張 騰，張永根，軒德豐，宋秋杰，李 偉，熊樹生▲

(1.浙江大學(xué) 能源工程學(xué)院，浙江 杭州 310027；2.杭叉集團股份有限公司，浙江 杭州 311305)

0 引言

中國在2006年首次使用滑模攤鋪技術(shù)來建造澳門國際機場，該項目于同年7月完工。然而，盡管中國使用該技術(shù)的時間點較早，但到目前為止，混凝土的滑模攤鋪技術(shù)還是沒有得到廣泛的使用。目前，國內(nèi)機場道面混凝土多采用排架式振搗裝置和人工組合施工法施工，其本質(zhì)還是人工施工。隨著國內(nèi)機場的大開發(fā)和人工費用的不斷上升，對機場道面施工精度和建設(shè)速度要求越來越高，且行業(yè)對全機械化、智能化施工的需求也在不斷上漲[1]。

現(xiàn)已有個別施工企業(yè)采用攤鋪機固定模板法在機場混凝土道面施工中運用，但由于現(xiàn)行國內(nèi)機場道面規(guī)范的限制，攤鋪機施工后的表面處理工序，還全部都采用人工施工，限制了攤鋪機快速施工的效率和道面平整度施工精度[2]。

因此，研發(fā)一種用于混凝土表面砂漿層處理的機械勢在必行，以此提高施工速度、提高表面平整度和提升機場道面混凝土施工機械化程度。

1 智能車行駛恒速控制

隨著控制理論與工業(yè)的發(fā)展，越來越多的智能控制方法被應(yīng)用到實際的工程問題上。如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、串級控制、滑膜變結(jié)構(gòu)控制、遺傳算法等等。它們在各種工業(yè)應(yīng)用尤其是無人駕駛等智能領(lǐng)域，為提高工程質(zhì)量，加快工程進度等做出了巨大貢獻[3-4]。在很多問題中，僅僅使用經(jīng)典PID很難確定控制參數(shù)，無法達到理想的控制效果。對于時變性、非線性的控制對象，經(jīng)典PID已不能適應(yīng)多變的控制需求。智能車是一個非單一的控制系統(tǒng)，影響控制效果的因素眾多，經(jīng)典PID難以整定出合適的控制參數(shù)。而在智能控制中，像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、遺傳算法等計算量巨大，對計算硬件有一定要求，在機場后處理智能車上很難應(yīng)用。而模糊算法在滿足非線性控制的基礎(chǔ)上，計算量也不至于過大，符合本項目的工程需求，因此在恒速控制中，選擇使用模糊PID的控制方法。同時將模糊PID和經(jīng)典PID的控制效果進行對比，分析兩者的控制效果。

2 基于PID的恒速控制

2.1 PID算法

PID是最基本的控制方法之一，在恒速控制這種較簡單的問題中，PID的工作穩(wěn)定、調(diào)整方便等特點可以得到很好的發(fā)揮。因此，本文先使用PID控制來實現(xiàn)恒速控制。

PID控制算法由比例控制(P)、積分控制(I)、微分控制(D)組成。其控制過程如圖1。

圖1 PID控制算法流程圖

2.2 仿真與分析

PID仿真部分結(jié)果參數(shù)如表1。

表1 轉(zhuǎn)速50p/s仿真結(jié)果表

圖2 PID恒速控制模型圖

圖3 轉(zhuǎn)速50p/s仿真結(jié)果圖

由以上分析可知，對于單一PID控制，除啟動時會有較大超調(diào)，響應(yīng)時間、穩(wěn)態(tài)誤差、振蕩程度等指標(biāo)均表現(xiàn)良好。但此仿真是在無外部干擾的情況下進行的，與實際情況有別，下面在單一PID控制的基礎(chǔ)上加上一定程度的干擾，觀察控制效果?？刂颇Ｐ腿鐖D4所示，所加干擾信號如圖5所示[5]，仿真結(jié)果如圖6所示。

圖4 加入擾動后的PID恒速控制模型圖

圖5 擾動信號圖

圖6 轉(zhuǎn)速50p/s仿真結(jié)果圖

從圖中可以看出，PID的抗干擾能力明顯不足，尤其在50p/s的仿真中，加入白噪聲干擾后，穩(wěn)定性明顯不足，且超調(diào)增大。在應(yīng)對實際工況中更加多變復(fù)雜的工作環(huán)境，單一PID顯然無法勝任恒速行駛的控制工作。

通過以上建模仿真結(jié)果，我們確定，不能用單一PID來進行全部的恒速行駛控制工作。本文結(jié)合已有的智能PID控制方法，提出用模糊PID來進行恒速控制，用以改善控制器對干擾的應(yīng)對能力，加強系統(tǒng)魯棒性，同時減小超調(diào)，縮短響應(yīng)時間，提高穩(wěn)態(tài)精度[6]。

3 基于模糊PID的恒速控制

基于以上討論，我們發(fā)現(xiàn)，單一PID控制無法對擾動產(chǎn)生理想的控制效果。由于單一PID的控制參數(shù)是固定的，無法隨著實時工作環(huán)境的改變調(diào)整控制參數(shù)，因此需要一種方法來針對反饋量的變化對參數(shù)進行實時調(diào)整，以達到更靈活、更有效的控制。本節(jié)在以上單一PID控制工作的基礎(chǔ)上，加入模糊控制方法，對KP、KI、KD進行智能控制，以達到更優(yōu)的控制效果。

3.1 模糊PID基本原理

模糊PID即利用模糊控制來調(diào)整PID參數(shù)。它包括模糊化、模糊推理、清晰化、PID控制器四個部分，以速度偏差e以及偏差的變化率ec作為輸入，經(jīng)過模糊化處理，得到模糊論域的輸入量，再通過模糊推理得到模糊論域的輸出量，最后清晰化得到基本論域的輸出量，在模糊PID中，此輸出量即PID控制器中的控制參數(shù)KP、KI、KD，最后將這三個參數(shù)以及偏差輸入PID控制器，得到控制輸出量，以控制電機轉(zhuǎn)速[7]。原理見圖7。

圖7 模糊PID控制流程圖

3.2 模糊PID仿真及結(jié)果

在模糊規(guī)則表確定后，還需確定各參數(shù)的隸屬度函數(shù)，以及解模糊的方法。隸屬度函數(shù)影響到最后的控制效果。隸屬度函數(shù)的形狀尖，則函數(shù)的分辨率高，較小的輸入變化會引起較大的輸出變化，控制的靈敏度高；形狀較平，則函數(shù)的分辨率低，輸入的變化不會引起輸出較大的改變，系統(tǒng)的穩(wěn)定性提高，魯棒性強。文中選擇采用三角形隸屬度函數(shù)，并選擇采用重心法(加權(quán)平均法)進行解模糊清晰化。在考慮到前期KD的剎車作用對系統(tǒng)的控制效果影響較大，因此加入一個階躍信號，使得從0.75 s后，KD再開始起作用。模型如圖8所示，仿真結(jié)果如圖9所示。

圖8 模糊PID直線行駛控制模型

根據(jù)仿真結(jié)果，可以看到，模糊PID控制對于外部干擾的處理能力明顯更強，并且超調(diào)量降低，響應(yīng)時間明顯加快，穩(wěn)態(tài)誤差減小，穩(wěn)定性增強。

圖9 模糊PID直線行駛仿真結(jié)果圖

表2 PID及模糊PID控制效果對比表

4 總結(jié)

本文結(jié)合混凝土道面智能高精度多功能成型機項目，進行智能車恒速即直線控制策略研究，并利用MATLAB/SIMULINK進行建模仿真工作，在PID控制的基礎(chǔ)上，進一步研究了模糊PID控制的控制效果，并就兩者主要控制參數(shù)進行了對比研究。最后針對實際行駛工況可能出現(xiàn)的偏移原因提出相應(yīng)的糾偏策略。經(jīng)過本文的研究，得到以下結(jié)論：

1)PID控制及模糊PID控制在無擾動或擾動極小的情況下，均可以滿足本項目的控制需求。即穩(wěn)態(tài)誤差5%以內(nèi)(實際在2%以內(nèi))，響應(yīng)速度1 s以內(nèi)(實際0.6 s以內(nèi))。

2)在外部擾動加入的情況下，模糊PID控制則能夠很好的實現(xiàn)超調(diào)量5%以內(nèi)，甚至偏移率穩(wěn)定在0.1%以內(nèi)，響應(yīng)速度也較經(jīng)典PID快很多。