摘 要： 以智能小車的電機控制系統為模型，采用自適應模糊PID控制策略進行控制設計,它克服了簡單模糊控制和傳統PID控制的一些缺點；利用MATLAB7.0軟件中的工具箱進行系統的輔助設計與仿真。仿真結果表明,該系統的動態性能、穩態性能及抗擾性能都趨于良好。
關鍵詞： 電機控制；自適應模糊PID；MATLAB；仿真
智能車是一種集環境感知、規劃決策、自動行駛等功能于一體的綜合系統，具有時變且非線性特點。其中控制算法對智能車起著關鍵作用，傳統的PID控制難以得到很好的效果。采用自適應模糊PID控制算法可以使系統具有很好的動態響應性能，并且可以對PID參數進行在線自調整，提高了系統的適應性和魯棒性，改善了系統的穩態誤差和效率，并使其抗干擾能力明顯提高。
1 自適應模糊PID控制器
自適應模糊PID控制器結構如圖1所示，自適應模糊PID是在PID算法的基礎上，通過計算當前系統誤差e和誤差變化率ec，利用模糊規則進行模糊推理，查詢模糊矩陣表進行在線參數調整。本系統通過增量式旋轉編碼器對速度進行檢測，經過信號轉換與單片機進行通信，將輸入給定信號r與反饋信號y進行比較得到誤差信號e和誤差變化率ec，并找出PID 3個參數與e和ec之間的模糊關系，在運行中通過不斷檢測e和ec，根據模糊控制原理對3個參數進行在線修改，以滿足不同e和ec時對控制參數的不同要求，使被控對象有良好的動、靜態性能。
自適應模糊PID控制器以e和ec作為輸入,可以滿足e和ec對PID參數自校正自調整的要求。從系統的穩定性、響應速度、超調量和穩態精度等方面來考慮,kp、ki、kd的作用如下[1]：
(1)比例系數kp的作用是加快系統的響應速度，提高系統的調節精度。kp越大，系統的響應速度越快，系統的調節精度越高，但易產生超調，甚至導致系統不穩定；kp取值過小，則會降低調節精度，使響應速度緩慢，從而延長調節時間,使系統靜態、動態特性變壞。
(2)積分作用系數ki的作用是消除系統的穩態誤差。ki越大，系統的穩態誤差消除越快，但ki過大，在響應過程的初期會產生積分飽和現象，從而引起響應過程的較大超調；若ki過小，將使系統穩態誤差難以消除，影響系統的調節精度。
(3)微分作用系數kd的作用是改善系統的動態特性，主要反應偏差信號的變化趨勢，并能在偏差信號值變得太大之前，在系統引入一個有效的早期修正信號，從而加快系統的動作速度，減少調節時間。
根據上述整定原則將kp、ki、kd、ec、e變化范圍定義為模糊的論域：{-3，-2，-1，0，1，2，3},它們的隸屬函數均選擇為三角分布函數,如圖2所示(橫坐標表示e/ec的整數論域中的分布,縱坐標表示隸屬度)。采用Mamdani模糊推理系統,清晰化法為重心法，則可以建立針對kp、ki、kd 3個參數的模糊規則表[2]，如表1、表2、表3所示。在模糊規則表中kp、ki、kd、e、ec均取7個模糊子集，其語言值分別為{正大，正中，正小，零，負小，負中，負大}，用{PB，PM，PS，ZO，NS，NM，NB}表示。
2 智能車直流電機控制系統的數學模型[3]
智能車直流電機驅動系統如圖3所示。施加于電樞端的電壓u產生電樞電流i，i與磁鋼產生的磁通相互作用，產生的電磁轉矩驅Te動負載。
3 MATLAB仿真
在MATLAB7.0數學分析軟件命令窗口運行Fuzzy函數進入模糊邏輯編輯器，選擇控制器類型為Mamdani型，建立fuzzy logic controller 模塊。再利用Simulink工具箱，搭建自適應模糊PID控制系統的模型[4]，如圖4所示。
根據直流電機的技術參數，確定被控對象的傳遞函數[5]為：
，于是得到系統在自適應模糊PID和常規PID控制下單位階躍信號的仿真結果，如圖5所示。
以上仿真結果表明：
(1)自適應模糊PID控制系統的動態性能、穩態性能要比PID控制系統要好得多，既能有效減少振蕩，又能較好地達到穩態。系統的魯棒性、穩態精度高。
(2)控制器參數的變化對控制性能有如下影響：PID參數kp、ki、kd對系統影響很大,應合理選取這3個參數的論域以獲得最佳的PID控制特性；模糊PID控制器的控制規則對該系統的參數影響較大,從而將直接影響系統的調節效果。
參考文獻
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