模糊自適應(yīng)PID在汽車底盤測功機(jī)中的仿真研究
摘要:在汽車底盤測功機(jī)研究中,由于汽車底盤測功機(jī)是一個復(fù)雜的時變非線性、大慣性系統(tǒng)。傳統(tǒng)的PID控制對于非線性、時變性的系統(tǒng)難以達(dá)到控制精度的要求,而模糊自適應(yīng)PID控制具有在線自動調(diào)整的功能,從對傳統(tǒng)的PID與模糊自適應(yīng)PID比較的基礎(chǔ)上,分析了參教對系統(tǒng)性能的影響,并利用MATLAB軟件中的模糊工具箱對連續(xù)系統(tǒng)進(jìn)行了仿真,離散系統(tǒng)采用編程仿真,比較結(jié)果表明,模糊自適應(yīng)PID控制器具有良好的跟蹤性能,超調(diào)量小、控制精度高、調(diào)節(jié)速度快,可以實現(xiàn)對PID參數(shù)的最佳調(diào)整。
關(guān)鍵詞:模糊控制;自適應(yīng)PID;MATLAB;SIMULINK
智能PID控制器把古典的PID控制與先進(jìn)的專家系統(tǒng)相結(jié)合,實現(xiàn)系統(tǒng)的最佳調(diào)整。這種控制必須精確的確定系統(tǒng)的模型,首先將操作人員長期實踐積累的經(jīng)驗知識用控制規(guī)則模型化,然后運(yùn)用推理可對PID參數(shù)實現(xiàn)最佳調(diào)整。
文中在汽車底盤測功機(jī)控制的基礎(chǔ)上,針對常用的工業(yè)對象模型,該系統(tǒng)模型具有變參數(shù)、強(qiáng)干擾、大滯后等特點,將模糊控制與自適應(yīng)PID控制相結(jié)合,設(shè)計了模糊自適應(yīng)PID控制器,能夠?qū)崿F(xiàn)對kp、ki、kd的自動在線調(diào)整。其仿真結(jié)果表明模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)性能優(yōu)于PID控制,且具有響應(yīng)時間短,控制精度高,超調(diào)量小,穩(wěn)定性好等優(yōu)點,能夠適應(yīng)復(fù)雜對象的要求。
1 模糊自適應(yīng)PID控制器
1.1 PID控制原理
PID控制系統(tǒng)原理如圖1所示。將偏差的比例、積分和微分通過線性組合構(gòu)成控制量,對被控對象進(jìn)行控制。
對于連續(xù)時間類型,PID控制系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)方程為:
式中,u(t)為PID控制器的輸出,t為采樣時間,kp為控制器的比例增益;e(t)為PID控制器的偏差輸入,即給定值與測量值之差;TI為控制器的積分時間常數(shù);TD為控制器的微分時間常數(shù)。
1.2 模糊自適應(yīng)PID控制器原理
自適應(yīng)模糊PID控制器是以誤差e和誤差的變化率ec作為輸入,可以滿足不同時刻的e和ec對PID參數(shù)自整定的要求。其結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。
從系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應(yīng)速度、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)精度等各個方面來考慮,kp、ki、kd的作用如下。
1)比例系數(shù)kp的作用是加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度,提高系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度,kp越大,系統(tǒng)的響應(yīng)速度越快,系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度越高,但易產(chǎn)生超調(diào),甚至?xí)?dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。
2)積分系數(shù)ki的作用是消除系統(tǒng)的靜態(tài)誤差。ki越大,系統(tǒng)的靜態(tài)誤差消除的越快,但ki過大,在響應(yīng)過程的初期會產(chǎn)生積分飽和現(xiàn)象,從而引起響應(yīng)過程的較大超調(diào)。
3)微分作用系數(shù)kd的作用是改善系統(tǒng)的動態(tài)特性,其作用主要是在響應(yīng)過程中抑制偏差向任何方向變化,對偏差變化進(jìn)行提前預(yù)報。但kd過大,會使響應(yīng)提前制動,從而延長調(diào)節(jié)時間,而且會降低系統(tǒng)的干擾性能。
1.3 模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)的設(shè)計
設(shè)計模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)的核心是設(shè)計模糊控制器,在設(shè)計模糊控制器的過程中,確定模糊控制器的結(jié)構(gòu)、建立模糊規(guī)則并選定近似推理算法是兩個核心工作,與之配套的是設(shè)計模糊化模塊、選擇模糊子集的隸屬度函數(shù)、設(shè)計清晰化模塊并選擇清晰化方法。其中根據(jù)積累的人工操作經(jīng)驗或測試數(shù)據(jù),建立模糊控制規(guī)則是設(shè)計最為核心的工作。
1.3.1 量化因子和比例因子
量化因子和比例因子除了進(jìn)行論域變換,使前后模塊匹配之外,在整個系統(tǒng)中還有一定的調(diào)節(jié)作用。因為它的變化相當(dāng)于對實際測量信號的放大或縮小,直接影響著采樣信號對系統(tǒng)的調(diào)節(jié)控制作用。文中為了便于比較模糊自適應(yīng)PID與經(jīng)典的PID控制效果,將kp、ki、kd 3個因子不再變化,而是通過改變模糊論域和量化因子、比例因子的方法改變輸出量。
1.3.2 模糊論域及隸屬度函數(shù)的確定
E為輸入誤差e的語言變量,EC為誤差變化率的語言變量。{-3,-2,-1,0,1,2,3}為E和EC的論域,它們的模糊子集為{NB(負(fù)大),NM(負(fù)中),ZO(零),PS(正小),PM(正中),PB(正大)}。它們的模糊子集為{NB(負(fù)大),NM(負(fù)中),ZO(零),PS(正小),PM(正中),PB(正大)}。kp、ki、kd的量化范圍為(-0.3,0.3),(-0.06,0.06),(-3,3)。其隸屬度曲線如圖3所示。通過各曲線的比較,隸屬度曲線采用雙高斯型曲線。kp、ki、kd的隸屬度曲線和圖3相似,只是論域范圍不同。
1.3.3 解模糊方法
模糊推理采用廣泛應(yīng)用的Mamdani算法,其合成方式直接采用極大極小運(yùn)算。本仿真在對其他解模糊方法嘗試的基礎(chǔ)上,通過比較選出最優(yōu)方法——最大隸屬度中取小方法即som法。
設(shè)有n個點的隸屬度都取最大值,即A(uj)=max(A(u)),j=1,2,…n,則取絕對值最小的點min(|uj|)=|uk|作為模糊集合的代表點。
1.3.4 模糊控制規(guī)則
kp、ki、kd的模糊控制規(guī)則表建立好以后,根據(jù)模糊論域和隸屬度函數(shù)可以求出各個子集的隸屬度,根據(jù)各模糊子集的隸屬度賦值表和各參數(shù)模糊控制模型,應(yīng)用模糊合成推理設(shè)計PID參數(shù)的模糊矩陣表,查表修正參數(shù)帶入下式計算:
其中,kp'、ki'、kd'為設(shè)置的初始值,{ei,eci}p、{ei,eci}i、{ei,eci}d為通過模糊調(diào)整后的調(diào)整值。參數(shù)調(diào)程規(guī)則表如圖4所示。
2 模糊自適應(yīng)PID控制仿真及結(jié)果分析
2.1 SIMULINK仿真
打開MATLAB的SIMULINK工具箱,利用SIMULINK內(nèi)的子模塊庫設(shè)計仿真電路,設(shè)計時調(diào)整好各個模塊的參數(shù),如各種數(shù)值算法、仿真時間、仿真步長等。為了便于調(diào)整,對其中的部分模塊進(jìn)行了封裝,封裝成不同的子模塊。最后可將結(jié)果送入模擬示波器給予顯示,或送到工作空間,如仿真結(jié)果不滿意,可適當(dāng)調(diào)整量化因子和比例因子,再調(diào)整模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)。
仿真時采用的系統(tǒng)函數(shù)為工業(yè)常用的仿真系統(tǒng),其系統(tǒng)函數(shù)為:
仿真圖如圖5所示,仿真時間為50 s,是對連續(xù)控制系統(tǒng)進(jìn)行的模擬。仿真前首先在MATLAB的Command Window中輸入sub_1=readfis(‘sub_1’),使模糊控制規(guī)則讀入到工作空間,然后雙擊Fuzzy Logic Controller,添加sub_1(模糊控制規(guī)則)到模糊邏輯模塊。為了便于比較,將模糊自適應(yīng)PID控制與經(jīng)典的PID控制在同一模塊中仿真。
若將系統(tǒng)函數(shù)改成:時,并加大延遲時間為2 s,其各控制曲線圖如圖6所示。
其參數(shù)整定原則如下:
1)當(dāng)誤差絕對值較大時為使系統(tǒng)具有較好的跟蹤性能,應(yīng)取較大kp的與較小的kd。
2)當(dāng)誤差絕對值和誤差變化率的絕對值中等大小時,為使系統(tǒng)超調(diào)較小,kp應(yīng)取得小。
3)當(dāng)誤差絕對值較小時,為使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性,kp與ki均應(yīng)取大些,同時為避免系統(tǒng)在設(shè)定值出現(xiàn)振蕩,當(dāng)誤差變化率絕對值較大,kd可取得小些,較小時,kd可取大一些。
具體調(diào)整規(guī)則如下:先整定kp、令ki、kd均為零,使kp由小到大,找出最佳響應(yīng)曲線,確定好kp的最優(yōu)值,在此基礎(chǔ)上將ki有小到大,找出靜態(tài)誤差最小時的最佳ki值,然后,觀察曲線的超調(diào)量大小,若超調(diào)量過大,使kd由小到大逐步調(diào)節(jié),邊調(diào)節(jié)邊觀察超調(diào)量的大小,找出最佳的kd,而使超調(diào)量最小,若超調(diào)量在允許的范圍內(nèi),可令kd=0,反復(fù)上述過程,找出最佳的kp、ki、kd。
2.2 軟件編程仿真
利用MATLAB提供的運(yùn)行環(huán)境,編寫M文件,仿真時間為1 s,采樣時間為1 ms,將模糊PID控制和PID控制分別進(jìn)行仿真,在第500個采樣時間控制輸入加入1.0的脈沖干擾,其工作流程圖如圖7所示。
仿真結(jié)果如圖8,9所示。
3 結(jié)論
在經(jīng)典PID控制的基礎(chǔ)上設(shè)計了模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng),該系統(tǒng)基于大滯后、時變、非線性等復(fù)雜環(huán)境,從上圖的SIMULINK和軟件編程仿真結(jié)果可以看出,PID參數(shù)的調(diào)節(jié)對系統(tǒng)的性能影響很大,良好的參數(shù)設(shè)置使得模糊自適應(yīng)PID控制器具有響應(yīng)速度快、超調(diào)量小、控制精度高等優(yōu)點,具有良好的跟蹤性能,較好的抗干擾性能,較強(qiáng)的魯棒性能,可以達(dá)到系統(tǒng)控制精度的要求。在控制系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用,為下一步應(yīng)用于汽車底盤測功機(jī)作準(zhǔn)備。