行車電氣系統(tǒng)的模糊控制及仿真

摘 要：行車起重系統(tǒng)主要應(yīng)用在冶金、機(jī)械制造等重型企業(yè)，其主要任務(wù)是把負(fù)載吊起并移動到預(yù)定的位置。模糊控制系統(tǒng)是一種自動控制系統(tǒng)，模糊控制不需要對象的數(shù)學(xué)模型，是解決不確定系統(tǒng)控制的一條有效途徑。用模糊控制技術(shù)來解決行車吊裝設(shè)備啟停過程中出現(xiàn)的搖擺問題，以便操作者能平穩(wěn)、安全的駕駛行車。應(yīng)用Matlab進(jìn)行仿真模擬，結(jié)果表明，行車物料擺角較小，能達(dá)到安全平穩(wěn)的目的。

關(guān)鍵詞：行車;模糊控制器;自動控制系統(tǒng);Matlab仿真

中圖分類號：TP273.4文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B文章編號：1004373X(2008)1914603

Fuzzy Control and Simulation of Vehicle Electrical System

ZHAO Xin

(Mianyang Normal University，Miangyang，621000，China)

Abstract：Travelling cranes control system is mainly used in the metallurgical industry，heavy machinery manufacturing enterprises.The main task of this system is lifting loads and moving them to the designated location.Fussy control system is a kind of automatic control system.There is no need for mathematical model of the object for fussy control.Therefore，it is an effectiveapproach in solving uncertain system control.The intelligent control of gantry crane based on fuzzy expert system can be used to solve the problem of shaking during the process of vehicle crane equipment start-up and shutdown to enable the operator to drive the vehicle steadily and safely.Matlab is proved to be helpful when it is applied in the simulation process to reduce the vehicle material swing angle which will keep vehicle steady and safe.

Keywords：vehicle;fussy control system;automatic control system;Matlab simulation

1 引 言

模糊控制系統(tǒng)是一種自動控制系統(tǒng)，它以模糊數(shù)學(xué)、模糊語言形式的知識表示和模糊邏輯的規(guī)則推理為理論基礎(chǔ)，采用計算機(jī)控制技術(shù)構(gòu)成的一種反饋通道的閉環(huán)結(jié)構(gòu)的數(shù)字控制系統(tǒng)。模糊控制不需要對象的數(shù)學(xué)模型，是解決不確定系統(tǒng)控制的一條有效途徑。

行車起重系統(tǒng)主要應(yīng)用在冶金、機(jī)械制造等重型企業(yè)，其主要任務(wù)是把負(fù)載吊起并移動到預(yù)定的位置。行車是一種具有高度非線性、強(qiáng)耦合的對象，且具有諸如摩擦、負(fù)載變化等不確定因素。傳統(tǒng)的基于對象的控制方法很難精確地控制行車的運(yùn)行。而模糊控制具有較強(qiáng)的優(yōu)勢，因為它可以利用人類的專家控制經(jīng)驗來彌補(bǔ)行車動態(tài)特性中的非線性和不確定因素，不依賴對象的數(shù)學(xué)模型，具有較強(qiáng)的魯棒性。在對行車系統(tǒng)進(jìn)行控制時往往會發(fā)現(xiàn)，設(shè)備啟動過程中會出現(xiàn)搖擺和震動的現(xiàn)象，根據(jù)實際調(diào)查摸索，發(fā)現(xiàn)使用傳統(tǒng)的PID解決此問題，效果不是很好，因此采用模糊控制技術(shù)來解決吊裝設(shè)備啟停過程中出現(xiàn)的搖擺問題，以便操作者能平穩(wěn)、安全地駕駛行車。

2 模糊控制器的基本原理和基本思想

模糊集理論是美國加利福尼亞大學(xué)的自動控制理論專家L.A.Zadeh教授率先提出的。1965年他在Information Control雜志上發(fā)表了“Fuzzyset”一文，首先提出了模糊集合的概念，用模糊集合來描述模糊事物。這種方法很快被廣大的學(xué)者所接受，模糊數(shù)學(xué)及其應(yīng)用得到了快速的發(fā)展。1974年，英國倫敦大學(xué)教授E.H.Mamdani首先將模糊理論用于工業(yè)控制，取得了良好的效果。

模糊控制器是針對復(fù)雜控制系統(tǒng)，在無法確定其精確數(shù)學(xué)模型的情況下，通過總結(jié)人對控制系統(tǒng)不斷地觀測→決策→調(diào)整實現(xiàn)手動控制的行為規(guī)律，人們了解到其遵循反饋和反饋控制的思想。人的手動控制決策可以用語言加以描述，總結(jié)成一系列條件語句，即控制規(guī)則。運(yùn)用微機(jī)的程序來實現(xiàn)這些控制規(guī)則，微機(jī)就起到了控制器的作用。在描述控制規(guī)則的條件語句中的一些詞，如“較大”、“稍小”、“偏高”等都具有一定的模糊性，因此可以用模糊集合來描述這些模糊條件語句，即組成了模糊控制器。

3 模糊控制器的組成和設(shè)計方法

模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。它由輸入量模糊化接口、規(guī)則庫、推理算法和輸出去模糊化接口4個部分組成。

一般地，模糊控制器的設(shè)計步驟包括以下幾點(diǎn)：

(1) 模糊控制器的輸入和輸出變量的模糊化；

(2) 設(shè)計模糊控制器的控制規(guī)則；

(3) 確定模糊推理和去模糊化的方法；

(4) 選擇模糊控制器的輸入變量及輸出變量的論域，并確定模糊控制器的參數(shù)(如量化因子、比例因子等)。

模糊控制器的最基本的形式是“查詢表”方式的模糊控制器，這種控制器將模糊控制規(guī)則最終轉(zhuǎn)化為一個查詢表，存儲在計算機(jī)中供在線控制時使用。這種模糊控制器結(jié)構(gòu)簡單，使用方便。根據(jù)以上分析，模糊控制器的控制算法設(shè)計流程圖如圖2所示。

4 行車模糊控制系統(tǒng)設(shè)計

如前所述，行車運(yùn)行時大車與小車的運(yùn)動分別引起重物的縱向和橫向運(yùn)動，限于篇幅，僅以大車運(yùn)動為研究對象，小車與之類似。行車按噸位不同，其最大運(yùn)行速度也不盡相同，但行車速度一般都分為5檔。所以把輸出量U的模糊變量子集取為{負(fù)，零，正小，正，正大}，輸入變量中的距離d和角度θ的模糊變量子集分別為{零，太近，近，中，遠(yuǎn)}，{負(fù)大，負(fù)小，零，正小，正大}。

(1) 距離模糊子集的隸屬度函數(shù)

將距離論域劃分為11檔，如表1所示。

(2) 角度模糊子集的隸屬度函數(shù)將其論域劃分為15檔，如表2所示。

(3) 輸出量速度模糊子集的隸屬度函數(shù)將其論域劃分為11檔，如表3所示。

(4) 模糊規(guī)則的建立

經(jīng)過對經(jīng)驗豐富的行車駕駛員的大量訪問，建立了控制規(guī)則，如表4所示。

5 行車控制系統(tǒng)的計算機(jī)仿真

本文所介紹的模糊控制器的工作機(jī)制是：首先根據(jù)控制規(guī)則計算出控制表，然后根據(jù)距離d和角度θ來查詢控制表。在仿真計算中，先設(shè)定一個初始距離do，之后每過一個抽樣時間T，距離和角度分別由以下兩個遞推公式計算而得。

d_k=d_k-1-v_k-1- 0.5a_kT2

θ_k=arctan(a_k-1/g)-θ_k-1

(1)

其中vk=v_k-1-a_k-1T;a_k=(vk-v_k-1)/T。

式(1)中，T為抽樣時間，α為加速度，本實驗中取T=1 s，α₀=±0.18 m/s²。判斷是加速還是減速，只需比較前后兩個速度的大小，如果速度下降則取負(fù)號，反之取正號。根據(jù)每一對距離和時間值，查詢一個速度值，再確定加速度的值，從而又計算出一對距離和時間的值，如此循環(huán)直到d=0。仿真程序流程如圖4所示。

選取2個有代表性的初始距離進(jìn)行仿真，圖5分別表示了行車到目標(biāo)之間的水平距離為20 m，60 m的仿真過程。以圖5(a)為例來說明仿真過程：

(1) 初始化：d₀=20，α₀ = 0.18

通過式(1)得：

θ₀ =arctan(a0/g)=arctan(0.18/9.8)=1.03

(2) 模糊化:

將d₀，θ₀經(jīng)過前面設(shè)計的模糊隸屬度函數(shù)模糊化。根據(jù)距離和角度的隸屬度函數(shù)，距離分為11擋，角度分為15擋，即d₀=5，θ₀ = 7，其中d₀為PB，θ₀為PB。

(3) 模糊推理:

通過查找建立的模糊規(guī)則表4，得：IF d₀is PB，and θ₀ is PB， THEN U is PB。

所以得出速度輸出量為PB，即U=5。

此時速度給定最大，行車全速運(yùn)行T時間，通過迭代得到下一步的距離d₁和角度θ₁，重復(fù)步驟(1)~(3)。

從仿真結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)隨著距離的縮短，擺角θ呈下降的趨勢：當(dāng)距離從20 m減少到13 m時，擺角明顯下降；當(dāng)距離降到9 m時擺角接近于零。在整個行車運(yùn)行過程中θ的最大值不超過2.5°，且停車誤差不超過0.07 m，最后停車時擺角最大不超過0.5°。所有這些性能指標(biāo)，能很好的滿足工廠中對行車安全平穩(wěn)運(yùn)行的要求。

6 結(jié) 語

采用高性能的單片機(jī)實現(xiàn)交流電動機(jī)調(diào)速控制器的數(shù)字化，同時將智能控制理論應(yīng)用到交流電動機(jī)調(diào)速控制器中，采用Matlab對用模糊理論控制行車的擺角進(jìn)行仿真，結(jié)果表明，物料擺角較小，能達(dá)到安全平穩(wěn)的目的。

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作者簡介 趙 欣 女，1963年出生，重慶人，副教授。主要研究方向為計算機(jī)控制、軟件開發(fā)。