模糊自適應(yīng)PID在汽車底盤測功機中的仿真研究
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1．3．4 模糊控制規(guī)則
kp、ki、kd的模糊控制規(guī)則表建立好以后，根據(jù)模糊論域和隸屬度函數(shù)可以求出各個子集的隸屬度，根據(jù)各模糊子集的隸屬度賦值表和各參數(shù)模糊控制模型，應(yīng)用模糊合成推理設(shè)計PID參數(shù)的模糊矩陣表，查表修正參數(shù)帶入下式計算：
其中，kp'、ki'、kd'為設(shè)置的初始值，{ei，eci}p、{ei，eci}i、{ei，eci}d為通過模糊調(diào)整后的調(diào)整值。參數(shù)調(diào)程規(guī)則表如圖4所示。
2 模糊自適應(yīng)PID控制仿真及結(jié)果分析
2．1 SIMULINK仿真
打開MATLAB的SIMULINK工具箱，利用SIMULINK內(nèi)的子模塊庫設(shè)計仿真電路，設(shè)計時調(diào)整好各個模塊的參數(shù)，如各種數(shù)值算法、仿真時間、仿真步長等。為了便于調(diào)整，對其中的部分模塊進行了封裝，封裝成不同的子模塊。最后可將結(jié)果送入模擬示波器給予顯示，或送到工作空間，如仿真結(jié)果不滿意，可適當調(diào)整量化因子和比例因子，再調(diào)整模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)。
仿真時采用的系統(tǒng)函數(shù)為工業(yè)常用的仿真系統(tǒng)，其系統(tǒng)函數(shù)為：
仿真圖如圖5所示，仿真時間為50 s，是對連續(xù)控制系統(tǒng)進行的模擬。仿真前首先在MATLAB的Command Window中輸入sub_1=readfis(‘sub_1’)，使模糊控制規(guī)則讀入到工作空間，然后雙擊Fuzzy Logic Controller，添加sub_1(模糊控制規(guī)則)到模糊邏輯模塊。為了便于比較，將模糊自適應(yīng)PID控制與經(jīng)典的PID控制在同一模塊中仿真。
若將系統(tǒng)函數(shù)改成：
時，并加大延遲時間為2 s，其各控制曲線圖如圖6所示。
其參數(shù)整定原則如下：
1)當誤差絕對值較大時為使系統(tǒng)具有較好的跟蹤性能，應(yīng)取較大kp的與較小的kd。
2)當誤差絕對值和誤差變化率的絕對值中等大小時，為使系統(tǒng)超調(diào)較小，kp應(yīng)取得小。
3)當誤差絕對值較小時，為使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性，kp與ki均應(yīng)取大些，同時為避免系統(tǒng)在設(shè)定值出現(xiàn)振蕩，當誤差變化率絕對值較大，kd可取得小些，較小時，kd可取大一些。
具體調(diào)整規(guī)則如下：先整定kp、令ki、kd均為零，使kp由小到大，找出最佳響應(yīng)曲線，確定好kp的最優(yōu)值，在此基礎(chǔ)上將ki有小到大，找出靜態(tài)誤差最小時的最佳ki值，然后，觀察曲線的超調(diào)量大小，若超調(diào)量過大，使kd由小到大逐步調(diào)節(jié)，邊調(diào)節(jié)邊觀察超調(diào)量的大小，找出最佳的kd，而使超調(diào)量最小，若超調(diào)量在允許的范圍內(nèi)，可令kd=0，反復(fù)上述過程，找出最佳的kp、ki、kd。
2．2 軟件編程仿真
利用MATLAB提供的運行環(huán)境，編寫M文件，仿真時間為1 s，采樣時間為1 ms，將模糊PID控制和PID控制分別進行仿真，在第500個采樣時間控制輸入加入1．0的脈沖干擾，其工作流程圖如圖7所示。
仿真結(jié)果如圖8，9所示。
3 結(jié)論
在經(jīng)典PID控制的基礎(chǔ)上設(shè)計了模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于大滯后、時變、非線性等復(fù)雜環(huán)境，從上圖的SIMULINK和軟件編程仿真結(jié)果可以看出，PID參數(shù)的調(diào)節(jié)對系統(tǒng)的性能影響很大，良好的參數(shù)設(shè)置使得模糊自適應(yīng)PID控制器具有響應(yīng)速度快、超調(diào)量小、控制精度高等優(yōu)點，具有良好的跟蹤性能，較好的抗干擾性能，較強的魯棒性能，可以達到系統(tǒng)控制精度的要求。在控制系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用，為下一步應(yīng)用于汽車底盤測功機作準備。
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