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    汽車PID控制策略教學(xué)仿真平臺(tái)的開發(fā)

    2018-10-20 18:40耿晴海
    數(shù)碼設(shè)計(jì) 2018年12期
    關(guān)鍵詞:PID控制

    耿晴海

    摘要:本文的主要研究?jī)?nèi)容是針對(duì)汽車PID控制策略,基于LabView可視化G語(yǔ)言技術(shù),搭建PID控制策略教學(xué)仿真平臺(tái),旨在讓學(xué)生更加了解Kp,Ki,Kd值變化時(shí)曲線變化趨勢(shì),提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣,加強(qiáng)理解過(guò)程,同時(shí)可以指導(dǎo)實(shí)際工程過(guò)程中PID的參數(shù)選擇。

    關(guān)鍵詞:PID控制;仿真平臺(tái);LabView

    中圖分類號(hào):U463.4

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1672 - 9129(2018)12 - 0115 - 01

    引言:PID控制作為最為重要的控制方法,在實(shí)際汽車?yán)碚?、電控教學(xué)過(guò)程中,學(xué)生較難理解PID的控制過(guò)程,無(wú)法直觀理解Kp,Ki,Kd等值變化時(shí),對(duì)控制過(guò)程產(chǎn)生的影響,因此,開發(fā)一套PID控制策略教學(xué)仿真平臺(tái),提高教學(xué)效率,加強(qiáng)學(xué)生認(rèn)識(shí),具有十分深刻的意義。

    1 平臺(tái)設(shè)計(jì)

    汽車PID控制策略教學(xué)仿真平臺(tái)主要分為四大模塊:參數(shù)輸入模塊、曲線動(dòng)態(tài)顯示模塊、實(shí)際控制參數(shù)實(shí)時(shí)顯示模塊(即輸出模塊),以及用戶控制模塊。其中參數(shù)輸入模塊包括了PID三個(gè)最為重要的參數(shù)Kp,Ki,Kd輸入,以及控制的目標(biāo)參數(shù)輸入。由于對(duì)實(shí)際的連續(xù)控制方程進(jìn)行了離散化處理,因此還需要補(bǔ)充一個(gè)detaT,即離散后的時(shí)間間隔輸入。曲線動(dòng)態(tài)顯示模塊主要是設(shè)置好的LaBView圖形結(jié)構(gòu)控件。并設(shè)置雙軸為動(dòng)態(tài)自動(dòng)調(diào)整坐標(biāo)范圍,滿足動(dòng)態(tài)變化需求。因?yàn)閳D像的實(shí)際值讀取不夠直觀,所以加入了輸出模塊,使其能夠動(dòng)態(tài)顯示讀取值。然后是用戶控制模塊,用于仿真平臺(tái)的過(guò)程實(shí)時(shí)控制。主界面如下圖所示:

    使用時(shí),只需要預(yù)先輸入數(shù)據(jù),點(diǎn)擊啟動(dòng)按鈕,就可以觀測(cè)PID的動(dòng)態(tài)曲線圖,并且可以使用LaBView的子模塊在運(yùn)行中對(duì)曲線進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、坐標(biāo)變換之類的操作。

    2 仿真平臺(tái)PID控制算法

    仿真平臺(tái)的PID控制算法主要是對(duì)PID控制微分方程的離散,該方程如下: u(l)=Kp[e(t)=l/Ti∫e(l)dl+Td×de(l)/dt]式中,u(t)為控制器輸出的控制量,e(t)為偏差信號(hào),表征了給定量與輸出量之差,Kp為比例系數(shù),Ti為積分時(shí)間常數(shù),Td為微分時(shí)間常數(shù)。

    該方程為控制方程的連續(xù)形式,實(shí)際工程應(yīng)用時(shí),需要將其進(jìn)行離散化,使用迭代算法盡心演算,其離散的形式為: uk=KP×[ek+T/Ti×k∑j=0ej+Tdek-ek-1/T 其中T為采樣時(shí)間,這個(gè)公式為位置式公式,表征的是當(dāng)前PID值的一種計(jì)算方式,如果將其轉(zhuǎn)換為增量式則有:

    △Uk=Uk - Uk—1=Aek+Bek-1+Cek-2

    最后根據(jù)上述方程,將其轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)abView的G語(yǔ)言的核心代碼為下圖所示:

    3 結(jié)果分析

    我們對(duì)該P(yáng)ID控制策略教學(xué)仿真平臺(tái)進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證,統(tǒng)一確定目標(biāo)值為1,detaT為0.1,通過(guò)變化比較Kp、Ki、Kd進(jìn)行驗(yàn)證。下圖所示為Kp=0.1,Ki=0.1,Kd=0.1時(shí)實(shí)際值變化曲線而只將Kp提高道到0.4時(shí),曲線變化規(guī)律如下圖所示:

    可以發(fā)現(xiàn)由于比例系數(shù)的增大,會(huì)讓超調(diào)增多,同時(shí)震蕩變得劇烈,與實(shí)際PID控制相符。

    而我們?cè)僭O(shè)定PID為0.1,5,0.1時(shí),曲線變化如下圖所示:

    會(huì)發(fā)現(xiàn)Ki值的增大會(huì)導(dǎo)致偏離回復(fù)變慢,因此偏離回復(fù)變慢時(shí),可以將PID的Ki調(diào)小,與實(shí)際PID控制相符。

    然后我們?cè)俜抡鍼ID各值為0.1,0.1,0.05,曲線變化如下圖所示:

    可以看出,減小Kd值可以縮小震蕩頻率,讓數(shù)值更加穩(wěn)定地向目標(biāo)調(diào)整,但是相應(yīng)時(shí)間會(huì)比Kd較大時(shí)要慢。

    因此可以看出,PID的具體參數(shù)選擇,需要根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)輸入輸出變化關(guān)系進(jìn)行參數(shù)確定與調(diào)試。實(shí)際系統(tǒng)更加復(fù)雜,輸入輸出有相應(yīng)延遲,控制過(guò)程也會(huì)有外部的干擾加入,PID的控制變化會(huì)具有更多的震蕩特征。這一部分PID控制策略教學(xué),可在該平臺(tái)的基礎(chǔ)功能上進(jìn)行二次開發(fā)。實(shí)現(xiàn)更多的車用PID控制策略教學(xué)仿真目的。

    4 結(jié)論

    汽車PID控制策略實(shí)際教學(xué)過(guò)程中許多情形,都可以使用該仿真平臺(tái)進(jìn)行模擬,讓學(xué)生對(duì)PID的控制與參數(shù)選擇有更加直觀的理解。同時(shí),該平臺(tái)也可以幫助相關(guān)工作者PID參數(shù)選擇時(shí)起到輔助作用。由于該平臺(tái)只是涵蓋了初步框架和功能,許多子模塊和功能,比如信號(hào)干擾模擬,輸入輸出延遲模擬等等,還需進(jìn)一步研究和開發(fā),希望該平臺(tái)能夠更加在逐步完善過(guò)程中,對(duì)汽車PID控制教學(xué)與工程輔助開發(fā)起到更大作用。

    參考文獻(xiàn):

    [1]王芃,高震,董景新.一種物美價(jià)廉的基于LabVIEW的PID控制實(shí)驗(yàn)裝置設(shè)計(jì)[J].實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理,2014,( Ol):107 - 109.

    [2]何春華,蔡志崗.基于LabVIEW的模糊PID控制系統(tǒng)[J].儀表技術(shù),2010,( 07):57 - 59 +62.

    [3]李揚(yáng),謝暉,陳侃.基于LabVIEW的PID控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].中國(guó)測(cè)試技術(shù),2008,(03):74 - 76.

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