基于Modelsim的EMB系統算法分析?

李孟周榮艷

基于Modelsim的EMB系統算法分析?

李孟周榮艷

（南陽理工學院南陽473000）

論文介紹了一種汽車EMB系統算法與其仿真驗證結果，對其中的主要模塊如反饋控制模塊、前饋控制模塊與模糊PID控制模塊分別進行了闡述。之后將各模塊在Modelsim中進行仿真驗證，證明此算法能夠有效提高系統輸入信號的相應速度，消除系統中一定偏差，從而提高系統的穩態控制精度。

EMB系統；模糊PID控制；Modelsim

Class NumberTP332.1

1引言

隨著工業智能化的發展與不斷進步，汽車工業也在發生著日新月異的變化，而汽車的安全性能的提高也成為汽車工業發展的重中之重。隨著技術的不斷提高與改進，各種新型的電子技術日益融入到制動系統中［1］，比如汽車的防抱死制動系統（ABS）、電子穩定性控制程序（ESP）、牽引力控制系統（TCS）、主動避撞技術（ACC）等等。由于作為制動系統的附加機構需安裝預制動線路上，這些新技術的實現對汽車的制動系統提出了更高的要求，而電子機械制動系統（EMB）就成為汽車制動系統的最佳選擇［2］。

為適應EMB系統需要相對應的控制算法，使其可以實現EMB滿足其功能要求。本文介紹了一種針對EMB系統的算法，對其中的主要模塊包括反饋控制模塊、前饋控制模塊及模糊PID模塊進行了闡述，之后將各模塊的算法在Modelsim中進行仿真驗證，證明此算法能夠有效提高系統輸入信號的相應速度，消除系統中一定偏差，從而提高系統的穩態控制精度。

2 EMB系統的算法分析

在本文介紹的EMB系統中采用的是模糊PID算法，在系統設計中既有采用模糊算法也有采用PID算法，在總體設計過程中采用的是模糊算法，其可以對動態響應的速度加以提高，而在各個分模塊的算法設計中可以選用PID算法來進行實現，其目的是用于提高系統的穩態從而達到控制精度的目的［3］。同時，由于傳感器采集到的信號可能會有一定的滯后與延遲，影響到信號的精度。也可以在系統中加入一些反饋、前饋等控制模塊，這樣就可以提高系統對輸入信號的響應速度，消除被控對象的積分滯后所產生的影響［4］，使得系統可以很快地消除偏差。通過調整算法中的各項系數，可以使得系統最優化，即在系統處于穩定狀態的時候，響應速度快且控制精度高。接下來對該算法進行詳細的分析。

2.1比例算法

比例算法的控制函數為

其中，Kp是比例系數，error(t)是系統的偏差信號。在電子控制制動系統中，從踏板傳感器、輪速傳感器、車速傳感器等等與制動過程相關的傳感器陣列采集來的信號都需要經過A/D轉換送給主控單元ECU去處理，因為此時ECU處理的都是經過模數轉換來的數字信號，有可能模擬量比較大從而需要引入數字比例控制函數，將式（1）中的t用KT進行替換，K是采樣序號，T是采樣周期，可知采樣時刻為KT，為了得到數字離散化的比例算法表達式，可將T進行歸一化處理，如下式所示：

2.2前饋算法

前饋算法的表達式如（3）所示：

對上式進行變換，然后進行離散化后，得到的差分方程為

K1，K2是由控制對象的特性來決定的，在式（4）中：

綜上所述，系統的控制總量為

2.3模糊PID算法

2.3.1 PID的控制原理

PID中的P、I和D分別代表比例環節、積分環節和微分環節。PID的控制原理圖如圖1所示。

其中，R(t)、Y(t)和e() t分別為系統的給定輸入信號、系統的輸出信號和偏差信號值，其值為

圖1 PID控制原理圖

PID控制是將偏差信號e(t)的線性組合構成的控制量進行控制，這種線性組合包括比例運算、積分運算和微分運算等等，對這些線性組合控制規律可用式（10）表示：

其中，KP、TI、TD分別為比例系數、積分時間常數和微分時間常數。在Matlab中，其模型如圖2所示。

由此可以推出其傳遞函數為

圖2 PID的控制模型圖

2.3.2模糊控制算法

模糊控制的最大優點在于其魯棒性強，在系統中的干擾與參數的變化都不能影響其控制效果。這一特點也尤其適合于對一些是變系統、非線性系統和遲滯系統來進行有效控制。而且，利用模糊控制時不需要對被控對象進行精確建模，設計較為簡單，易于進行控制和具體應用［6］。

綜上所述，模糊控制比較適合汽車的制動過程中［5］，由于制動過程的非線性和復雜性，對其精確建模工作量非常大而且不易實現。利用之前的經驗數據則必須要經過反復的多次試驗才能找到合適的控制參數，其過程不僅繁瑣同時在外部條件改變的情況下又需重新進行實驗。所以，模糊算法基于上述特點，非常適合用于EMB系統中。

其控制機構圖如下圖3所示。

如圖3所示，其中e為位移信號偏差，ec為位移信號變化率偏差。e和ec共同作為系統的輸入信號，u為PWM波的輸出控制信號，由圖可知，此系統的結構為兩輸入單輸出。

圖3 模糊控制機構圖

圖4 模糊PID控制系統結構圖

而在本文算法中，采用的PID算法與模糊算法相結合的方法。在大范圍內使用模糊算法，在一些子模塊中選擇使用PID算法來進行運算。由圖4可知，在|e|＞|e0|時，系統采用模糊算法，而當|e|≤|e0|時，系統采用PID算法。

3算法仿真

3.1反饋控制模塊

反饋控制模塊主要是處理指令信號與A/D的輸出信號。該模塊的軟件仿真圖如圖5所示。

反饋模塊的控制思想如下：反饋信號大于指令信號，用反饋信號值減去指令信號值［7］，判斷該值是否大于127（0111_1111），若大于則表示數據溢出，對其進行歸類，此時的輸出為0，若小于則進行相應的偏移運算。按照此種規律，即可對電機進行全控制，其對應關系為［00H—80H—FFH］—［正全速—停轉—負全速］。

圖5 反饋控制模塊的軟件仿真圖

3.2前饋控制模塊

該模塊主要是用來改善系統的跟蹤效果，在Modelsim中的仿真圖如圖6所示。

系統中引入前饋控制算法是為了提高系統對輸入信號的響應速度，因為該模塊具有消除被控對象的積分滯后的功能［8］，所以，它可以迅速的消除系統中一定的偏差，從而提高系統的響應速度。

圖6 前饋控制模塊的仿真圖

3.3模糊PID模塊

基于前面對模糊PID算法的介紹，對其進行具體仿真實現。Modelsim中的仿真圖如圖7所示。

其中，E與EC為反饋得到的偏差信號和偏差信號的變化率，其中KP為比例系數，KD為微分系數，KI為積分系數，PID_EN為該模塊的使能端口，外接輸出選擇模塊的輸出端口PID_EN，只有高電平有效，若是系統需要采用模糊算法，即此時的PIN_EN為低電平，其輸出為0，數據處于無效狀態［9］。在本模塊中設置的2個輸出端口PID_EN和FUZZY_EN是2個值相反的端口，當PID_EN有效時FUZZY_EN處于無效狀態，反之亦然，U_DATA為數據輸出端。

圖7 PID模塊的仿真圖

4結語

本文介紹了一種EMB系統的算法，主要對反饋控制模塊、前饋控制模塊、模糊PID算法模塊3個子模塊的算法設計與控制策略進行了詳細闡述，最后在Modelsim軟件中對各個子模塊進行功能仿真，驗證程序的正確性。

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EMB System Algorithm Analysis Based on Modelsim

LIMeng ZHOU Rongyan
（Nanyang Institute of Technology，Nanyang 473000）

The paper describes a car EMB system algorithm and the simulate result，which introduces the main modules such as the feedback controlmodule，the feedforward controlmodule and the fuzzy PID controlmodule，and then verify the correctness of the program via the function simulation ofthe main module in Modelsim.The experimentalresults show thatthe system software and hardware design is stable and reliable，which can effectively improves the speed of the input signal and eliminates bias，improves controlaccuracy EMB system.

electronic mechanicalbraking system，fuzzy PID control，Modelsim

TP332.1

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.08.010

2017年3月11日，

2017年4月20日

李孟，男，助理工程師，研究方向：電氣與電子信號處理。周榮艷，女，碩士研究生，講師，研究方向：無線傳感網絡，陣列信號處理。