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        基于灰色PID控制的智能車差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)研究

        2015-01-22 05:26:44張翔洲周振東
        機(jī)電工程 2015年2期
        關(guān)鍵詞:直流電機(jī)車輪繞組

        秦 剛,張翔洲,周振東

        (西安工業(yè)大學(xué)電信學(xué)院,陜西西安710021)

        0 引言

        智能車是融合了環(huán)境感知、規(guī)劃決策、運(yùn)動執(zhí)行等多種功能于一體的綜合系統(tǒng),它結(jié)合了計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)、現(xiàn)代傳感器、系統(tǒng)辨識、自動控制等技術(shù),是典型的高新技術(shù)綜合體。近年來,智能車己經(jīng)成為世界車輛工程領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和汽車工業(yè)增長的新動力,很多發(fā)達(dá)國家都將其納入到各自重點(diǎn)發(fā)展的智能交通系統(tǒng)當(dāng)中[1]。

        本研究采用差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng),取消了傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向技術(shù)中必備的差速器等機(jī)械結(jié)構(gòu),完全通過電控的方式來控制各個(gè)車輪的轉(zhuǎn)速,使車輪以不同的速度轉(zhuǎn)動從而形成轉(zhuǎn)向半徑內(nèi)、外側(cè)車輪的速度差,進(jìn)而達(dá)到轉(zhuǎn)向的目的。

        傳統(tǒng)的PID控制算法雖然算法簡單、魯棒性較好、可靠性較高,在工業(yè)控制中應(yīng)用廣泛。但由于智能車電機(jī)機(jī)構(gòu)復(fù)雜,難以精確建模,轉(zhuǎn)彎時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速突變大變化快,傳統(tǒng)PID 控制方式智能在明顯出現(xiàn)偏差時(shí)起作用,屬于事后控制方式,故不能很好地抑制系統(tǒng)的超調(diào),使得轉(zhuǎn)彎時(shí)偏離預(yù)定軌跡,造成不必要的事故。

        本研究提出無刷直流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)采用灰色PID控制算法的設(shè)計(jì)和研究。

        1 智能車轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)

        該智能車轉(zhuǎn)彎控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)是以微控制單元為中心,速度控制器、直流無刷電機(jī)形成閉環(huán)控制,該閉環(huán)的輸入為路徑判別后經(jīng)模糊控制處理后的速度給定,輸出直接驅(qū)動后輪;以車身的位置狀況作為道路判別反饋控制器的輸入,使輸出和路徑中心線參數(shù)比較形成一個(gè)大閉環(huán)控制系統(tǒng)[2-3]。智能車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)示意圖如圖1所示。

        圖1 智能車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)示意圖

        智能車的行進(jìn)中,對偏差角度的控制需要精確。該設(shè)計(jì)驅(qū)動電機(jī)使車身轉(zhuǎn)向是通過兩個(gè)無刷直流電機(jī)差速控制實(shí)現(xiàn)的,針對偏差角θ有:

        當(dāng)θ>0 時(shí),右電機(jī)加速,向左轉(zhuǎn)向,V2>V1;

        當(dāng)θ<0 時(shí),左電機(jī)加速,向右轉(zhuǎn)向,V2<V1;

        當(dāng)θ=0 時(shí),左右兩電機(jī)同速運(yùn)行,直向行駛,V2=V1。

        為了使得智能車能夠準(zhǔn)確的跟蹤導(dǎo)引線并平滑轉(zhuǎn)彎,實(shí)時(shí)軌跡跟蹤,偏移距離d和偏移角度θ的耦合關(guān)系以及導(dǎo)向電機(jī)的控制是關(guān)鍵。

        差速控制是完全采用電控方式控制各個(gè)車輪的轉(zhuǎn)速,使車輪以不同速度轉(zhuǎn)動,不但達(dá)到轉(zhuǎn)向的目的,同時(shí)保證車輪不發(fā)生滑動或者漂移,作純滾動運(yùn)行。

        當(dāng)智能車轉(zhuǎn)向時(shí),以車體質(zhì)心的速度作為參考,計(jì)算由無刷電機(jī)控制的轉(zhuǎn)向車輪繞轉(zhuǎn)向中心運(yùn)動的線速度,從而得到轉(zhuǎn)向輪必要的電機(jī)轉(zhuǎn)動速度,通過向無刷電機(jī)控制器發(fā)送不同占空比的PWM電壓實(shí)現(xiàn)電機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié),以此調(diào)整車輪轉(zhuǎn)動速度,恰當(dāng)?shù)嘏渲脙蓚€(gè)無刷電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩。

        對直線行駛的智能車而言,水平路面上無需差速,僅需將各個(gè)車輪的驅(qū)動力矩平均分配。而當(dāng)?shù)缆窢顩r改變,需要轉(zhuǎn)向的時(shí)候,車體繞圓心做圓周運(yùn)動,左右及前后車輪對同一弧心轉(zhuǎn)過的距離不等,要使車輪完成沒有滑移的平穩(wěn)轉(zhuǎn)向,后輪速度需小于前輪速度,內(nèi)側(cè)車輪速度需小于外側(cè)車輪速度。

        2 電機(jī)模型建立

        無刷直流電機(jī)模型的建立分為理論分析法和系統(tǒng)辨識法[4]。工程實(shí)踐表明,采用無刷直流電機(jī)本身具有的相變量去構(gòu)造時(shí)域狀態(tài)方程以及數(shù)學(xué)模型不但簡潔方便,而且能夠得到比較準(zhǔn)確的結(jié)果[5]。無刷直流電機(jī)等效電路如圖2所示。

        圖2 無刷直流電機(jī)等效電路

        可得三相電壓平衡方程是:

        式中:ua,ub,uc—A、B、C三相相電壓;ia,ib,ic—三相相電流;ea,eb,ec—三相反電動勢;Ra,Rb,Rc—三相繞組電阻;La,Lb,Lc—三相繞組自感;Mab,Mac,Mba,Mbc,Mca,Mcb—三相間互感。

        電機(jī)轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)為永磁體,可忽略其影響,因此

        Ra、Rb、Rc、La、Lb、Lc、Mab、Mac、Mba、Mbc、Mca、Mcb是恒值并與轉(zhuǎn)子的位置沒有關(guān)系,即Ra=Rb=Rc=R,其中R是繞組的電阻,La=Lb=Lc=L,其中L是相繞的自感,Mab=Mac=Mba=Mbc=Mca=Mcb=M,其中M是兩相繞組之間的互感。

        又由于電機(jī)繞組采用Y型接線方式,有:

        由式(1,2)得到最終化簡后的電壓方程:

        電機(jī)的運(yùn)動方程為:

        式中:B—電機(jī)的阻尼系數(shù),J—轉(zhuǎn)子和負(fù)載的轉(zhuǎn)動慣量,TL—負(fù)載的轉(zhuǎn)矩。

        電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩方程為:

        式中:ωm—電機(jī)轉(zhuǎn)子的角速度;Te—電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩。

        針對電機(jī)磁通密度的分布函數(shù)Bg( )θ分析得到,A相的繞組反電動勢:

        式中:ω—轉(zhuǎn)子的電角度,Ke—反電動勢系數(shù)。

        電機(jī)三相繞組以120°對稱分布于定子內(nèi),因此電機(jī)三相的反電動勢具有相同的大小,相位差為120°電角度,其幅值是:

        3 灰色控制理論

        3.1 灰色PID控制算法

        灰色控制理論是研究信息貧,數(shù)據(jù)少的難確定性問題的一種新思路方法。由于其在不確定性方面的突出作用,且在一些時(shí)候電機(jī)的內(nèi)部參數(shù)和負(fù)載干擾多種多樣,難以知曉,電機(jī)控制系統(tǒng)可以被視為一個(gè)典型灰色控制系統(tǒng)[6]。

        本研究使用灰色控制系統(tǒng)方法,針對系統(tǒng)中的不確定部分構(gòu)造灰色模型,利用它來使系統(tǒng)里的灰量獲得一定幅度白化,據(jù)此提高魯棒性和控制質(zhì)量。

        考慮由下列N個(gè)非線性不確定子系統(tǒng)組成的復(fù)合非線性不確定系統(tǒng):

        式中:x∈Rn,u∈R,bD(x,k)∈R,A—n×n矩陣,b—n維列向量。bD(x,t)—系統(tǒng)滿足匹配條件的不確定部分,包含兩部分:一部分和狀態(tài)沒有關(guān)系;另一部分和狀態(tài)x成比例,可表示為:

        設(shè)Vi(i=1,2???,n)及f(t)都是慢時(shí)間變量,可認(rèn)為Vi及f(t)是常數(shù)。因此假若能夠辨識出Vi及f(t),則可得出D(x,t)與x1,x2,???,xn的關(guān)系,進(jìn)而就能估算出對應(yīng)狀態(tài)x的不確定量D(x,t)。灰色控制系統(tǒng)的研究方法之一,是把原始數(shù)據(jù)計(jì)算處理,稱其是數(shù)的“生成”,當(dāng)中為了增強(qiáng)規(guī)律性,弱化隨機(jī)性采用累加生成,因此其在灰色控制系統(tǒng)建模里,具有特殊地位[7]。

        令離散原始時(shí)間函數(shù)是:

        若:

        則稱x()1(k)為x(0)(k)累加結(jié)果,記為:

        按灰色控制系統(tǒng)理論,利用累加生成,能構(gòu)造出相似于GM(0,N)模型的D(x,t)灰色模型。

        令離散時(shí)間函數(shù)是:

        式中:N≥n+1。

        而下式作為不確定部分D(x,t)灰色模型:D()1(x,t)=。

        作為慢時(shí)變干擾,可認(rèn)為:

        記參數(shù)列為:

        記數(shù)據(jù)矩陣為:

        采用最小二乘法,若(BTB)可逆,則有:

        將累加值還原,可得估計(jì)模型:

        3.2 無刷直流電機(jī)灰色PID控制器設(shè)計(jì)

        無刷直流電機(jī)速度控制模型可簡化為:

        式中:Bv—粘滯摩擦系數(shù),J—轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動慣量,TL—負(fù)載轉(zhuǎn)矩,KT—轉(zhuǎn)矩系數(shù),ra—繞組電阻,La—繞組等效電感,ke—線反電動勢系數(shù),i—電樞電流,Ω—轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速,u—電樞端電壓,t—時(shí)間。

        對應(yīng)的狀態(tài)方程為:

        如果考慮狀態(tài)參數(shù)的不確定,系統(tǒng)狀態(tài)方程可進(jìn)一步表示為:

        其中:w=w1+w2,w2=V1x1+V2x2代表狀態(tài)參數(shù)不確定引起的擾動。

        不確定部分w無法直接測量,可以由測量數(shù)據(jù)間接估算:

        式中:T—采樣周期,t=kT,k=1,2,…,N。

        為了削弱不確定部分對于控制系統(tǒng)的影響,提高控制系統(tǒng)控制性能并增強(qiáng)其抗干擾性,在整個(gè)過程中,第一步利用灰色估計(jì)器將不確定部分的模型參數(shù)V=[V1,V2,ω1]做出估計(jì),第二步給予ω(x,k)恰當(dāng)補(bǔ)償。其優(yōu)勢在于不存在一般實(shí)時(shí)辨識具有的數(shù)據(jù)發(fā)散問題。

        當(dāng)采用GM(1,2)對無刷直流電機(jī)速度控制系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測補(bǔ)償控制,則灰色估計(jì)器的具體算法如下:

        (3)計(jì)算矩陣:

        (4)按最小二乘法計(jì)算不確定參數(shù)估計(jì)值:

        在上述控制律的基礎(chǔ)上,按估計(jì)參數(shù)V?加上補(bǔ)償控制uc,此時(shí):

        4 仿真與調(diào)試

        由于智能車差速系統(tǒng)通過兩個(gè)無刷直流電機(jī)差速控制實(shí)現(xiàn),故電機(jī)調(diào)速效果直接影響轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的效果。本研究采取灰色PID對無刷直流電機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)速控制,實(shí)驗(yàn)采用Simulink仿真環(huán)境[8],所選用的永磁無刷直流電機(jī)主要參數(shù)如表1所示。

        表1 無刷直流電機(jī)主要參數(shù)

        無刷直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速及轉(zhuǎn)矩Simulink仿真框圖如圖3所示。

        圖3顯示基于灰色PID的無刷直流電機(jī)雙閉環(huán)速度控制系統(tǒng)[9]。其中內(nèi)環(huán)中電流控制采取常規(guī)PID控制,外環(huán)的速度環(huán)包括兩部分,一部分是對當(dāng)前轉(zhuǎn)速的實(shí)時(shí)測量,另一部分通過灰色預(yù)測器對不確定部分進(jìn)行估計(jì),通過調(diào)整這兩部分信號的權(quán)值Kr和Kg,可實(shí)現(xiàn)對ω(x,k)的補(bǔ)償從而達(dá)到灰色PID 控制的效果。由于灰色預(yù)測控制要根據(jù)當(dāng)前或者之前若干時(shí)刻的狀態(tài)值進(jìn)行估計(jì),故在灰色預(yù)測模塊之前應(yīng)添加rate transition 模塊,實(shí)現(xiàn)對連續(xù)系統(tǒng)信號采集的目的。外環(huán)中離散PID 產(chǎn)生的控制信號應(yīng)加以零階保持器,實(shí)現(xiàn)對連續(xù)系統(tǒng)控制的目的。本研究通過灰色PID控制各個(gè)車輪的轉(zhuǎn)速,使車輪以不同速度轉(zhuǎn)動,從而達(dá)到轉(zhuǎn)向的目的,同時(shí)保證車輪不發(fā)生滑動或者漂移。

        根據(jù)轉(zhuǎn)矩與電流的關(guān)系,對轉(zhuǎn)矩的控制可以轉(zhuǎn)化為內(nèi)環(huán)對電流的控制[10],其Simulink仿真框圖如圖4所示。

        圖3 灰色PID的無刷直流電機(jī)雙閉環(huán)轉(zhuǎn)速控制仿真框圖

        圖4 灰色PID的無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)矩控制仿真框圖

        仿真結(jié)果如下:

        常規(guī)PID控制的速度響應(yīng)曲線[11]如圖5所示??梢杂^察到無刷直流電機(jī)的速度約在100 ms 后達(dá)到額定轉(zhuǎn)速2 000 r/min,最大超調(diào)達(dá)到約2 300 r/min。超過了10%。

        圖5 常規(guī)PID控制器轉(zhuǎn)速曲線

        灰色控制PID速度曲線如圖6所示。其上升時(shí)間短,很快達(dá)到額定轉(zhuǎn)速2 000 r/min,超調(diào)量小于2.5%。通過常規(guī)PID控制和灰色PID控制對電機(jī)轉(zhuǎn)速的調(diào)節(jié)比較可得,轉(zhuǎn)速在灰色PID的控制下超調(diào)小,響應(yīng)快,具備較好的靜態(tài)性能,有效地提升了智能車在直道進(jìn)彎道或者彎道變直道時(shí)速度突變產(chǎn)生的超調(diào)過大的不穩(wěn)定現(xiàn)象。

        圖6 灰色PID控制器轉(zhuǎn)速曲線

        常規(guī)PID 控制轉(zhuǎn)矩曲線圖如圖7所示?;疑玃ID控制轉(zhuǎn)矩曲線圖如圖8所示。從圖7 和圖8 的比較中能夠得到,灰色PID 控制的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)較常規(guī)PID 控制明顯要快并且短時(shí)間內(nèi)就達(dá)到穩(wěn)定。影響的抑制也非常明顯。

        電機(jī)起動后,在0.2 s 時(shí)突加2 N·m 負(fù)載時(shí)常規(guī)PID 控制的轉(zhuǎn)速曲線如圖9所示。相同情況下,灰色PID控制轉(zhuǎn)速曲線如圖10所示。

        圖7 常規(guī)PID控制轉(zhuǎn)矩曲線圖

        圖8 灰色PID控制轉(zhuǎn)矩曲線圖

        圖9 負(fù)載突變時(shí)常規(guī)PID控制轉(zhuǎn)速曲線

        圖10 負(fù)載突變時(shí)灰色PID控制轉(zhuǎn)速曲線

        通過圖9 和圖10 的比較能夠得到,灰色PID 控制具備更好的自調(diào)節(jié)能力,對于負(fù)載擾動影響的抑制也非常明顯。

        6 結(jié)束語

        本研究以無刷直流電機(jī)差速轉(zhuǎn)彎為背景,建立了無刷直流電機(jī)數(shù)學(xué)模型,采用了不需要太多的輸入信息,同時(shí)簡單而有效的灰色PID控制算法,設(shè)計(jì)出一個(gè)新式的智能車無刷直流電機(jī)差速轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)。

        由仿真結(jié)果得到結(jié)論,采用灰色PID 控制算法的無刷直流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)隨電機(jī)參數(shù)變化的變化很小,具備很高的魯棒性及控制精度。該系統(tǒng)振蕩時(shí)間短、轉(zhuǎn)速變化平滑,它還有效地限制了負(fù)載擾動引起的速度波動,使得智能車能夠平穩(wěn)快速的入彎出彎以及行駛于彎道中。

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