《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于自適應(yīng)模糊PID智能車用直流電機(jī)控制器仿真研究
來源:微型機(jī)與應(yīng)用2011年第14期
唐平江,周永華
(廣西大學(xué) 電氣工程學(xué)院,,廣西 南寧530004)
摘要: 以智能小車的電機(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,它克服了簡單模糊控制和傳統(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)計與仿真。仿真結(jié)果表明,該系統(tǒng)的動態(tài)性能,、穩(wěn)態(tài)性能及抗擾性能都趨于良好,。
Abstract:
Key words :

摘  要: 以智能小車的電機(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,它克服了簡單模糊控制和傳統(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)計與仿真,。仿真結(jié)果表明,該系統(tǒng)的動態(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

 智能車是一種集環(huán)境感知,、規(guī)劃決策、自動行駛等功能于一體的綜合系統(tǒng),,具有時變且非線性特點(diǎn),。其中控制算法對智能車起著關(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)具有很好的動態(tài)響應(yīng)性能,,并且可以對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,,通過計算當(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)通過增量式旋轉(zhuǎn)編碼器對速度進(jìn)行檢測,經(jīng)過信號轉(zhuǎn)換與單片機(jī)進(jìn)行通信,,將輸入給定信號r與反饋信號y進(jìn)行比較得到誤差信號e和誤差變化率ec,,并找出PID 3個參數(shù)與e和ec之間的模糊關(guān)系,在運(yùn)行中通過不斷檢測e和ec,,根據(jù)模糊控制原理對3個參數(shù)進(jìn)行在線修改,,以滿足不同e和ec時對控制參數(shù)的不同要求,使被控對象有良好的動,、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取值過小,則會降低調(diào)節(jié)精度,,使響應(yīng)速度緩慢,,從而延長調(diào)節(jié)時間,使系統(tǒng)靜態(tài)、動態(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過大,,在響應(yīng)過程的初期會產(chǎn)生積分飽和現(xiàn)象,從而引起響應(yīng)過程的較大超調(diào),;若ki過小,,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)的動態(tài)特性,,主要反應(yīng)偏差信號的變化趨勢,,并能在偏差信號值變得太大之前,在系統(tǒng)引入一個有效的早期修正信號,,從而加快系統(tǒng)的動作速度,,減少調(diào)節(jié)時間。
    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kp,、ki,、kd 3個參數(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個模糊子集,,其語言值分別為{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 智能車直流電機(jī)控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型[3]
    智能車直流電機(jī)驅(qū)動系統(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)的變化對控制性能有如下影響:PID參數(shù)kp,、ki,、kd對系統(tǒng)影響很大,應(yīng)合理選取這3個參數(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,。
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