1、模糊自整定PID 智能小車轉速控制系統(tǒng)的設計摘要：由于智能小車的轉速控制要求有較快的響應速度以及良好的動態(tài)性能，若采用傳統(tǒng)的PID 控制難以達到滿意的效果， 因此將模糊自整定PID 控制器應用于智能小車轉速控制中，在Matlab/Simulink環(huán)境下對該系統(tǒng)進行了建模，并將仿真結果與傳統(tǒng)的PID 控制算法進行了比較，得出模糊自整定 PID 控制系統(tǒng)具有轉速響應快，超調量小等優(yōu)點，具有很強的動態(tài)性能和魯棒性。關鍵詞：模糊自整定 PID 智能小車 轉速控制 Matlab 魯棒性中圖分類號： TN99 文獻標識碼： A 文章編號： 1007-94162014）03-0012-03智能小車，也稱輪式

2、機器人。它具有對環(huán)境進行監(jiān)測、自動追隨引導線，并能根據環(huán)境進行自我調整等功能于一體的綜合智能系統(tǒng)1 ，在各行各業(yè)乃至日常生活中都有著有著廣泛的應用前景，所以研究智能小車的控制是非常有價值的。目前智能小車轉速控制大多采用傳統(tǒng)PID 算法，傳統(tǒng) PID算法雖然易于控制，但控制效果主要取決于PID 控制器的初始設置參數，往往智能小車在行駛過程中，會受到外界各種的干擾和影響， 這些干擾和影響可能導致PID 控制器的初始參數不適合時變的系統(tǒng)，難以取得理想的控制效果。針對這類問題，本文將模糊算法與傳統(tǒng)PID算法結合在一起，并將其應用于智能小車轉速控制系統(tǒng)中，彌補了傳統(tǒng)PID控制器的不足。利用 Simuli

3、nk 工具中的模糊推理模塊對其進行了仿真2 ，仿真表明， 用模糊 PID 控制方法實現對小車速度的控制，可以達到較好的控制效果。智能小車直流調速系統(tǒng)設計智能小車循跡的基本原理為：利用路徑檢測系統(tǒng)識別并跟隨賽道上的黑色導引線，從而實現自主行駛，車速越快，說明小車性能越好3 。當傳感器檢測黑色導引線在車體任意一側時，則判定當前為彎道，此時要求控制系統(tǒng)應在最短的時間內調節(jié)左右車輪的轉速，使小車車身發(fā)生偏轉，否則小車將會被沖出跑道，因此小車的性能主要取決于小車速度的控制精度與響應時間。1.1 系統(tǒng)硬件設計智能小車硬件調速系統(tǒng)主要由路徑識別模塊、AT89S52單片機主控制器模塊、L298N 電機驅動模塊

4、、速度檢測模塊等部分組成。 利用模糊自整定PID 控制器使單片機輸出不同占空比的 PWM 脈沖信號 4 ，然后通過放大PWM 脈沖信號來驅動電機轉動，從而實現小車速度的控制。采用反射式紅外傳感器 ST168 加編碼器對速度進行檢測，調速系統(tǒng)組成如圖1所示。1.2 系統(tǒng)程序設計系統(tǒng)軟件主要由C 語言實現， 采用 Keil C 編程。速度調節(jié)的具體流程為：首先通過轉速檢測系統(tǒng)得到當前的速度值，控制系統(tǒng)對所得數據進行分析并計算出當前速度偏差|e|以及速度偏差率 |ec|，控制軟件通過模糊控制器對偏差|e|以及偏差率 |ec|進行模糊化，并采用重心法解模糊，用增量式PID算法實時計算出增量Kp 、 K

5、i 、 Kd 的值，即可得出當前的 Kp 、 Ki 和 Kd 。最終模糊控制器將輸出結果送入PWM調制占空比，通過輸入不同的占空比完成直流小車轉速的控制。當小車發(fā)生偏移時，系統(tǒng)通過調節(jié)左右輪轉速的比例，達到糾正小車偏移的目的。2 模糊自整定PID 控制器的設計為了提高小車轉速控制的響應時間以及控制精度，因此采用模糊自整定PID 控制。模糊自整定PID 控制器由傳統(tǒng)PID 控制器以及模糊控制系統(tǒng)組成，輸入電機轉速的監(jiān)測值與設定轉速值的偏差 |e|和偏差變化率 |ec|，對 PID 的三個參數 Kp 、Ki 和 Kd 進行在線自整定，使控制器整定的參數可以滿足 |e|和|ec|對系統(tǒng)的任意要求，這

6、樣一來，被控對象就有了較好的適應性和魯棒性。模糊自整定PID 控制器結構圖如圖2所示。2.1 模糊化設計智能小車轉速的偏差|e|以及轉速偏差率|ec|作為模糊控制器的輸入變量，PID 的三個參數調整值Kp 、Ki 、Kd作為控制器的輸出變量，其模糊集以及相應的論域如下：輸入（ e，ec）和輸出（ Kp 、 Ki 、 Kd ）的模糊集統(tǒng)一為NB ，NM ，NS，ZO，PS，PM ，PB ，該集合中元素分別代表負大、負中、負小、零、正小、正中，正大5 。將輸出變量中的各元素對應于小車轉速調節(jié)的語言分別為：NB 代表大減速、 NM 代表中減速、 NS 代表小減速、 ZO 代表保持當前轉速、 PS 代

7、表小加速、 PM 代表中加速、 PB 代表大加速。|e|和 |ec|的論域均取為 -6 ，-4，-2， 0，+2， +4，+6 ； Kp 、Ki 、 Kd 的論據取為 -3 ， -2， -1， 0， +1，+2， +3 。考慮論域的靈敏性以及減少工作量的要求，本文隸屬函數類型（Type）取為三角形隸屬度函數（ trimf ）。 2.2 確定模糊推理控制規(guī)則在智能小車的實際應用中，對偏差變量的控制規(guī)則尤為重要，沒有規(guī)律的控制規(guī)則會使計算出來的速度值震蕩，不能很好的適應賽道的不同位置， 降低小車運行的穩(wěn)定性。 “ IFA AND B THEN C ”形式的控制規(guī)則是模糊推理的核心，要想對小車控制有

8、理想的控制效果，必須要求系統(tǒng)具有較好的控制規(guī)則（ Rule），這樣的控制規(guī)則是人們對控制對象的長期認識過程以及操作經驗的總結6 。根據智能小車的操作經驗，可得到智能小車轉速控制的輸出參數（Kp 、 Ki 、Kd ）的模糊控制規(guī)則如表1 所示。根據表 1 可推出對應的模糊控制規(guī)則：IF （ e is * ）andec is * ）then（ Kp is * ）（ Ki is * ）（ Kd is * ）。這樣的規(guī)則共有 49 條，通過查詢規(guī)則表并且經過解模糊就可以得到 Kp 、Ki 和 Kd 的最終輸出值， 系統(tǒng)在不同環(huán)境下均會調用不同的控制規(guī)則來調整電機轉速，達到控制小車轉速的目的。3 Mat

9、lab 仿真結果及分析3.1 控制對象模型的建立本系統(tǒng)直流電機選用微型馬達公司出產的RS380-ST-3545 型 7 馬達，該電機的具體參數為：額定電壓為 7.2V ，電勢常數為 4.668 10-4V/ （ r.min-1 ），電磁時間常數為 0.005S，機電常數為 0.0144S。可以用下列二階函數來描述智能小車的控制特性：（ 1）帶入各參數即可得到小車電機的傳遞函數：2）3.2 Matalb/Simulink仿真為了驗證本文設計的控制方案具有優(yōu)越性，通過Matalb/Simulink建立小車速度控制仿真模型，如圖3 所示，并將模糊自整定PID 控制器與傳統(tǒng)PID 控制器進行了比較，最

10、終確定模糊PID 中模糊化因子 |=0.005，|=0.01，解模糊化因子 =0.006，K2=0.0025 ，=0.01，PID 初值 =2.8 ，=0.03，=8，傳統(tǒng)的 PID 控制器的初始參數設為=2.8， =0.03，=8。3.3 系統(tǒng)仿真結果圖 4 為傳統(tǒng) PID 控制的仿真結果， 圖 5 為模糊自適應PID控制器的結果。 設定轉速為1500r/s，可以看出， 傳統(tǒng) PID 算法調節(jié)時間為440s，最大超調量為15%，穩(wěn)態(tài)誤差大于100r/s而模糊自整定PID 算法的調節(jié)時間為240s，幾乎沒有振蕩，且超調量小，接近于零，穩(wěn)態(tài)誤差小于1r/s。因此與傳統(tǒng)的PID 控制相比，采用模糊

11、自整定PID 對轉速控制的效果更為理想。3.4 系統(tǒng)實際應用結果為驗證模糊自整定PID 智能小車控制系統(tǒng)的優(yōu)越性，設計制作了一條帶有黑色引導線的白色材質賽道對其進行測試。結果表明：采用模糊PID 控制的小車在該賽道上行駛的平均速度可達1.21m/s， 傳統(tǒng) PID 控制的小車只能達到0.84m/s，并且在運行過程中，模糊 PID 控制的小車反應更加靈敏，在大角度轉彎時也能迅速調整車體，不會發(fā)生脫軌的情況。可以較快的跟蹤黑色引導線完成自主循跡，穩(wěn)定性好。結語本文主要介紹了模糊自整定PID 控制在智能小車轉速控制系統(tǒng)中的應用，并且與傳統(tǒng)PID 控制作了對比，證明該系統(tǒng)具有較好的動態(tài)性能，抗干擾能力強，有較強的靈活性以及穩(wěn)態(tài)特性，能較好的實現智能小車轉速控制的要求。參考文獻張文杰 .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，2009.6-10.孫聯喜 .基于 Matlab 工具的電力系統(tǒng)故障分析 J.山東：國網技術學院學 .報， 2012.2：18-22.程宇，程磊 .基于模糊控制的智能車調速系統(tǒng)的設計武漢：科技大學學報， 2007.3： 88.高安芹， 朱傳琴 .應用電子技術及