本方案中，所述神经网络算法的网络结构包括：输入层、隐含层、输出层，所述输入层的输出结果作为隐含层的输入，所述隐含层的输出作为输出层的输入。
本方案中，所述输入层包括两个输入分别为航向偏差角和偏差角变化率，将航向偏差角和偏差角变化率归一化作为神经网络的输入。
本方案中，输入层第i个神经元的输出在隐含层第j个神经元的输入中所占的权重为vij；隐含层第j个神经元的输出在输出层第k个神经元的输入中所占的权重为wjk；则故隐含层第j个神经元的输入
Figure BDA0002653548140000031
输出层第k个神经元的输入
Figure BDA0002653548140000032
本方案中，隐含层隐含层第j个神经元的阈值为
Figure BDA0002653548140000033
隐含层第j个神经元的激活函数
Figure BDA0002653548140000034
隐含层第j个神经元的输出Mj：
Figure BDA0002653548140000035
本方案中，输出层第k个神经元的阈值为
Figure BDA0002653548140000036
输出层第k个神经元的激活函数
Figure BDA0002653548140000037
输出层第k个神经元的输出Qk：
Figure BDA0002653548140000038
本方案中，根据神经网络输出的预测值与实际值之间的误差对权重和阈值进行修正，采用梯度下降的方法去逼近最小误差,具体过程为:
令Tk为样本实际值，其与样本预测值的平均方差E：
Figure BDA0002653548140000039
1)梯度
Figure BDA00026535481400000310
其中
Figure BDA00026535481400000311
Figure BDA00026535481400000312
所以
Figure BDA00026535481400000313
2)梯度
Figure BDA00026535481400000314
其中
Figure BDA00026535481400000315
所以
Figure BDA00026535481400000316
3)梯度
Figure BDA0002653548140000041
则
Figure BDA0002653548140000042
所以
Figure BDA0002653548140000043
且
Figure BDA0002653548140000044
所以
Figure BDA0002653548140000045
4)梯度
Figure BDA0002653548140000046
其中
Figure BDA0002653548140000047
所以
Figure BDA0002653548140000048
5)权重更新
根据实际情况设置合适的学习速率为μ＝0.05
wjk的变化量：
Figure BDA00026535481400000415
vij的变化量：
Figure BDA00026535481400000416
下一个wjk：w′jk＝wjk+Δwjk
下一个vij：v′ij＝vij+Δvij
6)偏置更新
Figure BDA0002653548140000049
的变化量：
Figure BDA00026535481400000410
Figure BDA00026535481400000411
的变化量：
Figure BDA00026535481400000412
下一个
Figure BDA00026535481400000413
下一个
Figure BDA00026535481400000414
当预测的错误率低于1％时，认为权重和阈值时合适的，此时结束训练，停止更新权重和阈值。
本方案中，第一PID控制器和第二PID控制器的系数相同，保证当实际航向与预设航向一致时第一电机和第二电机的转速一致，保持直行，当出现右偏差角时，航向偏差分析单元的输出值为正偏差角，第一PID控制器的系统响应增大，第二PID控制器的系统响应减小；当出现左偏差角时，航向偏差分析单元的输出值为负偏差角，第一PID控制器的系统响应减小，第二PID控制器的系统响应增大。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明通过构建基于神经网络PID控制的双电机推进的无人艇航向保持器，基于航向偏差调节调节第一电机和第二电机，无须重新能规划行进路线够使无人艇在受到风浪的作用下依然能够保持自身原先的航向到达目的地。
附图说明
图1为一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持器系统原理图。
图2为一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持器方法流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例1
无人艇在航行的过程中如果没有配备航向保持器则受到风浪等外力影响会偏离原来的预设的航向且无法实时做出改变航向的反映，偏离原来的航线后目前的一些做法是通过激光测距等传感器获取外界环境信息，再遗传算法、粒子群优化算法等进行局部动态路径规划，产生一条新的航线。现有的方法相对于原来的航线来说增加了行进的路程、行进的时间和能量的消耗。本发明方案从不同的角度出发，提供一个双电机推进无人艇的航向保持器的设计方案。通过磁力计实时检测无人艇的航向偏差角和航向偏差角的变化速率并根据这两个信息去调控两个电机的速度从而达到保持航向的目的。
如图1所示，本发明第一方面提供了一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持器，包括：航向偏差分析单元、第一PID控制器、第二PID控制器、第一PWM占空比调节器、第二PWM占空比调节器、第一电机、第二电机、磁力计，所述航向偏差分析单元输入端分别输入有预设航向和实际航向，所述航向偏差分析单元的输出端分别连接至第一PID控制器的输入端，所述航向偏差分析单元的输出端通过反向后连接至第二PID控制器的输入端，所述第一PID控制器的输出端连接至第一PWM占空比调节器的输入端，第二PID控制器的输出端连接至第二PWM占空比调节器的输入端，所述第一PWM占空比调节器的输出端、第二PWM占空比调节器的输入端分别连接至第一电机的输入端、第二电机的输入端，所述第一电机的输出端和第二电机的输出端，所述磁力计用于实时获取无人艇的航向，并将实际航向输入至航向偏差分析单元。
如图2所示，本发明第二方面提供了一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持方法，包括以下步骤：
S1：根据预设的无人艇航线和GPS定位数据获取预设航向；
S2：利用磁力计确定无人艇的实际航向；
在具体的实施例中，通过磁力计测试磁场强度和方向，定位艇身的方位，测量出艇身与东西南北四个方向上的夹角，从而得到无人艇的实际航向。
S3：计算实际航向与预设航向的航向偏差角和航向偏差角变化率；
在具体的实施例中，航向偏差角记为
Figure BDA0002653548140000061
航向偏差角变化率记为
Figure BDA0002653548140000062
S4：以预设航向为基准，若实际航向在预设航向右侧，则定义当前的航向偏差角为右偏差角，若实际航向在预设航向左侧，则定义当前的航向偏差角为左偏差角；
在一个具体的实施例中，当出现右偏差角时，则表示无人艇需要向左转，则可以减小第二电机的转速或者增大第一电机的转换，本发明优选的采用同时减小减小第二电机的转速和增大第一电机的转速。
S5：若航向偏差角为右偏差角则将其输入第一PID控制器得到第一PID控制器的系统响应，若航向偏差角为左偏差角则将其输入第二PID控制器得到第二PID控制器的系统响应；
S6：分别将第一PID控制器的系统响应、第二PID控制器的系统响应分别对应输入第一PWM占空比调节器、第二PWM占空比调节器，第一PWM占空比调节器和第二PWM占空比调节器输出相应的PWM波至第一电机、第二电机，通过电压控制无人艇第一电机和第二电机转速，利用无人艇第一电机的和第二电机转速差实现无人艇转向；
S7：重复步骤S2-S6直至航向偏差角为0，第一电机和第二电机的转速相同，则无人艇保持直行。
需要说明的是，不同的航向偏差角和航向偏差角的变化速率代表着无人艇不同的状态。根据这两个信息我们需要对PID控制器的性能指标提出不同的要求。本方案中，所述第一PID控制器和第二PID控制器通过神经网络算法确定比例系数Kp、积分系数Ki及微分系数Kd。相较于模糊PID控制，神经网络PID控制既降低了对专家经验的依赖性，又优化了PID控制器的动态性能和提升了PID控制的精确性。
本方案中，所述神经网络算法的网络结构包括：输入层、隐含层、输出层，所述输入层的输出结果作为隐含层的输入，所述隐含层的输出作为输出层的输入。
本方案中，所述输入层包括两个输入分别为航向偏差角
Figure BDA00026535481400000713
和偏差角变化率
Figure BDA0002653548140000071
将航向偏差角和偏差角变化率归一化作为神经网络的输入，归一化的航向偏差角记为
Figure BDA0002653548140000072
归一化后的偏差角变化率
Figure BDA0002653548140000073
由于无人艇的质量不大，受风浪的影响
Figure BDA0002653548140000074
和
Figure BDA0002653548140000075
也较大。根据无人艇本身特性进行预测最大偏转角为
Figure BDA0002653548140000076
最大偏转角变化率亦为
Figure BDA0002653548140000077
本方案中，输入层第i个神经元的输出在隐含层第j个神经元的输入中所占的权重为vij；隐含层第j个神经元的输出在输出层第k个神经元的输入中所占的权重为wjk；则故隐含层第j个神经元的输入
Figure BDA0002653548140000078
输出层第k个神经元的输入
Figure BDA0002653548140000079
本方案中，隐含层隐含层第j个神经元的阈值为
Figure BDA00026535481400000710
隐含层第j个神经元的激活函数
Figure BDA00026535481400000711
隐含层第j个神经元的输出Mj：
Figure BDA00026535481400000712
本方案中，输出层第k个神经元的阈值为
Figure BDA0002653548140000081
输出层第k个神经元的激活函数
Figure BDA0002653548140000082
输出层第k个神经元的输出Qk：
Figure BDA0002653548140000083
给定一定的训练集，通过前向传播和反向求导构建如上所述的神经网络对这些数据进行拟合。在前向传播的过程中，随机给定权重和阈值，再通过给定的输入样本数据得到对应得样本预测值。在反向求导的过程中，根据前向传播过程求得的样本预测值与样本实际值进行比较得到误差，通过误差不断修正神经网络中的权重和阈值，直至样本预测值收敛至样本实际值。
本方案中，根据神经网络输出的预测值与实际值之间的误差对权重和阈值进行修正，采用梯度下降的方法去逼近最小误差，具体过程为：
令Tk为样本实际值，其与样本预测值的平均方差E：
Figure BDA0002653548140000084
1)梯度
Figure BDA0002653548140000085
其中
Figure BDA0002653548140000086
Figure BDA0002653548140000087
所以
Figure BDA0002653548140000088
2)梯度
Figure BDA0002653548140000089
其中
Figure BDA00026535481400000810
所以
Figure BDA00026535481400000811
3)梯度
Figure BDA00026535481400000812
则
Figure BDA0002653548140000091
所以
Figure BDA0002653548140000092
且
Figure BDA0002653548140000093
所以
Figure BDA0002653548140000094
4)梯度
Figure BDA0002653548140000095
其中
Figure BDA0002653548140000096
所以
Figure BDA0002653548140000097
5)权重更新
根据实际情况设置合适的学习速率为μ＝0.05
wjk的变化量：
Figure BDA00026535481400000915
vij的变化量：
Figure BDA00026535481400000916
下一个wjk：w′jk＝wjk+Δwjk
下一个vij：v′ij＝vij+Δvij
6)偏置更新
Figure BDA0002653548140000098
的变化量：
Figure BDA0002653548140000099
Figure BDA00026535481400000910
的变化量：
Figure BDA00026535481400000911
下一个
Figure BDA00026535481400000912
下一个
Figure BDA00026535481400000914
当预测的错误率低于1％时，认为权重和阈值时合适的，此时结束训练，停止更新权重和阈值。
本方案中，第一PID控制器和第二PID控制器的系数相同，保证当实际航向与预设航向一致时第一电机和第二电机的转速一致，保持直行，当出现右偏差角时，航向偏差分析单元的输出值为正偏差角，第一PID控制器的系统响应增大，第二PID控制器的系统响应减小；当出现左偏差角时，航向偏差分析单元的输出值为负偏差角，第一PID控制器的系统响应减小，第二PID控制器的系统响应增大。
需要说明的是，在步骤S6中，所述第一PWM占空比调节器和第二PWM占空比调节器能够将对应的第一PID控制器和第二PID控制器的系统响应电压值转化为相应占空比的PWM波，每个PWM波的占空比与对应的PID控制器的系统响应输出电压值成正比。输出电压越大，PWM占空比越大，经电子调速器后相应电机的转速也越大。第一PWM占空比调节器和第二PWM占空比调节器可由单片机的定时器/计数器进行实现。设置捕获/比较寄存器的值与PID控制器的输出信号成线性关系即可实现该功能。
需要说明的是，在步骤S7中，通过第二电机和第一电机的转速差实现无人艇的实时转向，再通过磁力计测得无人艇的新的实际航向反馈回到输入端，再次得到偏差角对无人艇航向进行控制，循环往复。当无人艇的实际航向与预设航向一致时，偏差角为0，此时两个PID控制器的输出电压一致，从而保持第二电机和第一电机的转速一致，无人艇保持直行。
本发明通过实时检测无人艇的实际航向，并与预设航向进行比较，从而实时调节控制第一电机和第二电机的转速来实现航向的控制与保持；当风浪对艇身的航向造成干扰并出现航向的偏差时，此方案能够使无人艇及时做出航向调整，从而不需要重新进行行进路线的规划，避免了行进路程和行进时间的增加和节省了能量的消耗，同时也降低了对无人艇的局部动态路径规划功能的要求。神经网络PID控制相较于模糊PID控制，降低了对专家经验的依赖性、优化了PID控制器的动态性能和提升了PID控制的精确性。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持器，其特征在于，包括：航向偏差分析单元、第一PID控制器、第二PID控制器、第一PWM占空比调节器、第二PWM占空比调节器、第一电机、第二电机、磁力计，所述航向偏差分析单元输入端分别输入有预设航向和实际航向，所述航向偏差分析单元的输出端连接至第一PID控制器输入端，所述航向偏差分析单元的输出端通过反向后连接至第二PID控制器的输入端，所述第一PID控制器的输出端连接至第一PWM占空比调节器的输入端，第二PID控制器的输出端连接至第二PWM占空比调节器的输入端，所述第一PWM占空比调节器的输出端、第二PWM占空比调节器的输入端分别连接至第一电机的输入端、第二电机的输入端，所述第一电机的输出端和第二电机的输出端，所述磁力计用于实时获取无人艇的航向，并将实际航向输入至航向偏差分析单元。
2.一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：根据预设的无人艇航线和GPS定位数据获取预设航向；
S2：利用磁力计确定无人艇的实际航向；
S3：计算实际航向与预设航向的航向偏差角和航向偏差角变化率；
S4：以预设航向为基准，若实际航向在预设航向右侧，则定义当前的航向偏差角为右偏差角，若实际航向在预设航向左侧，则定义当前的航向偏差角为左偏差角；
S5：若航向偏差角为右偏差角则将其输入第一PID控制器得到第一PID控制器的系统响应，若航向偏差角为左偏差角则将其输入第二PID控制器得到第二PID控制器的系统响应；
S6：分别将第一PID控制器的系统响应、第二PID控制器的系统响应分别对应输入第一PWM占空比调节器、第二PWM占空比调节器，第一PWM占空比调节器和第二PWM占空比调节器输出相应的PWM波至第一电机、第二电机，通过电压控制无人艇第一电机和第二电机转速，利用无人艇第一电机的和第二电机转速差实现无人艇转向；
S7：重复步骤S2-S6直至航向偏差角为0，第一电机和第二电机的转速相同，则无人艇保持直行。
3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持方法，其特征在于，所述第一PID控制器和第二PID控制器通过神经网络算法确定比例系数、积分系数及微分系数。
4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持方法，其特征在于，所述神经网络算法的网络结构包括：输入层、隐含层、输出层，所述输入层的输出结果作为隐含层的输入，所述隐含层的输出作为输出层的输入。
5.根据权利要求4所述的一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持方法，其特征在于，所述输入层包括两个输入分别为航向偏差角和偏差角变化率，将航向偏差角和偏差角变化率归一化作为神经网络的输入。
6.根据权利要求5所述的一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持方法，其特征在于，输入层第i个神经元的输出在隐含层第j个神经元的输入中所占的权重为vij；隐含层第j个神经元的输出在输出层第k个神经元的输入中所占的权重为wjk；则故隐含层第j个神经元的输入
Figure FDA0002653548130000021
输出层第k个神经元的输入
Figure FDA0002653548130000022
7.根据权利要求6所述的一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持方法，其特征在于，隐含层隐含层第j个神经元的阈值为
Figure FDA0002653548130000023
隐含层第j个神经元的激活函数
Figure FDA0002653548130000024
隐含层第j个神经元的输出Mj：
Figure FDA0002653548130000025
8.根据权利要求7所述的一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持方法，其特征在于，输出层第k个神经元的阈值为
Figure FDA0002653548130000026
输出层第k个神经元的激活函数
Figure FDA0002653548130000027
输出层第k个神经元的输出Qk：
Figure FDA0002653548130000028
9.根据权利要求8所述的一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持方法，其特征在于，根据神经网络输出的预测值与实际值之间的误差对权重和阈值进行修正，采用梯度下降的方法去逼近最小误差,具体过程为:
令Tk为样本实际值，其与样本预测值的平均方差E：
Figure FDA0002653548130000031
1)梯度
Figure FDA0002653548130000032
其中
Figure FDA0002653548130000033
Figure FDA0002653548130000034
所以
Figure FDA0002653548130000035
2)梯度
Figure FDA0002653548130000036
其中
Figure FDA0002653548130000037
所以
Figure FDA0002653548130000038
3)梯度
Figure FDA0002653548130000039
则
Figure FDA00026535481300000310
所以
Figure FDA00026535481300000311
且
Figure FDA00026535481300000312
所以
Figure FDA00026535481300000313
4)梯度
Figure FDA00026535481300000314
其中
Figure FDA00026535481300000315
所以
Figure FDA0002653548130000041
5)权重更新
根据实际情况设置合适的学习速率为μ＝0.05
wjk的变化量：
Figure FDA0002653548130000042
vij的变化量：
Figure FDA0002653548130000043
下一个wjk:w′jk＝wjk+Δwjk
下一个vij:v′ij＝vij+Δvij
6)偏置更新
Figure FDA0002653548130000044
的变化量：
Figure FDA0002653548130000045
Figure FDA0002653548130000046
的变化量：
Figure FDA0002653548130000047
下一个
Figure FDA0002653548130000048
Figure FDA0002653548130000049
下一个
Figure FDA00026535481300000410
Figure FDA00026535481300000411
当预测的错误率低于1％时，认为权重和阈值时合适的，此时结束训练，停止更新权重和阈值。
10.根据权利要求9所述的一种基于神经网络PID控制的双电机推进无人艇的航向保持方法，其特征在于，第一PID控制器和第二PID控制器的系数相同，保证当实际航向与预设航向一致时第一电机和第二电机的转速一致，保持直行，当出现右偏差角时，航向偏差分析单元的输出值为正偏差角，第一PID控制器的系统响应增大，第二PID控制器的系统响应减小；当出现左偏差角时，航向偏差分析单元的输出值为负偏差角，第一PID控制器的系统响应减小，第二PID控制器的系统响应增大。
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