模糊自適應(yīng)PID算法在智能車中的應(yīng)用研究

陳冠希

摘 要：本文首先分析智能控制技術(shù)，然后闡述各個控制方法的原理，最后在MATLAB的Simulink模塊中進行了模型的建立和仿真，并對傳統(tǒng)PID模型和模糊自適應(yīng)PID模型的仿真分析圖進行分析，從而得出模糊自適應(yīng)PID控制效果遠遠好于傳統(tǒng)PID控制的結(jié)論。

關(guān)鍵詞：模糊控制；PID控制；智能車；仿真

中圖分類號：TP273.5 文獻標識碼：A 文章編號：1003-5168（2018）04-0031-02

Research on the Application of Fuzzy Adaptive

PID Algorithm in Intelligent Vehicle

CHEN Guanxi

（Guizhou Polytechnic Institute， Guiyang Guizhou 550003）

Abstract： This paper first analyzed the intelligent control technology， and then described the principle of the control method， finally had carried on the establishment of model and Simulation in the Simulink module of MATLAB， and the traditional PID model and adaptive fuzzy PID model simulation analysis chart analysis， thus obtained the conclusion that fuzzy adaptive PID control was better than the traditional PID control.

Keywords： fuzzy control；PID control；intelligent vehicle；simulation

智能車是當今討論的較為火爆的話題之一。目前，在智能車的控制方面大多使用的是模糊控制和傳統(tǒng)的PID控制。本文主要針對在智能車發(fā)展過程中幾種控制方法進行分析與研究，并提出較為先進的模糊自適應(yīng)PID控制方法，并對其進行驗證。

1 智能控制技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速普及和人工智能的發(fā)展，自動控制的概念已經(jīng)為人們所熟知，并以非?？斓乃俣葢?yīng)用于電視、洗衣機、電冰箱等家用電器中。隨著工業(yè)技術(shù)發(fā)展進入4.0階段，人們對自動控制技術(shù)的要求不斷提高，其理論也由傳統(tǒng)的控制理論發(fā)展到當前的現(xiàn)代控制技術(shù)，通過建立精確的數(shù)學(xué)模型進而實現(xiàn)有效的控制。但一線技術(shù)人員都知道，絕大多數(shù)工業(yè)模型由于其不確定性、時變性等，很難建立精確的數(shù)學(xué)模型，甚至連近似模型的建立都很難。為了解決這些問題，智能控制技術(shù)應(yīng)運而生。智能控制技術(shù)不僅是幾門學(xué)科的交叉，更是多種科學(xué)方法的運用，是一門學(xué)習(xí)、運用起來較難的學(xué)科，但其運用范圍越來越廣，其重要方法有經(jīng)典控制方法、自適應(yīng)方法、模糊控制和PID控制等，其發(fā)展的主要方向是將人工智能引入智能控制技術(shù)行業(yè)?，F(xiàn)在對幾種控制方法進行簡要分析。

1.1 模糊控制

模糊控制是通過模仿人的思維而進行邏輯推理、模糊控制的智能控制技術(shù)方法，其以模糊集理論、模糊語言變量和模糊控制邏輯推理為基礎(chǔ)。由于模糊控制的可操作性強、具有實際應(yīng)用價值，因而，被廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域。20世紀60年代，美國加利福尼亞大學(xué)的一位教授提出了模糊數(shù)學(xué)的概念，隨著模糊數(shù)學(xué)的發(fā)展，其最終發(fā)展成為模糊控制理論。但是，當時的控制模型較為單一，應(yīng)用范圍較為狹窄，主要用在蒸汽機上，但隨著工業(yè)技術(shù)的發(fā)展，模糊控制理論的應(yīng)用范圍越來越廣，逐漸被用于電氣行業(yè)、交通運輸行業(yè)及工業(yè)生產(chǎn)等。

1.2 PID控制

PID控制方法是智能控制技術(shù)中一項較為重要的控制方法，PID即是比例、積分、微分三者英文的縮寫。PID控制方法發(fā)展歷史較長，已經(jīng)擁有標準的控制器。目前，PID控制算法已被廣泛應(yīng)用于智能汽車、智能儀表、智能調(diào)節(jié)器等方面，利用PID控制器可以實現(xiàn)對力、溫度、電流等的控制。當不知道被控對象的性質(zhì)參數(shù)或者得到的被控對象的各項參數(shù)不完整時，將很難創(chuàng)建數(shù)學(xué)模型或者近似創(chuàng)建數(shù)學(xué)模型，這時可利用PID控制方法解決此類問題。

1.3 自適應(yīng)控制

自適應(yīng)控制是一種根據(jù)控制器在算法控制律的參數(shù)改變過程中獲得一套自適應(yīng)參數(shù)的魯棒控制。工業(yè)模型的被控對象與內(nèi)環(huán)控制經(jīng)常會出現(xiàn)參數(shù)不匹配的問題，其模型的準確性也很難確定，但其內(nèi)部的控制理論一般是固定不變的，一旦數(shù)學(xué)模型與內(nèi)在控制不匹配或者匹配不準確時，自適應(yīng)控制技術(shù)將根據(jù)外在被控對象參數(shù)的變化而不斷調(diào)節(jié)內(nèi)環(huán)控制，以達到控制的最優(yōu)化。

2 控制方法的原理

2.1 模糊控制

模糊控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示，具體包括被控對象（基本上很難建模）、模糊控制器、輸入/輸出接口（模糊化與反模糊化環(huán)節(jié)）、執(zhí)行結(jié)構(gòu)及測量變送器。模糊控制系統(tǒng)的原理為，首先計算測量值與期望值的差即計算偏差信號E，將E模糊化后變成模糊量，用相應(yīng)模糊語言表示，將E和推理規(guī)則進行合成，得到輸出控制量，將模糊控制量轉(zhuǎn)化為精確量，并傳送給執(zhí)行機構(gòu)[1]。

2.2 PID控制原理

PID控制不同于模糊控制，其因具有經(jīng)典的控制理論規(guī)律從而實現(xiàn)對控制對象的調(diào)節(jié)，即比例調(diào)節(jié)、積分調(diào)節(jié)和微分調(diào)節(jié)，其作用是調(diào)整系統(tǒng)偏差、提高系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)和抗干擾能力及克服系統(tǒng)慣性滯后。單通道的PID控制原理圖如圖2所示。這是一個閉環(huán)反饋控制，其輸入值為r（t），實際輸出值為c（t），系統(tǒng)的控制偏差為e（t），即系統(tǒng)輸入值與系統(tǒng)實際輸出值之差。比例、積分、微分分別是P、I、D。u（t）是t時刻PID控制器的實際輸出值。上述參數(shù)會隨著系統(tǒng)的不同及控制要求的變化而發(fā)生變化。PID控制的結(jié)構(gòu)極其簡單，但控制效果良好。

3 模糊自適應(yīng)PID模型的建立與仿真

3.1 模糊自適應(yīng)PID控制器設(shè)計

模糊自適應(yīng)PID算法模型是當前較為先進的控制技術(shù)之一，應(yīng)用也較為廣泛，其可以根據(jù)智能車的模型定義不同的系統(tǒng)模型，從而使智能車獲得高精度、穩(wěn)定的效果。模糊自適應(yīng)PID控制器設(shè)計如圖3所示，模糊控制集成為模糊推理，PID控制器即發(fā)展為PID調(diào)節(jié)器，共同控制著對象，其以偏差和偏差變化率為輸入，可以滿足不同情況下的參數(shù)要求，從而獲得不同智能車模型的效果[2]。

3.2 模糊自適應(yīng)PID控制Simulink模型建立

本文通過對比仿真的方式驗證模糊自適應(yīng)PID控制智能車的效果比傳統(tǒng)的PID控制效果好。通過MATLAB中的Simulink模塊建立傳統(tǒng)PID仿真模型和模糊自適應(yīng)PID控制模型，再分別進行仿真實驗，獲取實驗曲線，并對曲線進行分析。Simulink模塊是非常具有特色的仿真模塊，其被廣泛應(yīng)用于工業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，在智能車的設(shè)計和應(yīng)用仿真中具有重要作用。在Simulink工作界面中，用戶可以使用鼠標對Simulink模塊庫中的元器件進行拖選，以實現(xiàn)對各個模型的使用，各個模塊之間使用具有流向的連線連接，很容易實現(xiàn)對電路、智能車的模型建立，并且可以實現(xiàn)一鍵仿真，出圖，非常適合初學(xué)者入門使用。

4 結(jié)語

本文研究了智能車中模糊控制、傳統(tǒng)PID控制以及自適應(yīng)控制的發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用，并進一步分析模糊控制、傳統(tǒng)PID控制的基本原理，隨后提出模糊自適應(yīng)PID控制的方法，并在前人研究的基礎(chǔ)上進一步對模糊自適應(yīng)PID算法進行設(shè)計。

參考文獻：

[1]侯勇嚴，孫瑜，郭文強.一種自適應(yīng)模糊PID控制器的仿真研究[J].陜西科技大學(xué)學(xué)報，2004（2）：48-52.