基于智能小車的模糊控制和PID控制的結(jié)合

范展源 鄭昕

摘 要：分析模糊控制和PID控制的優(yōu)缺點將其結(jié)合使智能小車在面對不同復(fù)雜情況時更改數(shù)據(jù)控制輸出。PID控制設(shè)定參數(shù)，是不變的，當(dāng)設(shè)定值較高小車在轉(zhuǎn)彎時會沖出賽道，所以我們再采用模糊控制中所制定的規(guī)則，對參數(shù)進(jìn)行選擇，這樣保證智能小車在不同情況下的自適應(yīng)能力強且確保整體的平均速度較快。

關(guān)鍵詞：智能小車;模糊控制;PID控制

1 簡介

傳統(tǒng)PID控制原理簡單，使用方便，穩(wěn)定性好但也存在著非線性，時變及參數(shù)在線調(diào)整困難的問題。專家發(fā)現(xiàn)可以將模糊控制和經(jīng)典控制結(jié)合，這類控制器不需要精確的模型，只需將所測得的值存入單片機并制定規(guī)則，單片機能實時調(diào)整參數(shù)這就是模糊PID控制。

2 PID算法

PID控制是一種線性控制，將偏差的比例，積分和微分通過線性組合構(gòu)成控制量，如圖：

PID控制原理較為簡單，易于實現(xiàn)，但無法對設(shè)定的參數(shù)進(jìn)行實時修改。行駛中小車的速度是一種時變非線性系統(tǒng)，不同時刻需要不同的PID參數(shù)。

2.1 模糊控制

根據(jù)模糊控制原理圖其核心部分為模糊控制器，其具體功能將在PID模糊控制中詳細(xì)說明。

模糊控制可以使用語言方法，容錯力強，在控制環(huán)節(jié)上添加模糊條件語句較容易，但因為太過模糊導(dǎo)致控制精度低品質(zhì)差，無法定義控制目標(biāo)。

2.2 模糊PID控制

PID控制和模糊控制各有優(yōu)缺點，取其優(yōu)點，便形成了模糊PID控制。如圖3模糊PID控制器采用的是雙輸入單輸出模式，以誤差e和誤差變化ec作為輸入，可以滿足不同時刻e和ec對PID參數(shù)自整定要求，其中模糊推理是模糊控制的根本，是建立在模糊推理上的一種非線性控制，以克服實現(xiàn)參數(shù)無法實時調(diào)整的缺點。其結(jié)構(gòu)圖如下：

2.2.1 輸入值的模糊化

在每一個模糊控制器中要針對每一個輸入定義相對的語言變量（將模糊描述用語言變量來描述可以變成精確地數(shù)學(xué)描述）：

（1）將中心偏差e上定義語言變量“誤差E”，在ec上定義語言變量“誤差變化EC”。

（2）語言變量論域;

一般寫作E=EC={-40，-20，0，20，40}。

（3）語言變量的語言值;

確定模糊子集，對PID控制選則：NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB。

（4）在論域上使用隸屬度函數(shù)來描述所有變量論域（用以描述對應(yīng)一個輸入某一個模糊自己的程度）。

2.2.2 模糊規(guī)則

如圖3模糊推理是由ΔKp，ΔKi，ΔKd三個參數(shù)組成，在這里我們找出三個參數(shù)與E和EC之間的變化關(guān)系，在運行中實時檢測，實時修改。

2.2.3 解模糊化

通過模糊規(guī)則所得到的值為模糊量，不能直接使用，用重心法解模糊化，控制系統(tǒng)通過查詢模糊系統(tǒng)中的e和Δe并根據(jù)Kp=`Kp+ΔKp，Ki=`Ki+ΔKi，Kd=`Kd+ΔKd參數(shù)調(diào)整式子，對PID參數(shù)進(jìn)行實時選擇，使小車具有較大的平均速度。

3 總結(jié)

模糊PID算法中，PID負(fù)責(zé)控制輸出，模糊控制則是我們在運行時進(jìn)行數(shù)據(jù)的更改。在PID控制和模糊控制中，模糊控制本身是十分復(fù)雜且應(yīng)用于多方面，每一種控制中都有不同的選擇根據(jù)不同的選擇我們可以進(jìn)行進(jìn)一步的探索發(fā)現(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

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[3]朱昌平，李永強.單鳴雷_飛思卡爾_智能小車常見技術(shù)問題與解決方案[J].實驗室研究與探索，2012.

作者簡介：范展源（1986-），男，漢族，碩士，重慶四川大學(xué)錦城學(xué)院電子信息學(xué)院講師，研究方向：物聯(lián)網(wǎng)、電子、計算機;鄭昕（1999-），女，漢族，四川綿陽人，四川大學(xué)錦城學(xué)院電子信息學(xué)院專科生，專業(yè)方向：物聯(lián)網(wǎng)。