基于MATLAB的底盤測功機控制系統(tǒng)仿真

楊大柱

摘要：底盤測功機是一個復雜的時變非線性、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)難以達到控制精度的要求，而模糊PID控制具有在線自動調整的功能，該文分析了參數對系統(tǒng)性能的影響，并利用MATLAB軟件中的SIMULINK工具箱進行了仿真，結果顯示，模糊PID控制方式具有超調量小、控制精度高、調節(jié)速度快等優(yōu)點，可以實現對PID參數的最佳調整。

關鍵詞：模糊控制；PID；MATLAB；SIMULINK

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）28-6719-04

底盤測功機是檢測汽車發(fā)動機功率、加速性能、滑行性能、燃油經濟性等性能的的重要設備。它是一種室內滾筒式檢測設備，主要由臺架部分和控制部分組成，通過飛輪模擬汽車慣性阻力、測功器模擬汽車道路行駛阻力來模擬真實的行駛工況以實現對汽車各種性能的檢測，目前應用最廣的測功器是電渦流機。

對底盤測功機進行控制主要有恒速控制和恒轉矩控制兩種方式，兩種控制方式的基本過程是相同的，首先將所選定的轉速或轉矩信號與單片機輸出的設定信號同時輸入給PID控制系統(tǒng)，由PID控制系統(tǒng)輸出加載控制信號（加載或減載電壓）以觸發(fā)可控硅，將可控硅的輸出加在電渦流加載裝置的兩端，使電渦流測功機的電流增大或減小（恒速控制）或保持不變（恒轉矩控制），對反饋回來的速度值或力值進行判斷，從而實現了對電渦流加載裝置的閉環(huán)控制，在電渦流加載的過程中，PID控制器的良好運行程度決定子恒速、恒轉矩工況的實現結果。底盤測功機控制系統(tǒng)組成如圖1所示。

1 模糊PID控制系統(tǒng)設計

由于傳統(tǒng)的PID控制對于非線性、時變性的系統(tǒng)難以達到控制精度的要求，而模糊PID控制具有自動調整的功能，所以本文采用模糊PID作為參數推理機制和調整策略。PID控制系統(tǒng)的標準方程為：

[u（t）=KP[e（t）+1TI0te（t）dt+TDde（t）dt]]

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；TD 為控制器的微分時間常數。模糊PID控制是以偏差e和偏差的變化率ec作為輸入，然后通過模糊控制決策求出PID控制的三個重要參數，分別是[KP、KI、KD]，經過模糊PID的調整后，控制電渦流測功器的勵磁電流，從而實現對底盤測功機的閉環(huán)控制。模糊PID控制原理如圖2所示。

1.1 模糊控制器的結構

模糊控制系統(tǒng)的關鍵部分就是模糊控制器的設計，它的好壞直接關系到模糊控制系統(tǒng)的控制性能，可以說整個模糊控制系統(tǒng)是否能實現控制效果，完全取決于模糊控制器的設計。模糊控制器被設計為五部分組成，分別為輸入模糊化接口、數據庫、規(guī)則庫、模糊推理機和輸出量解模糊接口，其結構框圖3所示。

其中，模糊化接口作為模糊控制器的輸入，它是將輸入的確定量轉換為模糊控制器可以識別的模糊量，只有通過模糊化接口轉換的模糊量才能作為模糊控制器的輸入；數據庫是用來存放模糊控制系統(tǒng)器中全部模糊變量的隸屬度值或隸屬度函數的；規(guī)則庫用以存放模糊控制器中的所有模糊規(guī)則，在模糊推理過程中，為推理機提供控制規(guī)則；推理機可以說是模糊控制器最重要的部分，是進行模糊推理的機構，即根據輸入量和模糊規(guī)則得出需求輸出的模糊量。推理過程分為正向推理和逆向推理兩種，其中最基本的就是Zadeh近似推理；通過推理機推理得出的值都是模糊量，要想得到確定量就要經過解模糊接口，對模糊量進行解模糊操作，顧名思義，解模糊接口就是通過特定的方法將模糊量轉換成確定量，它與模糊化接口是互逆的關系。

1.2 比例因子和量化因子

比例因子和量化因子的作用除了能夠進行論域變換，使前后模塊相匹配，還可以在整個系統(tǒng)中起到一定的調節(jié)作用。因為它們的變化就相當于對實際測量信號的縮小或放大，這將會影響到采樣信號對系統(tǒng)的控制與調節(jié)作用。該文為了便于比較常規(guī)PID與模糊PID的控制效果，將[KP、KI、KD]這 3個因子固定，通過改變量化因子、比例因子以及模糊論域的方法去改變輸出結果。

1.3 模糊范圍及隸屬度函數的確定

E為輸入偏差e的語言變量，EC為偏差變化率ec的語言變量。{-3，-2，-1，0，1，2，3}為E和EC的取值范圍，{NB，NM，ZO，PS，PM，PB}為它們的模糊子集。[KP、KI、KD]的量化范圍為（一0.3，0.3），（-0.06，0.06），（-3，3）。各變量的隸屬度函數均采用三角形函數，其中偏差e、ec的隸屬度曲線如圖4、圖5所示，[KP、KI、KD] 的隸屬度曲線和圖3、圖4相似。只是論域范圍不同。

1.4 模糊控制規(guī)則設計

比例因子[KP]的作用是使輸入量向誤差減小的方向變化，加大[KP]可以減小靜差，但如果[KP]過大，則會導致系統(tǒng)超調過大；微分因子[KD]的作用是對誤差進行微分，加大[KD]可以使系統(tǒng)的響應加快，如果[KD]過大，會使系統(tǒng)抗干擾能力下降；積分因子[KI] 的作用是對誤差進行記憶并積分，有利于消除系統(tǒng)的靜差，由于積分運算具有滯后性，所以過大的[KI] 會影響被控制對象的動態(tài)品質。 在模糊控制規(guī)則表建立好以后，[KP、KI、KD]可查表代入下式計算：

[kp=k/p+{ei，eci}p]

[ki=k/i+{ei，eci}i]

[kd=k/d+{ei，eci}d]

其中，[k/p]、[k/i]，[k/d]為設置的初始值，[{ei，eci}p]、[{ei，eci}i]、[{ei，eci}d]為通過模糊調整后的調整值。該文所采用的PID控制C程序流程圖如圖6所示。

2 PID控制仿真

同時建立恒轉速狀態(tài)下的常規(guī)PID控制、模糊PID控制仿真模型，如圖7所示，以對比觀察動態(tài)階躍響應曲線，根據相關文獻資料可知底盤測功機在恒速運轉下的系統(tǒng)傳遞函數為

[GS=523500S3+87.35S2+10470S] ，

其中，階躍信號作為系統(tǒng)的輸入，在常規(guī)PID控制中，經過調試選取[KP、KI、KD]的值分別為0.9 ，0.016， 0.0001，并將此值作為模糊PID的[KP、KI、KD]初始值的參考值，在模糊PID控制中，根據[e]， [ec]來調整[KP、KI、KD]的值，使得系統(tǒng)的動態(tài)響應跟隨性較好，仿真結果如圖8所示，取仿真時間為0.5 s，從圖中可以看出，在常規(guī)PID控制下，響應的穩(wěn)定值出現在0.3s左右，而在模糊PID的控制下，響應穩(wěn)定值出現在0.17s左右，且跟隨性較明顯好于常規(guī)PID控制。

3 結束語

本文基于傳統(tǒng)PID基礎上設計了模糊PID控制系統(tǒng)，從MATLAB仿真結果可以看出.模糊PID控制比傳統(tǒng)PID控制超調量小、震蕩少、響應速度快，系統(tǒng)的控制精度得到進一步提高，仿真結果驗證了所建立模擬PID控制模型的正確性與實用性，為對底盤測功機控制系統(tǒng)進一步改進、完善奠定了基礎。

參考文獻：

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[3] 孫曉玲，惠晶.基于自適應模糊PID算法的光伏系統(tǒng)MPPT控制[J].現代電子技術，2010（22）：181-83.