PID控制器(Proportional Integral Derivative controller,PID)是指基于系统的误差计算出控制量提高系统快速性、准确性和稳定性的一种经典控制器。由于PID控制器在使用中过程中不需要知道系统的精确模型,具有结构简单、参数易调等优点,因此被广泛应用于线性时不变系统。但传统PID控制器的线性本质,使其在复杂的非线性时变系统和对象不确定的复杂工业控制过程中的表现并不理想。因此针对传统PID控制算法的改进具有重要的理论价值和实际工程意义。本文深入分析了传统PID控制算法的原理与算法实现,剖析了传统PID控制器的缺陷与不足,论述了分数阶导数的数学基础,并将这一思想引入整数阶PID控制的I与D两个维度中,然后结合智能优化算法,提出了一种基于改进教与学优化算法的分数阶PID参数整定方法,在优化算法上改进教学因子、相互学习策略和引入自适应小波变异策略,对其进行二阶系统改进优化。论文完成了数值仿真和物理测试,数值仿真进行了优化算法测试和控制系统仿真,仿真结果表明:本文设计的优化算法能够快速收敛与全局收敛,设计的分数阶PID控制算法具有良好的控制性能;物理测试中完成了自平衡小车的硬件设计和系统的PID控制器软件编写,通过调试实现了自平衡小车的平衡控制和速度跟踪控制,实验验证了控制系统的可行性。