摘  要： 以智能小車的電機控制系統(tǒng)為模型，采用自適應模糊PID控制策略進行控制設計,它克服了簡單模糊控制和傳統(tǒng)PID控制的一些缺點；利用MATLAB7.0軟件中的工具箱進行系統(tǒng)的輔助設計與仿真。仿真結果表明,該系統(tǒng)的動態(tài)性能、穩(wěn)態(tài)性能及抗擾性能都趨于良好。
關鍵詞： 電機控制；自適應模糊PID；MATLAB；仿真

　智能車是一種集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、自動行駛等功能于一體的綜合系統(tǒng)，具有時變且非線性特點。其中控制算法對智能車起著關鍵作用，傳統(tǒng)的PID控制難以得到很好的效果。采用自適應模糊PID控制算法可以使系統(tǒng)具有很好的動態(tài)響應性能，并且可以對PID參數(shù)進行在線自調整，提高了系統(tǒng)的適應性和魯棒性，改善了系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差和效率，并使其抗干擾能力明顯提高。
1 自適應模糊PID控制器
    自適應模糊PID控制器結構如圖1所示，自適應模糊PID是在PID算法的基礎上，通過計算當前系統(tǒng)誤差e和誤差變化率ec，利用模糊規(guī)則進行模糊推理，查詢模糊矩陣表進行在線參數(shù)調整。本系統(tǒng)通過增量式旋轉編碼器對速度進行檢測，經過信號轉換與單片機進行通信，將輸入給定信號r與反饋信號y進行比較得到誤差信號e和誤差變化率ec，并找出PID 3個參數(shù)與e和ec之間的模糊關系，在運行中通過不斷檢測e和ec，根據(jù)模糊控制原理對3個參數(shù)進行在線修改，以滿足不同e和ec時對控制參數(shù)的不同要求，使被控對象有良好的動、靜態(tài)性能。

自適應模糊PID控制器以e和ec作為輸入,可以滿足e和ec對PID參數(shù)自校正自調整的要求。從系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應速度、超調量和穩(wěn)態(tài)精度等方面來考慮,kp、ki、kd的作用如下[1]：
    (1)比例系數(shù)kp的作用是加快系統(tǒng)的響應速度，提高系統(tǒng)的調節(jié)精度。kp越大，系統(tǒng)的響應速度越快，系統(tǒng)的調節(jié)精度越高，但易產生超調，甚至導致系統(tǒng)不穩(wěn)定；kp取值過小，則會降低調節(jié)精度，使響應速度緩慢，從而延長調節(jié)時間,使系統(tǒng)靜態(tài)、動態(tài)特性變壞。
    (2)積分作用系數(shù)ki的作用是消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。ki越大，系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差消除越快，但ki過大，在響應過程的初期會產生積分飽和現(xiàn)象，從而引起響應過程的較大超調；若ki過小，將使系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差難以消除，影響系統(tǒng)的調節(jié)精度。
    (3)微分作用系數(shù)kd的作用是改善系統(tǒng)的動態(tài)特性，主要反應偏差信號的變化趨勢，并能在偏差信號值變得太大之前，在系統(tǒng)引入一個有效的早期修正信號，從而加快系統(tǒng)的動作速度，減少調節(jié)時間。
    根據(jù)上述整定原則將kp、ki、kd、ec、e變化范圍定義為模糊的論域：{-3，-2，-1，0，1，2，3},它們的隸屬函數(shù)均選擇為三角分布函數(shù),如圖2所示(橫坐標表示e/ec的整數(shù)論域中的分布,縱坐標表示隸屬度)。采用Mamdani模糊推理系統(tǒng),清晰化法為重心法，則可以建立針對kp、ki、kd 3個參數(shù)的模糊規(guī)則表[2]，如表1、表2、表3所示。在模糊規(guī)則表中kp、ki、kd、e、ec均取7個模糊子集，其語言值分別為{正大，正中，正小，零，負小，負中，負大}，用{PB，PM，PS，ZO，NS，NM，NB}表示。

2 智能車直流電機控制系統(tǒng)的數(shù)學模型[3]
    智能車直流電機驅動系統(tǒng)如圖3所示。施加于電樞端的電壓u產生電樞電流i，i與磁鋼產生的磁通相互作用，產生的電磁轉矩驅Te動負載。
 
 
3 MATLAB仿真
    在MATLAB7.0數(shù)學分析軟件命令窗口運行Fuzzy函數(shù)進入模糊邏輯編輯器，選擇控制器類型為Mamdani型，建立fuzzy logic controller 模塊。再利用Simulink工具箱，搭建自適應模糊PID控制系統(tǒng)的模型[4]，如圖4所示。

    根據(jù)直流電機的技術參數(shù)，確定被控對象的傳遞函數(shù)[5]為：，于是得到系統(tǒng)在自適應模糊PID和常規(guī)PID控制下單位階躍信號的仿真結果，如圖5所示。

    以上仿真結果表明：
    (1)自適應模糊PID控制系統(tǒng)的動態(tài)性能、穩(wěn)態(tài)性能要比PID控制系統(tǒng)要好得多，既能有效減少振蕩，又能較好地達到穩(wěn)態(tài)。系統(tǒng)的魯棒性、穩(wěn)態(tài)精度高。
    (2)控制器參數(shù)的變化對控制性能有如下影響：PID參數(shù)kp、ki、kd對系統(tǒng)影響很大,應合理選取這3個參數(shù)的論域以獲得最佳的PID控制特性；模糊PID控制器的控制規(guī)則對該系統(tǒng)的參數(shù)影響較大,從而將直接影響系統(tǒng)的調節(jié)效果。
參考文獻
[1] 劉金琨.先進PID控制及其MATLAB仿真[M].北京：電子工業(yè)出版社，2003：66-70.
[2] 胡家耀，吳植翹，宋壽山.參數(shù)自調整Fuzzy-Pl調節(jié)器[J].信息與控制，1987(06)：26-33.
[3] 彭登，徐建閩，王少猛.模型小車電機建模及其控制器的設計[J].微計算機信息，2010，26(4-1)：24-25.
[4] 賈東耀，曾智.基于模糊控制的直流電機調速系統(tǒng)MATLAB仿真[J].電機電器技術，2002，5：2-5.
[5] 周儒勛，張澤龍，亓迎川.直流電機模型參數(shù)的直接辨識[J].計算機仿真，2006, 23(06)：113-115.