1、硕士研究生课程论文课程名称： 智能控制 题 目基于模糊 PID 控制的智能小车转向系统设计 题目类型（课程论文或读书报告）： 课程论文 学 院： 电气与信息工程学院 专业名称： 控制科学与工程 姓 名： 李仲强 学 号： 2016200436 任课教师： 李振壁 授课时间：2016 年 9 月 8 日2015 年 11 月 3 日提交时间： 2016 年 11 月 3 日 基于模糊 PID的智能小车转向系统的设计摘要：因为电动小车的转向性能是决定其整体性能的重要因素之一，它在转向时需要较短的响应速度和较好的动态特性，目前较多的是采用传统的 PID 控制，但是传统的 PID控制很难同时满足以上两
2、种要求，所以把模糊 PID 控制运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，并且把得到的曲线图和传统 PID 的图相比较，最后我们可以得出相比于传统的 PID 控制，模糊 PID 控制方法可以满足转向统的需求，它具有响应迅速，超调量小，较好的动态特性和鲁棒性。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 overal
3、l 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 sys
4、tem. 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
5、 has a fast response, overshoot small, good dynamic characteristics and robustness.Key words: fuzzy PID electric trolley PID0 引言智能小车也称作轮式机器人，它可以运用于一些高危现场，例如环境监测，地质勘探等。智能小车可以根据外部的控制信号而调整运动方向、转速等的参数，而转向的性能则是智能小车的重要参数之一。智能小车的转向系统是一个多输入非线性的模型，并且随着转速的不同转向系统的数学模型也随着发生变化。传统的 PID 控制虽然控制十分简单，但是由于各个参数初始化以后无法改
6、变，智能小车在转速变化之后 PID 不能得到很好的控制效果，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的参数会根据误差而调整，从而对 PID 进行改造消除了缺点。最后运用 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的时间内调节转速和运动方向，让小车按照正确轨迹行驶，否则小车就会冲出跑道。因此这个控制器最主要的是响应速度和控制精度，这两个参数决定这个系统的性能优劣。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
7、块、释红外检测模块( 通过检测人体辐射的微量红外线判断周围是否有人) 、超声波避障模块和车体( 包括电机机）等部分组成。模糊 PID 控制单片机输出不同占空比的 PWM 脉冲信号，然后通过信号放大器驱动电机转动如下图 1 所示。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献和根据实际进行推理，我们可知电动车转向系统是一个多输入非线性的，因此很难得到一个精确的理想模型。但在实际应用中，常常将一个复杂系统近似为一个带时滞的二阶线性系，电动车转向系统也不例外。通过不同速度下电动车在直线轨迹下运动的实际参数的测取，将电动车的转向系统用以下传递函数表示：（1）12.48.15)(ses
8、Gt2 控制器的设计2.1 PID控制器设计PID 控制作为传统的控制方式，其按照系统偏差的比例，积分与微分对系统进行调节。具有设计简单，易于实现，适用面广等特点。其数学表达式如下。（2）dteKtetuip)(经过参数整定，本文中的系统参数为 =3， =O1， =O0l。PidK2.2 模糊 PID控制器设计模糊控制器是模糊控制系统的核心部分，也是和其它控制系统区别最大的环节。根据模糊控制器设计原理，按图 2 所示控制系统结构进行模糊自适应 PID 控制器的设计。该控制系统设计的关键是要先找出三个参数与误差 和误差变化率 c 之间的模糊关系，要求在系统运行中不断检测 e 和 ec，根据模糊控
9、制原理对三个参数进行在线修正以满足不同工况下对参数的不同要求，最终获得良好的动态和静态控制性能。P I D 调节器模糊推理d e / d t对象uk p k iK dr i ne+_其中的模糊控制器通过检测 e 和 ec 的值来改变 PID 中 ， ， 这三个参数进行在pKid线修改，以满足不同 e 和 ec 时对控制参数的要求，从而让被控对象有这很好的动态性能和静态性能。其中这三个参数：（1）比例系数 的作用是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度， 越大系统的响pK pK应速度越快，调节精度越高。（2）积分作用系数 的作用是消除系统的静态误差， 越大系统的静态误差消除的越快。i i（3）微
10、分作用系数 的作用是改善系统的动态特性，主要是在响应过程中抑制偏差向某dK一方向变化，对误差进行提前预报。通过研究以上三个参数的不同作用，考虑三个参数之间的互联关系，查阅了相关文献后制定出了以下的模糊控制表：表 1 模糊控制规则其中模糊 PID 控制器的输入信号误差 e 的论域是-3,3,ec 的论域是-3,3，输出信号 kp 的论域是-0.3，0.3,ki 的论域是-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 仿真实验3.1 建立模糊推理规则库根据以上设计在 Matlab 中调用 FIS 编辑
11、器进行模糊控制器的编辑，并建立一个 FIS 文件以便组建控制系统时调用。建立以 Fuzzyshiyanfis 命名的 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。的隶属函数和量化区间进行确立则隶属函数图如下图 2 和图 3 所示；在 Rule Editor 窗口按模糊控制规则表建立输入、输出对应的模糊控制规则。图 2 输入变量 e隶属函数图图 3
12、Kp的隶属函数图3.2解模糊输入量通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合,但是实际模糊控制系统所得到的控制输出信号必须是模糊论域中的精确量。所以一定要对模糊集合进行解模糊化。通过对比各种解模糊的方法后，本文选择重心法，因为其具有更平滑的推理控制,即使对应于输入信号的微小变化,输出也会发生变化。因此本系统采用重心法进行反模糊化。计算式如下式：（3)XiiXu式中 xi 为第个 i 个模糊输出量 (xi)第 i 个模糊输出量的隶属度。3.3 利用 simulink工具箱构建仿真图利用 matlanb 中的 simulink 工具进行仿真，建立如下图 4 所示的 simulink 仿真图，把建立的模糊
13、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，把这两个模块的输出连接到一个示波器中，从示波器可以得到如下图 5 的曲线，把两种控制方式的仿真在一张图上比较从而得出结论。图 4 模糊 pid的 simulink仿真图图 5 t=0.02时的系统阶跃响应曲线图图 6 t=0.05时的系统阶跃响应曲线图由仿真结果可知，通过建立电动车转向系统的近似化模型，分别用模糊 PID 控制和传统PID 控制进行仿真，得到了不同速度下，即不同的时间滞后常数下的系统阶跃响应。从系统阶跃响应曲线图 4 和图 5 中可以看到，在 t=0.02s 时即图 4，其中蓝色的曲线是在传统
14、PID 控制下得到的输出，黄色的曲线是模糊 PID 控制得到的。通过比较着两条曲线可得出：模糊 PID 控制较传统 PID 控制有更小的超调量和调节时闻，且稳定性能更好。在 t=0.05s时即图 5，传统 PID 控制出现剧烈震荡，系统不稳定，而模糊 PID 控制则保持了较好的稳定性能。4. 结论 本文首先介绍了智能小车的硬件部分随后建立了小车的转向系统的模型，然后通过在Matlab 工具箱中的 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，得到的结果表明，使用模糊控制器来实时对 PID 参数进行调整，与传统 PID 控
15、制相比，能获得更好的动态性能和稳态性能，鲁棒性更好。以上的结论说明模糊 PID 控制更适合用于电动车的转向控制中。参考文献1 杨明，程磊，黄卫华，等基于光电管寻迹的智能车舵机控制J1光电技术应用，2007，(01)：50 一 512 韦巍，何衍智能控制基础M北京：清华大学出版社，20083 夏德铃自动控制理论M北京：机械工业出版社，20054 王孝武现代控制理论基础M北京：机械工业出版社，19985 张晓华系统建模与仿真M北京：清华大学出版社，20066 李国勇神经模糊控制理论及应用M北京：电子工业出版社，20097 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 与微系统。20
16、10，(05)：3536李老师您好！这段时间的学习，加深了我对控制这两个字的理解和认识。我认为控制就是最大程度的利用现有装置来满足人们的各种需求，没有好的控制算法的话，就算买再昂贵的设备也无法达到预期的效果。利用智能控制，甚至能赋予计算机智能，让其可以理解人类的语言和行为。老师在课堂上并不拘泥于书本，还经常给我们介绍智能控制在实际中的应用，并且举出若干案例。您还鼓励我们多独立思考，敢于提出自己的想法，多读相关文献。在以后的课程中希望老师能多介绍一些学科最新的动态和怎么把我们所学的知识运用到本专业里。感谢老师不辞辛苦的晚上从本部赶到新区给我们上课，祝您身体健康，事事顺心，天天开心。您的学生：李仲强2016 年 11 月 3日
