熊中剛，劉小雍，金 星，鄒 江，張 旭，吳廷強

(1.遵義師范學(xué)院 工學(xué)院，貴州 遵義 563002；2.貴州省電子電工實驗示范研究中心，貴州 遵義 563002)

0 引言

我國是農(nóng)業(yè)大國，機械化平地對大面積農(nóng)業(yè)生產(chǎn)種植至關(guān)重要。平地機是一種以鏟刀為主的土地平整和整形作業(yè)的施工機械，包含多種可換作業(yè)裝置[1-5]。

早在20世紀(jì)80年代后期，西方發(fā)達國家就已經(jīng)開始機電一體化技術(shù)在平地機上的應(yīng)用。平地機可以在較短時間時完成大面積的土地平整作業(yè)，是礦山建設(shè)、道路修筑、國防工程和農(nóng)田改良等施工中的重要設(shè)備，可以有效提高平地效率。在依靠駕駛員控制油門大小、檔位和速度工作過程中，平地機作業(yè)時受到不同大小土塊和地形的影響，無法滿足平地機作業(yè)效率和作業(yè)精度要求[6-8]。因此，本文設(shè)計了基于模糊理論的參數(shù)自適應(yīng)PID算法的平地機行走智能控制系統(tǒng)，有效提高施工的自動化和智能化水平，以期達到對作業(yè)時油門大小、檔位和恒速控制的穩(wěn)定、高效和精準(zhǔn)控制的目的。

1 系統(tǒng)總體組成及其工作原理

本文主要針對液力機械傳動型平地機行走智能控制系統(tǒng)進行研究，目的是實現(xiàn)平地機作業(yè)時根據(jù)行走狀態(tài)參數(shù)進行油門大小、檔位和恒速控制。控制系統(tǒng)主要由車速電位器、車速傳感器、油壓傳感器、油溫傳感器、油位傳感器，信號調(diào)理模塊、中央控制器、檔位控制器、調(diào)速執(zhí)行機構(gòu)、前進后退檔電磁閥、電源模塊和報警模塊組成，如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)組成框圖

為實現(xiàn)平地機作業(yè)時行走智能化控制，需要對車速、油壓、油溫、油位以及發(fā)動機轉(zhuǎn)速進行實時數(shù)據(jù)采集，根據(jù)車速電位器和車速傳感器的實時檢測信號確定整車的自動行駛檔位，并經(jīng)由模糊理論的參數(shù)自適應(yīng)PID算法對實時檢測參數(shù)和設(shè)定值進行比較后輸出，采用閉環(huán)系統(tǒng)反饋調(diào)節(jié)的方法通過不斷的迭代計算，實現(xiàn)檔位電磁閥的最低誤差控制。

2 平地機行走參數(shù)自適應(yīng)PID控制器設(shè)計

平地機的行走系統(tǒng)比較復(fù)雜，由于該系統(tǒng)具有時變性、滯后性和非線性等特點，建立能夠?qū)崟r調(diào)節(jié)控制系統(tǒng)且精確的數(shù)學(xué)模型很困難，故而根據(jù)系統(tǒng)工作需求特點，采用集合論、語言變量和邏輯推理等特性的模糊算法實現(xiàn)計算機的有效控制[9-12]。

2.1 模糊控制系統(tǒng)的建立

傳統(tǒng)PID控制器是根據(jù)輸入和輸出的差值來構(gòu)成控制偏差量，而且是一個線性控制器，其基本的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 PID控制器原理框圖

根據(jù)圖2設(shè)定et=Input(t)-Output(t)，可得PID控制器的控制規(guī)律為

(1)

并經(jīng)由化簡得其傳遞函數(shù)為

(2)

其中，Input(t)為給定值；Output(t)為輸出值；et為偏差值。然而，在系統(tǒng)的微型處理器中，需要對上述設(shè)計數(shù)字化進行處理。設(shè)系統(tǒng)采樣時若干kT時刻點的標(biāo)志時間為t，并將模擬積分采用矩形法數(shù)字積分代替模擬積分，同時把微分以1階后向差分近似代替可得如下式子，即

(3)

通過式(3)可得到離散的PID算法表達式為

(4)

針對平地機作業(yè)時行走智能化控制系統(tǒng)要求，為了能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)的各項參數(shù)監(jiān)測、油門大小、檔位以及恒速控制，提高系統(tǒng)的控制精度，在圖2的基礎(chǔ)上進一步進行平地機模糊理論的行走控制系統(tǒng)設(shè)計，如圖3所示。

圖3 平地機模糊理論的行走控制系統(tǒng)

2.2 模糊自適應(yīng)PID控制器的設(shè)計

本系統(tǒng)根據(jù)平地機作業(yè)時的特點，設(shè)計了如圖4所示的模糊自適應(yīng)PID控制器。

為使系統(tǒng)能夠?qū)p、ki、kd3個參數(shù)進行動態(tài)調(diào)節(jié)，故在保留原有PID算法的基礎(chǔ)上，采用模糊理論原理的參數(shù)自適應(yīng)PID算法，對kp、ki、kd3個參數(shù)以及偏差e和偏差變化率de/dt進行實時監(jiān)測，根據(jù)模糊集規(guī)則完成變量的調(diào)節(jié)控制，從而滿足不同控制對象在不同運行狀態(tài)下運行需求，保持系統(tǒng)穩(wěn)定性及動態(tài)響應(yīng)效果。

2.3 輸入輸出控制變量的模糊化

本文所設(shè)計的模糊控制系統(tǒng)以輸入發(fā)動機的轉(zhuǎn)速標(biāo)定信號和檢測的發(fā)動機實際轉(zhuǎn)速之間的差值作為輸入變量誤差E，同時以發(fā)動機轉(zhuǎn)速差的變化率EC作為參數(shù)自適應(yīng)PID控制器的輸入量。為實現(xiàn)參數(shù)自適應(yīng)控制，輸入變量E、EC和輸出變量U(k)作為模糊語言變量時，將轉(zhuǎn)速升高定為正值，降低為負值，并設(shè)定kp、ki和kd模糊控制規(guī)則如表1～表3所示。本文根據(jù)設(shè)計需求定義模糊自適應(yīng)PID控制器的輸入e和ec、輸出kp、ki、kd論域范圍都為{-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5}。

表1 kp的模糊控制規(guī)則表

表2 ki的模糊控制規(guī)則

表3 kd的模糊控制規(guī)則

根據(jù)系統(tǒng)要求，遵照本文設(shè)計的模糊控制規(guī)則得到相關(guān)參數(shù)協(xié)調(diào)關(guān)系Gec=(1.5～2.5)Ge，輸入變量誤差E相應(yīng)的量化因子為KE=0.2，轉(zhuǎn)速差的變化率EC量化因子KEC=0.2，變量控制器的輸出值量化因子KU(k)=2。

2.4 模糊控制輸出量的精確化

本文采用廣大研究者使用頻率較高的面積中心法實現(xiàn)從推理所得的模糊量到精確量的非模糊化處理，計算式為

(5)

根據(jù)各模糊控制規(guī)則，經(jīng)由系統(tǒng)模糊合成可以得到關(guān)于kp、ki、kd的各個修正參數(shù)△kp、△ki、△kd的值，進一步代入下式即可得到kp、ki、kd的值，即

(6)

根據(jù)設(shè)計需求經(jīng)過計算所得的相應(yīng)數(shù)學(xué)模型為

u(k)=[kP+kI]·e(k)+kD·[ec(k)-ec(k-1)]+u(k-1)

(7)

其中，u(k)為控制器的輸出值，發(fā)動機轉(zhuǎn)速的偏差值為e(k)，轉(zhuǎn)速偏差增量為ec(k)=e(k)-e(k-1)，kp、ki和kd分別為比例、積分和微分系數(shù)。以發(fā)動機的轉(zhuǎn)速誤差E以及轉(zhuǎn)速誤差變化率EC作為給定輸入量，采用模糊理論的參數(shù)自適應(yīng)PID合成運算求得模糊輸出量W，并采用式(8)將其轉(zhuǎn)化為精確量，從而方便計算機的控制。

(8)

其中，wi為W的論域元素；μ(wi)為相應(yīng)于wi的隸屬度。

(9)

根據(jù)得到的W乘以比例因子GW即可以反映出實際控制電壓值w，從而得到作業(yè)時準(zhǔn)確的控制量完成對比例閥的控制。

3 仿真設(shè)計及測試

3.1 控制方式的仿真測試及對比

為了測試平地機參數(shù)自整定模糊PID控制的有效性和可靠性，采用MatLab的Simulink仿真環(huán)境，分別對不帶PID控制、PID控制和參數(shù)自整點模糊PID控制3種控制方式進行仿真測試，所設(shè)計的仿真框圖如圖5所示。

圖5 參數(shù)自適應(yīng)PID算法控制器仿真框圖

通過對平地機行走系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集，使用MatLab 軟件對系統(tǒng)的響應(yīng)進行繪圖，采用單位階躍輸入信號對行走智能化控制系統(tǒng)進行基于模糊理論的參數(shù)自適應(yīng)模糊PID算法控制的仿真測試，得到如圖6所示的仿真測試曲線。

通過仿真對比測試不帶PID控制的方式下系統(tǒng)存在無法消除的靜差，主要是達不到系統(tǒng)控制需求；常規(guī)PID控制能夠達到系統(tǒng)需求，卻存在較大超調(diào)量缺點，同時需要的穩(wěn)定時間也較長；參數(shù)自適應(yīng)PID算法控制具有超調(diào)量比較小、控制穩(wěn)定性好、所需要的調(diào)整時間比較短以及響應(yīng)速度快等特點，而且發(fā)動機的轉(zhuǎn)速誤差控制在有效精度范圍內(nèi)，動態(tài)控制性能很好。

圖6 3種不同控制方式的性能對比曲線

3.2 調(diào)節(jié)參數(shù)整定過程性能仿真測試對比

按照本文設(shè)定的模糊控制規(guī)則，分別對kp取較大初始值，ki取很小初始值，kd初始值最小，并設(shè)定開始時偏差很大，得到如圖7所示的kp、ki、kd整定過程曲線，充分體現(xiàn)了系統(tǒng)復(fù)雜工況以及狀態(tài)多變的良好動態(tài)適應(yīng)性。

圖7 自適應(yīng)PID控制器調(diào)節(jié)參數(shù)的整定過程性能曲線

3.3 系統(tǒng)監(jiān)測參數(shù)測試

本系統(tǒng)設(shè)計中主要采用RS485通信方式，監(jiān)測油溫、油壓及機組速度等3個方面數(shù)據(jù)，通過一定的通訊協(xié)議解析后完成采集、存儲，并動態(tài)繪制成曲線圖完成顯示，如圖8～圖10所示。

圖8 油溫動態(tài)顯示曲線圖

圖9 油壓動態(tài)顯示曲線圖

圖10 機組速度動態(tài)顯示曲線圖

4 結(jié)論

1)以平地機作為研究對象，采用單片機作為速度執(zhí)行器，提出了基于模糊理論的參數(shù)自適應(yīng)PID算法的平地機行走智能控制方案， 完成了油溫、 油壓和機組速度的動態(tài)監(jiān)測。為驗證算法的可靠性和有效性，人為設(shè)置干擾信號進行了參數(shù)在線調(diào)整仿真測試，得出當(dāng)初始值kp取較大值18、ki取3、kd取0.25時，可以盡快消除偏差，提高了響應(yīng)速度，有效防止超調(diào)過大而產(chǎn)生振蕩，使系統(tǒng)在線調(diào)整參數(shù)迅速達到穩(wěn)定。

2)分別對3種不同控制方式進行控制效果對比測試，結(jié)果表明：不帶PID控制方式存在無法消除的靜差，且調(diào)節(jié)時間達到了7s，無法滿足系統(tǒng)控制要求；常規(guī)PID和參數(shù)自適應(yīng)PID控制都能夠滿足系統(tǒng)控制要求，但常規(guī)PID控制存在較大超調(diào)，且穩(wěn)定時間需要18s；而同等條件下基于模糊理論的參數(shù)自適應(yīng)PID控制幾乎沒有產(chǎn)生超調(diào)量，動態(tài)響應(yīng)時間很短且控制穩(wěn)定性好，極大提高了系統(tǒng)調(diào)節(jié)動態(tài)響應(yīng)速度，具有很好的動態(tài)控制性能。