摘 要： 以智能小車(chē)的電機(jī)控制系統(tǒng)為模型，采用自適應(yīng)模糊PID控制策略進(jìn)行控制設(shè)計(jì),它克服了簡(jiǎn)單模糊控制和傳統(tǒng)PID控制的一些缺點(diǎn)；利用MATLAB7.0軟件中的工具箱進(jìn)行系統(tǒng)的輔助設(shè)計(jì)與仿真。仿真結(jié)果表明,該系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能、穩(wěn)態(tài)性能及抗擾性能都趨于良好。
關(guān)鍵詞： 電機(jī)控制；自適應(yīng)模糊PID；MATLAB；仿真
智能車(chē)是一種集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、自動(dòng)行駛等功能于一體的綜合系統(tǒng)，具有時(shí)變且非線性特點(diǎn)。其中控制算法對(duì)智能車(chē)起著關(guān)鍵作用，傳統(tǒng)的PID控制難以得到很好的效果。采用自適應(yīng)模糊PID控制算法可以使系統(tǒng)具有很好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能，并且可以對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行在線自調(diào)整，提高了系統(tǒng)的適應(yīng)性和魯棒性，改善了系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差和效率，并使其抗干擾能力明顯提高。
1 自適應(yīng)模糊PID控制器
自適應(yīng)模糊PID控制器結(jié)構(gòu)如圖1所示，自適應(yīng)模糊PID是在PID算法的基礎(chǔ)上，通過(guò)計(jì)算當(dāng)前系統(tǒng)誤差e和誤差變化率ec，利用模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理，查詢模糊矩陣表進(jìn)行在線參數(shù)調(diào)整。本系統(tǒng)通過(guò)增量式旋轉(zhuǎn)編碼器對(duì)速度進(jìn)行檢測(cè)，經(jīng)過(guò)信號(hào)轉(zhuǎn)換與單片機(jī)進(jìn)行通信，將輸入給定信號(hào)r與反饋信號(hào)y進(jìn)行比較得到誤差信號(hào)e和誤差變化率ec，并找出PID 3個(gè)參數(shù)與e和ec之間的模糊關(guān)系，在運(yùn)行中通過(guò)不斷檢測(cè)e和ec，根據(jù)模糊控制原理對(duì)3個(gè)參數(shù)進(jìn)行在線修改，以滿足不同e和ec時(shí)對(duì)控制參數(shù)的不同要求，使被控對(duì)象有良好的動(dòng)、靜態(tài)性能。
自適應(yīng)模糊PID控制器以e和ec作為輸入,可以滿足e和ec對(duì)PID參數(shù)自校正自調(diào)整的要求。從系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應(yīng)速度、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)精度等方面來(lái)考慮,kp、ki、kd的作用如下[1]：
(1)比例系數(shù)kp的作用是加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，提高系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。kp越大，系統(tǒng)的響應(yīng)速度越快，系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度越高，但易產(chǎn)生超調(diào)，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定；kp取值過(guò)小，則會(huì)降低調(diào)節(jié)精度，使響應(yīng)速度緩慢，從而延長(zhǎng)調(diào)節(jié)時(shí)間,使系統(tǒng)靜態(tài)、動(dòng)態(tài)特性變壞。
(2)積分作用系數(shù)ki的作用是消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。ki越大，系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差消除越快，但ki過(guò)大，在響應(yīng)過(guò)程的初期會(huì)產(chǎn)生積分飽和現(xiàn)象，從而引起響應(yīng)過(guò)程的較大超調(diào)；若ki過(guò)小，將使系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差難以消除，影響系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。
(3)微分作用系數(shù)kd的作用是改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，主要反應(yīng)偏差信號(hào)的變化趨勢(shì)，并能在偏差信號(hào)值變得太大之前，在系統(tǒng)引入一個(gè)有效的早期修正信號(hào)，從而加快系統(tǒng)的動(dòng)作速度，減少調(diào)節(jié)時(shí)間。
根據(jù)上述整定原則將kp、ki、kd、ec、e變化范圍定義為模糊的論域：{-3，-2，-1，0，1，2，3},它們的隸屬函數(shù)均選擇為三角分布函數(shù),如圖2所示(橫坐標(biāo)表示e/ec的整數(shù)論域中的分布,縱坐標(biāo)表示隸屬度)。采用Mamdani模糊推理系統(tǒng),清晰化法為重心法，則可以建立針對(duì)kp、ki、kd 3個(gè)參數(shù)的模糊規(guī)則表[2]，如表1、表2、表3所示。在模糊規(guī)則表中kp、ki、kd、e、ec均取7個(gè)模糊子集，其語(yǔ)言值分別為{正大，正中，正小，零，負(fù)小，負(fù)中，負(fù)大}，用{PB，PM，PS，ZO，NS，NM，NB}表示。
2 智能車(chē)直流電機(jī)控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型[3]
智能車(chē)直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)如圖3所示。施加于電樞端的電壓u產(chǎn)生電樞電流i，i與磁鋼產(chǎn)生的磁通相互作用，產(chǎn)生的電磁轉(zhuǎn)矩驅(qū)Te動(dòng)負(fù)載。
3 MATLAB仿真
在MATLAB7.0數(shù)學(xué)分析軟件命令窗口運(yùn)行Fuzzy函數(shù)進(jìn)入模糊邏輯編輯器，選擇控制器類(lèi)型為Mamdani型，建立fuzzy logic controller 模塊。再利用Simulink工具箱，搭建自適應(yīng)模糊PID控制系統(tǒng)的模型[4]，如圖4所示。
根據(jù)直流電機(jī)的技術(shù)參數(shù)，確定被控對(duì)象的傳遞函數(shù)[5]為：
，于是得到系統(tǒng)在自適應(yīng)模糊PID和常規(guī)PID控制下單位階躍信號(hào)的仿真結(jié)果，如圖5所示。
以上仿真結(jié)果表明：
(1)自適應(yīng)模糊PID控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能、穩(wěn)態(tài)性能要比PID控制系統(tǒng)要好得多，既能有效減少振蕩，又能較好地達(dá)到穩(wěn)態(tài)。系統(tǒng)的魯棒性、穩(wěn)態(tài)精度高。
(2)控制器參數(shù)的變化對(duì)控制性能有如下影響：PID參數(shù)kp、ki、kd對(duì)系統(tǒng)影響很大,應(yīng)合理選取這3個(gè)參數(shù)的論域以獲得最佳的PID控制特性；模糊PID控制器的控制規(guī)則對(duì)該系統(tǒng)的參數(shù)影響較大,從而將直接影響系統(tǒng)的調(diào)節(jié)效果。
參考文獻(xiàn)
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