許亞軍

摘 要： 以底盤測(cè)功機(jī)的結(jié)構(gòu)和工作原理為基礎(chǔ)，模擬汽車在底盤測(cè)功機(jī)上的阻力，運(yùn)用Simulink對(duì)模糊PID控制和傳統(tǒng)PID控制進(jìn)行對(duì)比仿真試驗(yàn)，最終以模糊PID控制實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車底盤測(cè)功機(jī)的閉環(huán)控制。對(duì)信號(hào)采集處理單元、驅(qū)動(dòng)單元進(jìn)行分析并完成相應(yīng)軟件設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)和控制流程圖的制作，使控制系統(tǒng)更加完善。通過(guò)試驗(yàn)證明了本文所建立的控制系統(tǒng)具有較高的可靠性和實(shí)用性。

關(guān)鍵詞： 底盤測(cè)功機(jī); ?模糊PID; 系統(tǒng)測(cè)試

中圖分類號(hào)： U467.4

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1007-757X（2019）06-0156-05

Abstract： Based on the structure and working principle of the chassis dynamometer， this paper simulated the resistance of the vehicle on the chassis dynamometer. The fuzzy PID control and the traditional PID control were compared by using the Simulink， thus the closed loop control of the car bottom disc dynamometer was realized by fuzzy PID control. The signal acquisition and processing unit， the driving unit are analyzed and the corresponding software design link and the control flow chart are completed to make the control system more perfect. The test proved that the control system established in this paper has high reliability and practicability.

Key words： Chassis dynamometer; Fuzzy PID; System test

0 引言

目前汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，智能化的檢測(cè)儀器和方法是研究的熱點(diǎn)，汽車底盤測(cè)功機(jī)是一種室內(nèi)滾筒式檢測(cè)設(shè)備，可以完成對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)功率、燃油經(jīng)濟(jì)性、加速與滑行性能等方面的檢測(cè)，主要通過(guò)飛輪實(shí)現(xiàn)汽車慣性阻力模擬，汽車道路行駛阻力用測(cè)功器模擬，通過(guò)對(duì)這些真實(shí)行駛工況的模擬，進(jìn)而完成檢測(cè)汽車的各種性能，這就要求測(cè)試結(jié)果可靠準(zhǔn)確[1]。

1 模糊PID控制方案的設(shè)計(jì)

通常使用傳統(tǒng)PID控制底盤測(cè)功機(jī)，但這種控制方法已無(wú)法充分滿足人們逐漸提高的精度要求，傳統(tǒng) PID無(wú)法完成在線調(diào)整參數(shù)，本文嘗試用模糊PID彌補(bǔ)這一不足，實(shí)現(xiàn)對(duì)底盤測(cè)功機(jī)的控制。其基本原理如圖1所示。

系統(tǒng)工作時(shí)，輸入速度值或轉(zhuǎn)矩值事先確定，根據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)負(fù)反饋回來(lái)的值得到誤差e，對(duì)誤差進(jìn)行微分運(yùn)算得到誤差變化率ec。模糊控制器將e和ec作為輸入，PID控制的重要參數(shù)（KP，KI，KD）通過(guò)模糊控制決策求出，經(jīng)過(guò)模糊PID調(diào)整后，完成對(duì)電渦流測(cè)功器的勵(lì)磁電流和底盤測(cè)功機(jī)加載的控制，同時(shí)引回輸出（轉(zhuǎn)矩值或轉(zhuǎn)速）到輸入端作為反饋信息，完成對(duì)底盤測(cè)功機(jī)的閉環(huán)控制。

1.1 輸入輸出隸屬度函數(shù)的設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)的模糊控制器包括兩輸入、三輸出，e與ec作為輸入，論域范圍為[-3，3]，將其隸屬度劃分為七個(gè)模糊子集，即{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大};三個(gè)輸出分別為KP，KI，KD， 論域同樣為[-3 3]，都由七個(gè)模糊子集構(gòu)成。使用三角形函數(shù)表示各變量的隸屬度函數(shù)，本文以e和KP

為代表，其具體劃分如圖2、圖3所示[2]。

1.2 模糊邏輯規(guī)則設(shè)計(jì)

使輸入量向減小誤差方向變化由比例因子KP實(shí)現(xiàn)，KP增大即可使靜差減小，但過(guò)大會(huì)使系統(tǒng)超調(diào)增大，降低系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能;對(duì)誤差進(jìn)行微分，感知誤差變化的趨勢(shì)由微分因子KD實(shí)現(xiàn)，較大的KD值可縮短系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間，降低系統(tǒng)超調(diào)，但KD過(guò)大會(huì)提高系統(tǒng)對(duì)干擾信號(hào)的敏感程度，會(huì)降低系統(tǒng)得抗干擾能力;記憶并積分誤差由積分因子KI實(shí)現(xiàn)，有利于消除系統(tǒng)的靜差，但積分運(yùn)算的滯后性導(dǎo)致過(guò)大的KI會(huì)降低被控制對(duì)象的動(dòng)態(tài)品質(zhì)。綜上所述，被控過(guò)程在不同的e和ec下，對(duì)參數(shù)KP，KI和KD因子的調(diào)整如下。

（1） 當(dāng)偏差較大時(shí)，應(yīng)適當(dāng)增大KP并減小KD和超調(diào)量，應(yīng)取較小的KI，從而提高系統(tǒng)的跟隨性和穩(wěn)定性。

（2） 當(dāng)偏差處于中等大小范圍時(shí)，應(yīng)減小KP，減小超調(diào)使系統(tǒng)更穩(wěn)定，此時(shí)KD會(huì)影響系統(tǒng)的響應(yīng)速度，適當(dāng)調(diào)整KD與KI值，使系統(tǒng)更貼近于理想狀況。

（3） 當(dāng)偏差較小時(shí)，應(yīng)適當(dāng)調(diào)整KP使系統(tǒng)更穩(wěn)定，同時(shí)加大積分作用減小靜差，KD取值應(yīng)適中，偏大或偏小都會(huì)增加超調(diào)量、延長(zhǎng)調(diào)節(jié)時(shí)間[3]。

如表1、表2、表3所示。

本文規(guī)則表1—表3的建立是通過(guò)使用MATLAB語(yǔ)言的模糊控制工具箱實(shí)現(xiàn)的，模糊規(guī)則編輯器如圖4所示。使用取大—取小完成模糊合成，取小蘊(yùn)涵采用Mamdani，使用面積中心（COA）法解模糊，得到的控制規(guī)則曲面圖模糊規(guī)則曲面如圖5所示。

2 控制系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)仿真驗(yàn)證

基于MATLAB的框圖設(shè)計(jì)環(huán)境的Simulink可簡(jiǎn)化復(fù)雜的控制系統(tǒng)，建立仿真環(huán)境，包含豐富的系統(tǒng)模型庫(kù)，建模時(shí)在Simulink窗口中拖入需要的模型，設(shè)置及連接按照控制的要求完成，最后觀察試驗(yàn)結(jié)果，極大的提高了工作效率。本文主要對(duì)底盤測(cè)功機(jī)的恒速工況進(jìn)行控制（恒轉(zhuǎn)矩工況的控制原理相同），在Simulink中分別建立模糊PID與傳統(tǒng)PID的仿真模型，對(duì)比分析結(jié)果。

2.1 傳統(tǒng)PID控制建模與仿真

為觀察動(dòng)態(tài)階躍響應(yīng)曲線，恒轉(zhuǎn)速狀態(tài)下，建立傳統(tǒng)PID控制的Simulink仿真模型，為模糊PID的KP，KI，KD的初值提供參考。在恒速運(yùn)轉(zhuǎn)下底盤測(cè)功機(jī)的傳遞函數(shù)經(jīng)參數(shù)辨識(shí)為G（s）=523 500s3+87.35s2+10 470s，仿真模型如圖6所示。

其中，系統(tǒng)的輸入為階躍信號(hào)，經(jīng)過(guò)調(diào)試選取KP的值為0.9，KI的值為0.016，KD的值為0.000 1，模糊PID中由此值作為其KP，KI，KD初始值的參考值，仿真時(shí)間取為0.5秒，這時(shí)輸出量的動(dòng)態(tài)響應(yīng)如圖7所示。

由圖可知，在常規(guī)PID控制下，在0.3秒左右輸出穩(wěn)定值出現(xiàn)，具有較好的跟隨性。

2.2 模糊PID控制建模與仿真

由于PID控制器算例為：U（k）=KPe（k）+KI∑e（K）+KDec（k），其中KP=Kp0+ΔKP，KI=KI0+ΔKI，KD=KDo+ΔKD，通過(guò)常規(guī)PID控制所獲得的值作為Kp0，KI0，KD0參考值，與量化因子Ke、Kec相同，ΔKP、ΔKI，ΔKD作為解模糊因子，需通過(guò)經(jīng)驗(yàn)及湊試獲得。據(jù)此利用Simulink建立模糊PID的仿真模型，如圖8所示。

KP，KI，KD的值根據(jù) e、ec來(lái)調(diào)整，保持系統(tǒng)良好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)跟隨性，包括模糊邏輯控制器和PID控制器兩部分封裝。其中模糊PID控制器為封裝模塊如圖9所示。

雙擊模糊邏輯控制器模塊，將之前建立的模糊推理系統(tǒng)文件名輸入到彈出的參數(shù)設(shè)置對(duì)話框中，仿真時(shí)間取0.5秒，取單位階躍脈沖信號(hào)作為輸入信號(hào)源，運(yùn)行仿真可得模糊PID控制系統(tǒng)的仿真結(jié)果如圖10所示。

在0.17左右響應(yīng)穩(wěn)定值出現(xiàn)，具有較好的跟隨性。保持內(nèi)部封裝不變，本文通過(guò)對(duì)比傳統(tǒng)PID控制器與模糊PID控制器最終得到圖11所示的比較圖，達(dá)到穩(wěn)定值時(shí)模糊PID的仿真所需時(shí)間更短，跟隨性較好，因此基于模糊PID的控制將得到更廣泛的應(yīng)用[4]。

3 底盤測(cè)功機(jī)控制系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

汽車底盤測(cè)功機(jī)系統(tǒng)要求較為精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)采集到數(shù)據(jù)，需實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)采集的轉(zhuǎn)速，轉(zhuǎn)矩等參數(shù)數(shù)據(jù)，并按要求設(shè)定參數(shù)，保證汽車底盤測(cè)功機(jī)控制系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)順利。

3.1 采集處理單元軟件設(shè)計(jì)

在檢測(cè)車輛性能時(shí)，汽車底盤測(cè)功機(jī)需采集并處理數(shù)量

巨大的相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)而完成車輛性能的確定，奠定下一步測(cè)試基礎(chǔ)，是整個(gè)測(cè)試試驗(yàn)的關(guān)鍵所在。為獲取測(cè)控系統(tǒng)所需參數(shù)，包括滾筒轉(zhuǎn)速和電渦流機(jī)轉(zhuǎn)矩，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)采集與處理單元，處理電路處理完參數(shù)后，將其輸入到單片機(jī)中，在經(jīng)過(guò)A/D轉(zhuǎn)換后實(shí)現(xiàn)采集轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩信號(hào)[5]。

3.1.1 采集速度信號(hào)

測(cè)試底盤測(cè)功機(jī)時(shí)獲取轉(zhuǎn)速非常重要，轉(zhuǎn)速信號(hào)可作為運(yùn)行狀態(tài)的判斷標(biāo)準(zhǔn)之一，測(cè)試汽車的速度可據(jù)此作出推算，本文通過(guò)光電編碼器獲得，由電路采集處理后，送入A/D轉(zhuǎn)換芯片轉(zhuǎn)換后，送入單片機(jī)進(jìn)行數(shù)值處理，據(jù)此判斷檢測(cè)車輛實(shí)時(shí)車速[6]。

3.1.2 采集轉(zhuǎn)矩信號(hào)

電渦流機(jī)的轉(zhuǎn)矩信號(hào)經(jīng)過(guò)壓力傳感器放大后，獲得一種電壓信號(hào)，將其送入單片機(jī)，并將輸入的模擬信號(hào)通過(guò)A/D轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，便于單片機(jī)進(jìn)行處理運(yùn)算。數(shù)據(jù)采集模塊軟件流程如圖12所示。

3.1.3 數(shù)字濾波

為降低現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的干擾，提高系統(tǒng)的性能，克服硬件濾波器的不足，本系統(tǒng)采用數(shù)字濾波技術(shù)完成對(duì)采集數(shù)據(jù)的處理，它通過(guò)特定運(yùn)算將輸入數(shù)字序列轉(zhuǎn)變?yōu)檩敵鰯?shù)字序列，使結(jié)果的可信度較高，為減小偶然誤差，具體采用算術(shù)平均濾波與限幅相結(jié)合的方法，提高對(duì)隨機(jī)干擾信號(hào)的抗干擾能力，具體流程如圖13所示。

對(duì)具有隨機(jī)干擾的一般信號(hào)進(jìn)行濾波，算術(shù)平均濾波法較為適用，其原理是要在N個(gè)輸入采樣數(shù)據(jù)中尋找一個(gè)與各采樣值間的偏差的平方和最小的數(shù)據(jù)。可克服竄入尖脈沖干擾則需加入限幅濾波，限幅值依據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定，若存在限幅范圍外的轉(zhuǎn)換值，則認(rèn)為干擾竄入了本次采樣值中，需拋棄干擾值，再將余下的采樣值應(yīng)用算術(shù)平均濾波法，在平均值濾波基礎(chǔ)上，該濾波子程序加入了限幅濾波，使數(shù)據(jù)處理更加準(zhǔn)確[7]。

3.2 驅(qū)動(dòng)控制單元軟件設(shè)計(jì)

通過(guò)渦流機(jī)給滾筒加載阻力，汽車底盤測(cè)功機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)使用車輛真實(shí)行駛工況的模擬，對(duì)渦流機(jī)的控制是系統(tǒng)的關(guān)鍵，基本過(guò)程為：模糊PID控制系統(tǒng)經(jīng)過(guò)判定和運(yùn)算數(shù)據(jù)（由信號(hào)與數(shù)據(jù)采集單元得來(lái)）后得到勵(lì)磁給定值，通過(guò)勵(lì)磁控制電路控制勵(lì)磁電流，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制電渦流機(jī)，完成不同工況的模擬過(guò)程，所采用的模糊PID算法C程序流程如圖14所示[8]。

其中模糊PID的C程序調(diào)用部分如下：

//模糊PID調(diào)用

float PIDcalc（PID *p，floatfeedback）

{

float E，Temp，EC;

p->Now P=feedback;

E=p->Set P - p->Now P;

EC=E - p->Last E;

Fuzzy_mem（E，EC）;

p->Kp=（float）（Fuzzy_Kp（E，EC））/10;

p->Ki=（float）（Fuzzy_Ki（E，EC））/100;

p->Kd=（float）（Fuzzy_Kd（E，EC））/10;

Temp=（p->Kp*E） +（p->Ki*p->Last E） +（p->Kd*p->Prev E）;

p->Prev E=p->Last E;

p->Last E=E;

return （Temp）;

}

4 控制系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)

通過(guò)程序驗(yàn)證試驗(yàn)和整車試驗(yàn)兩部分，完成對(duì)部分電路

的測(cè)試試驗(yàn)，包括繼電器控制測(cè)試試驗(yàn)、高速脈沖采集試驗(yàn)和串口輸入輸出測(cè)試試驗(yàn)，驗(yàn)證了程序的實(shí)用性。在模糊PID模型正確建立的基礎(chǔ)上，通過(guò)軟件程序完成測(cè)試試驗(yàn)，對(duì)汽車行駛的速度采用傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)與模糊PID控制系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)，結(jié)果如圖15所示。

本文選擇了6個(gè)速度點(diǎn)，并且每個(gè)速度點(diǎn)保持10 s的時(shí)間，大幅度的震蕩現(xiàn)象會(huì)出現(xiàn)在汽車加速到下一速度點(diǎn)時(shí)，在汽車從最初加速到30 km/h時(shí)表現(xiàn)最為明顯，原因在于滾筒初始加載對(duì)汽車的慣性影響，隨后速度會(huì)有小幅度震蕩但基本趨于穩(wěn)定，測(cè)試結(jié)果表明模糊PID控制速度曲線超調(diào)量較小，震蕩相對(duì)較少，穩(wěn)定到規(guī)定速度點(diǎn)用時(shí)少，證明了本文所建立的控制系統(tǒng)具有較高的可靠性和實(shí)用性。

5 總結(jié)

本文主要對(duì)汽車底盤測(cè)功機(jī)的控制系統(tǒng)進(jìn)行了研究，模擬汽車在底盤測(cè)功機(jī)上的阻力，通過(guò)模糊PID控制方案的設(shè)計(jì)，對(duì)模糊PID控制和傳統(tǒng)PID控制進(jìn)行運(yùn)用Simulink對(duì)比仿真試驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車底盤測(cè)功機(jī)的閉環(huán)控制。對(duì)信號(hào)采集處理單元、驅(qū)動(dòng)單元進(jìn)行分析與軟件設(shè)計(jì)，完成控制流程圖的制作，使控制系統(tǒng)更加完善，通過(guò)驗(yàn)證試驗(yàn)證明了本文所建立的控制系統(tǒng)具有較高的可靠性和實(shí)用性。

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（收稿日期： 2018.06.15）