基于智能車模糊PI控制的研究

中北大學計算機與控制工程學院 賈心言中北大學信息與通信工程學院 曹 珹 高尚偉太原理工大學電氣與動力工程學院 陳鵬義

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基于智能車模糊PI控制的研究

中北大學計算機與控制工程學院 賈心言中北大學信息與通信工程學院 曹 珹 高尚偉
太原理工大學電氣與動力工程學院 陳鵬義

【摘要】智能車已經成為自動控制領域內的一個研究熱點，其控制系統的控制方法也越來越先進，典型的有傳統PI控制和模糊PI控制，為了驗證模糊PI控制方法的先進性，通過使用MATLAB軟件和Simulink平臺對其模型、加速性能和抗干擾性能進行仿真，實驗結果表明，采用模糊PI控制，響應快速的同時超調量很小，改變了傳統PI控制中響應時間和超調量總是相互矛盾的特征，并且消除誤差的時間很短。

【關鍵詞】MATLAB；Simulink；仿真；模糊PI控制

0 引言

在智能小車路徑跟蹤控制中目前采用的控制方法主要有常規 PI控制、模糊控制器等［1］。

模糊 PI控制把模糊控制和 PI 控制結合起來，利用模糊控制對PI 參數進行在線調整，提高了系統的動態性能［2］。改變了傳統PI控制中響應時間和超調量總是相互矛盾的特征，并且消除誤差的時間短，控制方法更為先進。

1 模糊PI控制系統仿真

模糊PI控制系統的仿真模型如圖1所示：

圖1 模糊PI控制系統仿真圖

在仿真之前，我們需要對仿真參數進行適當的修改，打開菜單“simulation”，選擇下面的“configuration parameters”選項，將“zero crossing control”里面改為“disable all”，至于仿真步長，我們可以在“Max step size”中修改，如果沒有很高的要求，我們可以選擇“auto”，即系統自動設置步長［3］。通過這些設置我們便可以對系統進行仿真，以下是仿真結果：

圖2 模糊PI控制系統的響應曲線

從圖2中，我們可以得知模糊PI控制系統的動態性能如表1所示：

表1 模糊PI控制系統的動態性能指標 單位：（ms）

作為更高級別的控制系統，模糊PI控制的智能車系統，應該具有更好的跟隨性能和抗干擾能力，首先必須滿足這兩項基本指標，才有可能再開發出更好更加優越的特性［4］。這兩項指標也是反應其基本穩定性能的重要依據之一，所以，我們必須要對這兩項性能進行測試，利用之前的測試方法，測試如下：

（1）加速性能：車的行駛歸根結底就是速度的控制，當人或系統發出速度指令之后，系統能不能快速穩定的響應速度信號，達到控制要求，這密切關系著車行駛的高效性，以及能源的節約性。在這里，當系統響應穩定之后，在輸入信號處再加上一個幅值為1的階躍信號，模擬車的加速信號，仿真結果如下圖3所示：

從圖3中可以分析出，智能控制系統對加速信號的跟隨性能可以實現快速穩定精確等特點，其相應曲線甚至比起動性能還要好，這充分體現了智能控制擁有其它控制方式所不具備種種優勢。

圖3 模糊PI控制系統加速響應曲線

（2）抗干擾能力：現實中有太多的不確定性，這樣就導致有太多的干擾信號，對于這些不確定性的干擾信號，無法逐一將其考慮在控制規則之中，所以提出抗干擾能力就顯得尤其重要。下面就將脈沖信號作為一個干擾源，加在一個穩定之后系統之上，看其對干擾的響應和抑制能力，所加信號為幅值為1，寬度為0.8ms的脈沖信號。仿真結果如圖4所示：

圖4 模糊PI控制系統抗干擾響應曲線

通過對圖4的分析，我們可以計算出，其波動量為0.08 ，波動百分比為8%，恢復時間為12ms，從恢復時間可以看出，系統能夠在短時間內消除干擾，恢復到穩態，從而保證系統的穩定性，進而增加智能車的安全系數。

2 結論

通過運用Simulink進行模糊PI控制的仿真，分析得出模糊PI控制的優點。模糊PI控制方法靈活、方便、可觀性強，并可在Simulink環境中非常直觀地構建各種復雜的模糊PI控制系統。模糊PI控制具有控制靈活、超調小、響應快和適應性能強的優點。對于智能小車，將模糊PI作為控制方法，將極大的滿足智能車系統的各項控制要求，從而將其作為智能車研究的重要內容，是必須的也是必然的。

參考文獻

［1］劉進，齊曉慧，李永科.基于視覺的智能車模糊PID控制算法［J］.兵工自動化，2008，27（10）﹕67-69.

［2］董宗祥，石紅瑞，楊杰.嵌入式智能小車測控系統的設計與實現［J］.計算機測量與控制，1671-4598（2010）02-0357-03.

［3］徐國華，譚名.移動機器人的發展現狀及其趨勢［J］.機器人技術與應用，2001，（3）﹕7-14.

［4］李磊，葉濤，譚民等.移動機器人技術研究現狀與未來［J］.機器人ROBOT，2002，24（5）﹕475-480.