中北大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院 賈心言中北大學(xué)信息與通信工程學(xué)院 曹 珹 高尚偉太原理工大學(xué)電氣與動(dòng)力工程學(xué)院 陳鵬義

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基于智能車(chē)模糊PI控制的研究

中北大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院 賈心言中北大學(xué)信息與通信工程學(xué)院 曹 珹 高尚偉
太原理工大學(xué)電氣與動(dòng)力工程學(xué)院 陳鵬義

【摘要】智能車(chē)已經(jīng)成為自動(dòng)控制領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)研究熱點(diǎn)，其控制系統(tǒng)的控制方法也越來(lái)越先進(jìn)，典型的有傳統(tǒng)PI控制和模糊PI控制，為了驗(yàn)證模糊PI控制方法的先進(jìn)性，通過(guò)使用MATLAB軟件和Simulink平臺(tái)對(duì)其模型、加速性能和抗干擾性能進(jìn)行仿真，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用模糊PI控制，響應(yīng)快速的同時(shí)超調(diào)量很小，改變了傳統(tǒng)PI控制中響應(yīng)時(shí)間和超調(diào)量總是相互矛盾的特征，并且消除誤差的時(shí)間很短。

【關(guān)鍵詞】MATLAB；Simulink；仿真；模糊PI控制

0 引言

在智能小車(chē)路徑跟蹤控制中目前采用的控制方法主要有常規(guī) PI控制、模糊控制器等［1］。

模糊 PI控制把模糊控制和 PI 控制結(jié)合起來(lái)，利用模糊控制對(duì)PI 參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)整，提高了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能［2］。改變了傳統(tǒng)PI控制中響應(yīng)時(shí)間和超調(diào)量總是相互矛盾的特征，并且消除誤差的時(shí)間短，控制方法更為先進(jìn)。

1 模糊PI控制系統(tǒng)仿真

模糊PI控制系統(tǒng)的仿真模型如圖1所示：

圖1 模糊PI控制系統(tǒng)仿真圖

在仿真之前，我們需要對(duì)仿真參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)男薷?，打開(kāi)菜單“simulation”，選擇下面的“configuration parameters”選項(xiàng)，將“zero crossing control”里面改為“disable all”，至于仿真步長(zhǎng)，我們可以在“Max step size”中修改，如果沒(méi)有很高的要求，我們可以選擇“auto”，即系統(tǒng)自動(dòng)設(shè)置步長(zhǎng)［3］。通過(guò)這些設(shè)置我們便可以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行仿真，以下是仿真結(jié)果：

圖2 模糊PI控制系統(tǒng)的響應(yīng)曲線

從圖2中，我們可以得知模糊PI控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能如表1所示：

表1 模糊PI控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能指標(biāo) 單位：（ms）

作為更高級(jí)別的控制系統(tǒng)，模糊PI控制的智能車(chē)系統(tǒng)，應(yīng)該具有更好的跟隨性能和抗干擾能力，首先必須滿足這兩項(xiàng)基本指標(biāo)，才有可能再開(kāi)發(fā)出更好更加優(yōu)越的特性［4］。這兩項(xiàng)指標(biāo)也是反應(yīng)其基本穩(wěn)定性能的重要依據(jù)之一，所以，我們必須要對(duì)這兩項(xiàng)性能進(jìn)行測(cè)試，利用之前的測(cè)試方法，測(cè)試如下：

（1）加速性能：車(chē)的行駛歸根結(jié)底就是速度的控制，當(dāng)人或系統(tǒng)發(fā)出速度指令之后，系統(tǒng)能不能快速穩(wěn)定的響應(yīng)速度信號(hào)，達(dá)到控制要求，這密切關(guān)系著車(chē)行駛的高效性，以及能源的節(jié)約性。在這里，當(dāng)系統(tǒng)響應(yīng)穩(wěn)定之后，在輸入信號(hào)處再加上一個(gè)幅值為1的階躍信號(hào)，模擬車(chē)的加速信號(hào)，仿真結(jié)果如下圖3所示：

從圖3中可以分析出，智能控制系統(tǒng)對(duì)加速信號(hào)的跟隨性能可以實(shí)現(xiàn)快速穩(wěn)定精確等特點(diǎn)，其相應(yīng)曲線甚至比起動(dòng)性能還要好，這充分體現(xiàn)了智能控制擁有其它控制方式所不具備種種優(yōu)勢(shì)。

圖3 模糊PI控制系統(tǒng)加速響應(yīng)曲線

（2）抗干擾能力：現(xiàn)實(shí)中有太多的不確定性，這樣就導(dǎo)致有太多的干擾信號(hào)，對(duì)于這些不確定性的干擾信號(hào)，無(wú)法逐一將其考慮在控制規(guī)則之中，所以提出抗干擾能力就顯得尤其重要。下面就將脈沖信號(hào)作為一個(gè)干擾源，加在一個(gè)穩(wěn)定之后系統(tǒng)之上，看其對(duì)干擾的響應(yīng)和抑制能力，所加信號(hào)為幅值為1，寬度為0.8ms的脈沖信號(hào)。仿真結(jié)果如圖4所示：

圖4 模糊PI控制系統(tǒng)抗干擾響應(yīng)曲線

通過(guò)對(duì)圖4的分析，我們可以計(jì)算出，其波動(dòng)量為0.08 ，波動(dòng)百分比為8%，恢復(fù)時(shí)間為12ms，從恢復(fù)時(shí)間可以看出，系統(tǒng)能夠在短時(shí)間內(nèi)消除干擾，恢復(fù)到穩(wěn)態(tài)，從而保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，進(jìn)而增加智能車(chē)的安全系數(shù)。

2 結(jié)論

通過(guò)運(yùn)用Simulink進(jìn)行模糊PI控制的仿真，分析得出模糊PI控制的優(yōu)點(diǎn)。模糊PI控制方法靈活、方便、可觀性強(qiáng)，并可在Simulink環(huán)境中非常直觀地構(gòu)建各種復(fù)雜的模糊PI控制系統(tǒng)。模糊PI控制具有控制靈活、超調(diào)小、響應(yīng)快和適應(yīng)性能強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。對(duì)于智能小車(chē)，將模糊PI作為控制方法，將極大的滿足智能車(chē)系統(tǒng)的各項(xiàng)控制要求，從而將其作為智能車(chē)研究的重要內(nèi)容，是必須的也是必然的。

參考文獻(xiàn)

［1］劉進(jìn)，齊曉慧，李永科.基于視覺(jué)的智能車(chē)模糊PID控制算法［J］.兵工自動(dòng)化，2008，27（10）﹕67-69.

［2］董宗祥，石紅瑞，楊杰.嵌入式智能小車(chē)測(cè)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］.計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，1671-4598（2010）02-0357-03.

［3］徐國(guó)華，譚名.移動(dòng)機(jī)器人的發(fā)展現(xiàn)狀及其趨勢(shì)［J］.機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用，2001，（3）﹕7-14.

［4］李磊，葉濤，譚民等.移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)研究現(xiàn)狀與未來(lái)［J］.機(jī)器人ROBOT，2002，24（5）﹕475-480.