基于模糊PID控制的智能小车转向系统标准设计.docx

硕士硕士课程论文

课程名称： 智能控制
题 目基于模糊PID控制智能小车转向系统设计
题目类型（课程论文或读书汇报）： 课程论文
学 院： 电气和信息工程学院
专业名称： 控制科学和工程
姓 名： 李仲强
学 号： 36
任课老师： 李振壁
讲课时间：9月8日～11月3日
提交时间： 11月3日

基于模糊PID智能小车转向系统设计
摘要：因为电动小车转向性能是决定其整体性能关键原因之一，它在转向时需要较短响应速度和很好动态特征，现在较多是采取传统PID控制，不过传统PID控制极难同时满足以上两种要求，所以把模糊PID控制利用于智能小车中用来改善转向系统。在matlab里simulink中对该系统进行构建模型进行仿真，而且把得到曲线图和传统PID图相比较，最终我们能够得出相比于传统PID控制，模糊PID控制方法能够满足转向统需求，它含有响应快速，超调量小，很好动态特征和鲁棒性。
关键字： 模糊PID 电动小车 PID

Abstract: Because the steering performance of electric trolley is one of the important factors to determine its overall performance, it needs shorter response speed and good dynamic characteristics in steering. At present, more traditional PID control is used, but the traditional PID control is difficult to meet the above two requirements, so the fuzzy PID control used in intelligent car to improve the steering system. In the simulink in matlab, the model of the system is simulated, and the obtained graph is compared with that of the traditional PID. Finally, we can conclude that the fuzzy PID control method can meet the requirements of the steering system compared with the traditional PID control. Demand, it has a fast response, overshoot small, good dynamic characteristics and robustness.
   Key words: fuzzy PID electric trolley PID

0 引言
智能小车也称作轮式机器人，它能够利用于部分高危现场，比如环境监测，地质勘探等。智能小车能够依据外部控制信号而调整运动方向、转速等参数，而转向性能则是智能小车关键参数之一。
智能小车转向系统是一个多输入非线性模型，而且伴随转速不一样转向系统数学模型也伴随发生改变。传统PID控制即使控制十分简单，不过因为各个参数初始化以后无法改变，智能小车在转速改变以后PID不能得到很好控制效果，PID不适合这种时不变系统。针对这一问题，本文把模糊算法和PID算法结合起来应用于这一转向系统，PID参数会依据误差而调整，从而对PID进行改造消除了缺点。最终利用simulink工具对其进行仿真，再传统PID进行比较。
1 智能小车转向模型
智能小车在转弯时要求控制器能在最短时间内调整转速和运动方向，让小车根据正确轨迹行驶，不然小车就会冲出跑道。所以这个控制器最关键是响应速度和控制精度，这两个参数决定这个系统性能优劣。
1.1系统硬件设计
超声波避障模块、51 单片机最小系统板、电机驱动模块、电源模块、串口通信模块、释红外检测模块( 经过检测人体辐射微量红外线判定周围是否有些人) 、超声波避障模块和车体( 包含电机机）等部分组成。模糊PID控制单片机输出不一样占空比PWM脉冲信号，然后经过信号放大器驱动电机转动以下图1所表示。
图1小车硬件系统总体结构图

1.2 小车转向模型
由查阅相关文件和依据实际进行推理，我们可知电动车转向系统是一个多输入非线性，所以极难得到一个正确理想模型。但在实际应用中，常常将一个复杂系统近似为一个带时滞二阶线性系，电动车转向系统也不例外。经过不一样速度下电动车在直线轨迹下运动实际参数测取，将电动车转向系统用以下传输函数表示：
（1）
2 控制器设计
2.1 PID控制器设计
PID控制作为传统控制方法，其根据系统偏差百分比，积分和微分对系统进行调整。含有设计简单，易于实现，适用面广等特点。其数学表示式以下。
（2）
经过参数整定，本文中系统参数为=3，=O．1，=O．0l。
2.2 模糊PID控制器设计
模糊控制器是模糊控制系统关键部分，也是和其它控制系统区分最大步骤。依据模糊控制器设计原理，按图2所表示控制系统结构进行模糊自适应PID控制器设计。该控制系统设计关键是要先找出三个参数和误差 和误差改变率 c之间模糊关系，要求在系统运行中不停检测e和ec，依据模糊控制原理对三个参数进行在线修正以满足不一样工况下对参数不一样要求，最终取得良好动态和静态控制性能。

其中模糊控制器经过检测e和ec值来改变PID中，，这三个参数进行在线修改，以满足不一样e和ec时对控制参数要求，从而让被控对象有这很好动态性能和静态性能。其中这三个参数：
（1） 百分比系数作用是加紧系统响应速度，提升系统调整精度，越大系统响应速度越快，调整精度越高。
（2） 积分作用系数作用是消除系统静态误差，越大系统静态误差消除越快。
（3） 微分作用系数作用是改善系统动态特征，关键是在响应过程中抑制偏差向某一方向改变，对误差进行提前预报。
经过研究以上三个参数不一样作用，考虑三个参数之间互联关系，查阅了相关文件后制订出了以下模糊控制表：
表1 模糊控制规则
其中模糊PID控制器输入信号误差e论域是[-3,3],ec论域是[-3,3]，输出信号 kp论域是[-0.3，0.3],ki论域是[-0.06,0.06],kd论域[-3,3],均模糊化成七级，即负大NB，负中NM,负小NS，零ZR，正小PS，正中PM,正大PB。
3 仿真试验
3.1 建立模糊推理规则库
依据以上设计在Matlab中调用FIS编辑器进行模糊控制器编辑，并建立一个FIS文件方便组建控制系统时调用。建立以Fuzzyshiyan．fis命名FIS文件，FIS类型选择Mamdani型，推理规则选择rain法，合成规则选择msx法，解模糊规则选择centroid法，将输入扩展为二个，将输出扩展为三个，在Membership Function Editor窗口对输入变量 、 c和输出变量Kp、Ki 和Kd。隶属函数和量化区间进行确立则隶属函数图以下图2和图3所表示；在Rule Editor窗口按模糊控制规则表建立输入、输出对应模糊控制规则。

图2 输入变量e隶属函数图

图3 Kp隶属函数图

3.2解模糊
输入量经过模糊推理得到结果是一个模糊集合,不过实际模糊控制系统所得到控制输出信号必需是模糊论域中正确量。所以一定要对模糊集合进行解模糊化。经过对比多种解模糊方法后，本文选择重心法，因为其含有更平滑推理控制,即使对应于输入信号微小改变,输出也会发生改变。所以本系统采取重心法进行反模糊化。计算式以下式：
（3)
式中xi为第个i个模糊输出量μ(xi)第i个模糊输出量隶属度。
3.3 利用simulink工具箱构建仿真图
利用matlanb中simulink工具进行仿真，建立以下图4所表示simulink仿真图，把建立模糊控制规则添加到fuzzy控制器中，上半部分是模糊PID，下半部分是传统PID，把这两个模块输出连接到一个示波器中，从示波器能够得到以下图5曲线，把两种控制方法仿真在一张图上比较从而得出结论。

图4 模糊pidsimulink仿真图

图5 t=0.02时系统阶跃响应曲线图

图6 t=0.05时系统阶跃响应曲线图
由仿真结果可知，经过建立电动车转向系统近似化模型，分别用模糊PID控制和传统PID控制进行仿真，得到了不一样速度下，即不一样时间滞后常数下系统阶跃响应。从系统阶跃响应曲线图4和图5中能够看到，在t=0.02s时即图4，其中蓝色曲线是在传统PID控制下得到输出，黄色曲线是模糊PID控制得到。经过比较着两条曲线可得出：模糊PID控制较传统PID控制有更小超调量和调整时闻，且稳定性能愈加好。在t=0.05s时即图5，传统PID控制出现猛烈震荡，系统不稳定，而模糊PID控制则保持了很好稳定性能。4. 结论
本文首先介绍了智能小车硬件部分随即建立了小车转向系统模型，然后经过在Matlab工具箱中SimuLink 对模糊PID 控制和传统PID 控制进行了建模，分别在t=0.02和t=0.05时进行仿真，得到结果表明，使用模糊控制器来实时对PID 参数进行调整，和传统PID控制相比，能取得愈加好动态性能和稳态性能，鲁棒性愈加好。以上结论说明模糊PID控制更适适用于电动车转向控制中。

参考文件
[1] 杨明，程磊，黄卫华，等．基于光电管寻迹智能车舵机控制[J1]．
光电技术应用，，(01)：50一51．
[2] 韦巍，何衍．智能控制基础[M]．北京：清华大学出版社，．
[3] 夏德铃．自动控制理论[M]．北京：机械工业出版社，．
[4] 王孝武．现代控制理论基础[M]．北京：机械工业出版社，1998．
[5] 张晓华．系统建模和仿真[M]．北京：清华大学出版社，．
[6] 李国勇．神经模糊控制理论及应用[M]．北京：电子工业出版社，．
[7] 兰华，李晓鹏。丁勇竣．智能车转向系统模糊控制器设计研究[J]．传感器
和微系统。，(05)：35—36．

李老师您好！
这段时间学习，加深了我对控制这两个字了解和认识。我认为控制就是最大程度利用现有装置来满足大家多种需求，没有好控制算法话，就算买再昂贵设备也无法达成预期效果。利用智能控制，甚至能给予计算机智能，让其能够了解人类语言和行为。
老师在课堂上并不拘泥于书本，还常常给我们介绍智能控制在实际中应用，而且举出若干案例。您还激励我们多独立思索，勇于提出自己想法，多读相关文件。在以后课程中期望老师能多介绍部分学科最新动态和怎么把我们所学知识利用到本专业里。
感谢老师不辞辛劳晚上从本部赶到新区给我们上课，祝您身体健康，事事顺心，天天快乐。

您学生：李仲强
11月3日