1、    智能小車雙閉環(huán)模糊pid直流調(diào)速系統(tǒng)的設(shè)計    呂成龍+李軍紅+郭鳳梅+孫曉+俞家傲+張進(jìn)如摘 要：智能小車要根據(jù)跑道狀況隨時調(diào)整速度，高速過彎時需差速調(diào)節(jié)，其對轉(zhuǎn)速控制要求較高。單閉環(huán)pid直流調(diào)速系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)差，抗干擾能力弱，常規(guī)的pid控制難以取得滿意的效果。文章采用轉(zhuǎn)速、電流雙閉環(huán)控制結(jié)構(gòu)，將模糊邏輯與pid控制結(jié)合應(yīng)用于智能小車調(diào)速系統(tǒng)中，彌補(bǔ)了常規(guī)單閉環(huán)pid控制器的不足，加快了小車的動態(tài)響應(yīng)，提高了系統(tǒng)的抗干擾能力。實驗結(jié)果驗證了文章提出的雙閉環(huán)模糊pid直流調(diào)速控制算法的有效性。關(guān)鍵詞：模糊pid；雙閉環(huán)直流調(diào)速；智能小車1 概

2、述智能小車，也稱輪式機(jī)器人。它具有對環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測、自動追隨引導(dǎo)線，并能根據(jù)環(huán)境進(jìn)行自我調(diào)整等功能于一體的綜合智能系統(tǒng)1，有廣泛的應(yīng)用前景。目前智能小車速度控制系統(tǒng)大多采用pid單閉環(huán)控制，傳統(tǒng)的pid單閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)雖然結(jié)構(gòu)簡單、易于實現(xiàn)，但動態(tài)響應(yīng)差，抗干擾能力弱，傳統(tǒng)pid控制效果主要取決于初始設(shè)置參數(shù)，不適合智能小車這一時變非線性系統(tǒng)，難以取得滿意的控制效果。針對上述問題，本文采用轉(zhuǎn)速、電流雙閉環(huán)控制結(jié)構(gòu)，將模糊邏輯與pid控制結(jié)合應(yīng)用于智能小車調(diào)速系統(tǒng)中，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)的單閉環(huán)pid控制器的不足，加快了小車的動態(tài)響應(yīng)，提高了系統(tǒng)的抗干擾能力。實驗結(jié)果驗證了本文提出的模糊pid雙閉環(huán)直流調(diào)速控

3、制算法的有效性。2 智能車雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)的組成雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)中有兩個調(diào)節(jié)器，分別引入轉(zhuǎn)速負(fù)反饋和電流負(fù)反饋以調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速和電流，二者之間實行串級聯(lián)接，電流負(fù)反饋為內(nèi)環(huán)、轉(zhuǎn)速反饋為外環(huán)，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。圖1中：wasr（s）為轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器的傳遞函數(shù)；wacr（s）為電流調(diào)節(jié)器的傳遞函數(shù)；、分別為轉(zhuǎn)速、電流反饋系數(shù)；ts為電力電子變換器的時間常數(shù)；tl為電樞回路電磁時間常數(shù)；tm為機(jī)電時間常數(shù)；ce為電動機(jī)電動勢常數(shù)；ks為晶閘管裝置放大系數(shù)；r為電樞回路總電阻。轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器（asr）的輸出作為電流調(diào)節(jié)器（acr）的給定，acr的輸出去調(diào)節(jié)電機(jī)的驅(qū)動電壓，通過設(shè)置asr的輸出限幅值決定電動機(jī)允許

4、的最大電流值，acr在轉(zhuǎn)速動態(tài)過程中，保證獲得電動機(jī)允許的最大電流值，從而加快動態(tài)過程。根據(jù)直流電動機(jī)雙閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，考慮到轉(zhuǎn)速環(huán)是決定控制系統(tǒng)性能優(yōu)劣的主要因素，內(nèi)環(huán)電流環(huán)主要起改變電動機(jī)運行特性，以利于外環(huán)控制。轉(zhuǎn)速環(huán)采用模糊pid控制器，內(nèi)環(huán)仍采用傳統(tǒng)pid控制。通過電流、轉(zhuǎn)速雙閉環(huán)結(jié)構(gòu)可以很好地抑制電源電壓波動和負(fù)載變化等干擾對電動機(jī)轉(zhuǎn)速的影響。在本設(shè)計中智能小車電機(jī)驅(qū)動電路由btn7971搭建的電橋構(gòu)成，電流反饋由btn7971的6腳串電阻引出，速度由歐姆龍公司的500線編碼器采集，通過硬件正交解碼，能反饋速度大小及轉(zhuǎn)動方向。asr采用模糊pid控制器，acr采用傳統(tǒng)pid

5、控制器，其傳遞函數(shù)均如式（1）。asr的控制參數(shù)kp、ki、kd由模糊推理在線自整定。3 模糊pid控制器的設(shè)計在實際智能小車系統(tǒng)中，由于電機(jī)本身的參數(shù)隨溫度、轉(zhuǎn)速變化和拖動負(fù)載的時變等因素影響，智能車調(diào)速系統(tǒng)是一個復(fù)雜的非線性時變系統(tǒng)，采取傳統(tǒng)的pid控制方法難以得到滿意的效果2。本設(shè)計將模糊邏輯與pid控制結(jié)合應(yīng)用于智能小車調(diào)速系統(tǒng)中，以速度誤差e和誤差變化率ec作為輸入，用模糊推理的方法對pid的參數(shù)kp、ki、kd進(jìn)行在線實時整定，以滿足不同e和ec對pid控制器參數(shù)的要求，提高系統(tǒng)的動、靜態(tài)性能，增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性。模糊pid控制器結(jié)構(gòu)如圖2所示。3.1 輸入輸出變量的隸屬度函數(shù)以速度

6、誤差e和誤差變化率ec作為模糊控制器的輸入，kp、ki、kd是輸出變量，分別為pid控制器的比例系數(shù)、積分系數(shù)和微分系數(shù)的調(diào)節(jié)值。輸入輸出變量采取三角形隸屬度函數(shù)，均在其論域內(nèi)定義五個模糊子集nb，ns，z，ps，pb，輸入量速度誤差e和誤差變化率ec取相同的隸屬度函數(shù)如圖3所示，輸出變量kp、ki、kd的隸屬度函數(shù)如圖4所示。3.2 模糊規(guī)則模糊控制規(guī)則采取“if a and b then c”形式，模糊pid有三個模糊規(guī)則庫，分別對應(yīng)參數(shù)kp、ki、kd，通過matlab/simulink進(jìn)行仿真和調(diào)整，不斷優(yōu)化，最終確定由25條規(guī)則構(gòu)成的模糊規(guī)則庫，如表1-3所示。3.3 模糊推理及解模

7、糊本文采用mandani方法進(jìn)行模糊推理5，利用重心法解模糊得到kp、ki、kd的精確值，pid控制器的參數(shù)調(diào)節(jié)根據(jù)式（2）確定。（2）其中kp0、ki0、kd0分別為pid控制器各參數(shù)的初始值，可以在直流電機(jī)空載情況下，運用試湊法確定一組最佳pid參數(shù)。4 實驗結(jié)果及分析本文采用了全國“恩智浦杯”智能小車競賽用的c車模對模糊pid控制器進(jìn)行了實驗，直流電動機(jī)參數(shù)如下：額定功率為pn=15.8w，額定轉(zhuǎn)速為nn=1400r/min，額定電壓為un=7.2v。實驗時給定參考轉(zhuǎn)速為1000r/min，為了驗證模糊pid控制器的抗干擾能力，在3s時，使負(fù)載轉(zhuǎn)矩由原來的6n·m跳變至12n&

8、#183;m。系統(tǒng)分別采用常規(guī)單閉環(huán)pid控制器和本文提出的雙閉環(huán)模糊pid控制器進(jìn)行了實驗，電機(jī)轉(zhuǎn)速的階躍響應(yīng)曲線如圖5所示。曲線1和曲線2分別為單閉環(huán)pid控制器和雙閉環(huán)模糊pid控制器的響應(yīng)曲線；比較曲線1和曲線2，容易看出采用本文提出的雙閉環(huán)模糊pid控制器加快了智能小車的動態(tài)響應(yīng)，提高了系統(tǒng)的抗干擾能力，性能明顯優(yōu)于常規(guī)的單閉環(huán)pid控制器。5 結(jié)束語本文介紹了智能小車模糊pid調(diào)速系統(tǒng)的設(shè)計方法，通過構(gòu)建智能小車的雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)，將模糊邏輯與pid控制結(jié)合應(yīng)用于智能小車調(diào)速系統(tǒng)中，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)單閉環(huán)pid控制器的不足，加快了小車的動態(tài)響應(yīng)，提高了系統(tǒng)的抗干擾能力。參考文獻(xiàn)1張文杰.基于can總線的智能小車控制系統(tǒng)研制d.成都：西南交通大學(xué)，2009：6-10.2韓璐.直流電動機(jī)雙閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)及其simulink的仿真j.船海工程，2003，2.3葉金鑫.基于模糊pid的智能小車控制算法研究j.實驗科學(xué)與技術(shù)，2016（14）：47.4abou e e，bishr m a.an emergency power system control based on the multi-stage fuzzy based procedurej.electric power systems research，2007，77（5）