行車電氣系統的模糊控制及仿真

摘 要：行車起重系統主要應用在冶金、機械制造等重型企業，其主要任務是把負載吊起并移動到預定的位置。模糊控制系統是一種自動控制系統，模糊控制不需要對象的數學模型，是解決不確定系統控制的一條有效途徑。用模糊控制技術來解決行車吊裝設備啟停過程中出現的搖擺問題，以便操作者能平穩、安全的駕駛行車。應用Matlab進行仿真模擬，結果表明，行車物料擺角較小，能達到安全平穩的目的。

關鍵詞：行車;模糊控制器;自動控制系統;Matlab仿真

中圖分類號：TP273.4文獻標識碼：B文章編號：1004373X(2008)1914603

Fuzzy Control and Simulation of Vehicle Electrical System

ZHAO Xin

(Mianyang Normal University，Miangyang，621000，China)

Abstract：Travelling cranes control system is mainly used in the metallurgical industry，heavy machinery manufacturing enterprises.The main task of this system is lifting loads and moving them to the designated location.Fussy control system is a kind of automatic control system.There is no need for mathematical model of the object for fussy control.Therefore，it is an effectiveapproach in solving uncertain system control.The intelligent control of gantry crane based on fuzzy expert system can be used to solve the problem of shaking during the process of vehicle crane equipment start-up and shutdown to enable the operator to drive the vehicle steadily and safely.Matlab is proved to be helpful when it is applied in the simulation process to reduce the vehicle material swing angle which will keep vehicle steady and safe.

Keywords：vehicle;fussy control system;automatic control system;Matlab simulation

1 引 言

模糊控制系統是一種自動控制系統，它以模糊數學、模糊語言形式的知識表示和模糊邏輯的規則推理為理論基礎，采用計算機控制技術構成的一種反饋通道的閉環結構的數字控制系統。模糊控制不需要對象的數學模型，是解決不確定系統控制的一條有效途徑。

行車起重系統主要應用在冶金、機械制造等重型企業，其主要任務是把負載吊起并移動到預定的位置。行車是一種具有高度非線性、強耦合的對象，且具有諸如摩擦、負載變化等不確定因素。傳統的基于對象的控制方法很難精確地控制行車的運行。而模糊控制具有較強的優勢，因為它可以利用人類的專家控制經驗來彌補行車動態特性中的非線性和不確定因素，不依賴對象的數學模型，具有較強的魯棒性。在對行車系統進行控制時往往會發現，設備啟動過程中會出現搖擺和震動的現象，根據實際調查摸索，發現使用傳統的PID解決此問題，效果不是很好，因此采用模糊控制技術來解決吊裝設備啟停過程中出現的搖擺問題，以便操作者能平穩、安全地駕駛行車。

2 模糊控制器的基本原理和基本思想

模糊集理論是美國加利福尼亞大學的自動控制理論專家L.A.Zadeh教授率先提出的。1965年他在Information Control雜志上發表了“Fuzzyset”一文，首先提出了模糊集合的概念，用模糊集合來描述模糊事物。這種方法很快被廣大的學者所接受，模糊數學及其應用得到了快速的發展。1974年，英國倫敦大學教授E.H.Mamdani首先將模糊理論用于工業控制，取得了良好的效果。

模糊控制器是針對復雜控制系統，在無法確定其精確數學模型的情況下，通過總結人對控制系統不斷地觀測→決策→調整實現手動控制的行為規律，人們了解到其遵循反饋和反饋控制的思想。人的手動控制決策可以用語言加以描述，總結成一系列條件語句，即控制規則。運用微機的程序來實現這些控制規則，微機就起到了控制器的作用。在描述控制規則的條件語句中的一些詞，如“較大”、“稍小”、“偏高”等都具有一定的模糊性，因此可以用模糊集合來描述這些模糊條件語句，即組成了模糊控制器。

3 模糊控制器的組成和設計方法

模糊控制器的基本結構框圖如圖1所示。它由輸入量模糊化接口、規則庫、推理算法和輸出去模糊化接口4個部分組成。

一般地，模糊控制器的設計步驟包括以下幾點：

(1) 模糊控制器的輸入和輸出變量的模糊化；

(2) 設計模糊控制器的控制規則；

(3) 確定模糊推理和去模糊化的方法；

(4) 選擇模糊控制器的輸入變量及輸出變量的論域，并確定模糊控制器的參數(如量化因子、比例因子等)。

模糊控制器的最基本的形式是“查詢表”方式的模糊控制器，這種控制器將模糊控制規則最終轉化為一個查詢表，存儲在計算機中供在線控制時使用。這種模糊控制器結構簡單，使用方便。根據以上分析，模糊控制器的控制算法設計流程圖如圖2所示。

4 行車模糊控制系統設計

如前所述，行車運行時大車與小車的運動分別引起重物的縱向和橫向運動，限于篇幅，僅以大車運動為研究對象，小車與之類似。行車按噸位不同，其最大運行速度也不盡相同，但行車速度一般都分為5檔。所以把輸出量U的模糊變量子集取為{負，零，正小，正，正大}，輸入變量中的距離d和角度θ的模糊變量子集分別為{零，太近，近，中，遠}，{負大，負小，零，正小，正大}。

(1) 距離模糊子集的隸屬度函數

將距離論域劃分為11檔，如表1所示。

(2) 角度模糊子集的隸屬度函數將其論域劃分為15檔，如表2所示。

(3) 輸出量速度模糊子集的隸屬度函數將其論域劃分為11檔，如表3所示。

(4) 模糊規則的建立

經過對經驗豐富的行車駕駛員的大量訪問，建立了控制規則，如表4所示。

5 行車控制系統的計算機仿真

本文所介紹的模糊控制器的工作機制是：首先根據控制規則計算出控制表，然后根據距離d和角度θ來查詢控制表。在仿真計算中，先設定一個初始距離do，之后每過一個抽樣時間T，距離和角度分別由以下兩個遞推公式計算而得。

d_k=d_k-1-v_k-1- 0.5a_kT2

θ_k=arctan(a_k-1/g)-θ_k-1

(1)

其中vk=v_k-1-a_k-1T;a_k=(vk-v_k-1)/T。

式(1)中，T為抽樣時間，α為加速度，本實驗中取T=1 s，α₀=±0.18 m/s²。判斷是加速還是減速，只需比較前后兩個速度的大小，如果速度下降則取負號，反之取正號。根據每一對距離和時間值，查詢一個速度值，再確定加速度的值，從而又計算出一對距離和時間的值，如此循環直到d=0。仿真程序流程如圖4所示。

選取2個有代表性的初始距離進行仿真，圖5分別表示了行車到目標之間的水平距離為20 m，60 m的仿真過程。以圖5(a)為例來說明仿真過程：

(1) 初始化：d₀=20，α₀ = 0.18

通過式(1)得：

θ₀ =arctan(a0/g)=arctan(0.18/9.8)=1.03

(2) 模糊化:

將d₀，θ₀經過前面設計的模糊隸屬度函數模糊化。根據距離和角度的隸屬度函數，距離分為11擋，角度分為15擋，即d₀=5，θ₀ = 7，其中d₀為PB，θ₀為PB。

(3) 模糊推理:

通過查找建立的模糊規則表4，得：IF d₀is PB，and θ₀ is PB， THEN U is PB。

所以得出速度輸出量為PB，即U=5。

此時速度給定最大，行車全速運行T時間，通過迭代得到下一步的距離d₁和角度θ₁，重復步驟(1)~(3)。

從仿真結果可以發現隨著距離的縮短，擺角θ呈下降的趨勢：當距離從20 m減少到13 m時，擺角明顯下降；當距離降到9 m時擺角接近于零。在整個行車運行過程中θ的最大值不超過2.5°，且停車誤差不超過0.07 m，最后停車時擺角最大不超過0.5°。所有這些性能指標，能很好的滿足工廠中對行車安全平穩運行的要求。

6 結 語

采用高性能的單片機實現交流電動機調速控制器的數字化，同時將智能控制理論應用到交流電動機調速控制器中，采用Matlab對用模糊理論控制行車的擺角進行仿真，結果表明，物料擺角較小，能達到安全平穩的目的。

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作者簡介 趙 欣 女，1963年出生，重慶人，副教授。主要研究方向為計算機控制、軟件開發。