基于CMAC—PID控制的二自由度汽車模型研究

摘 要：本文通過將CMAC網(wǎng)絡(luò)與PID控制算法并行應(yīng)用在汽車二自由度的模型的傳遞函數(shù)上，得到了基于CMAC的PID控制算法具有比單獨的PID控制效果好的性能，且具有響應(yīng)速度快，實時性好，魯棒性強等特點。

關(guān)鍵詞：CMAC網(wǎng)絡(luò) PID控制 二自由度汽車模型

中圖分類號：TP27 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）01（a）-0062-02

在泊車過程中，可以把泊車過程看成一個轉(zhuǎn)向過程，在車輛的轉(zhuǎn)向行駛過程中需要考慮車輛的操作穩(wěn)定性，車輛的操作穩(wěn)定性非常重要。為了了解操縱穩(wěn)定性的基本特性，我們將汽車模型簡化為一個兩輪的二自由度模型。對汽車二自由度模型的控制，本文將CMAC網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法應(yīng)用在二自由度汽車模型的控制中進行研究。

1 汽車二自由度模型的建立

根據(jù)文獻[1]，建立汽車二自由度模型如圖1。

由圖1可得線性型二自由度的汽車模型微分方程為：

（1）

將微分方程整理可得汽車二自由度模型的傳遞函數(shù)[2]：

（2）

2 基于CMAC網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法

2.1 CMAC網(wǎng)絡(luò)

CMAC[3，4]是小腦模型關(guān)節(jié)控制器（Celebellar Model Articulation Controller）的簡稱，其與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有所不同，它不具備傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次連接結(jié)構(gòu)，但與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣，它也需要進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突觸權(quán)值調(diào)整。CMAC網(wǎng)絡(luò)具有很強的非線性映射能力的網(wǎng)絡(luò)，而且，從開始就存在一定的泛華能力。CMAC的模型結(jié)構(gòu)[5]如圖2。

2.2 控制算法原理

CMAC與PID復(fù)合控制結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

該控制系統(tǒng)的算法為：

（3）

（4）

式（3）中，ai為二進制選擇向量；c為CMAC網(wǎng)絡(luò)的泛化參數(shù)；un（n）為CMAC產(chǎn)生的相應(yīng)輸出；up（n）為常規(guī)控制器產(chǎn)生的輸出。

CMAC的調(diào)整指標(biāo)為：

（5）

（6）

（7）

式（6）中，為學(xué)率，；為動量因子，

由文獻[2]可得二自由度汽車模型的傳遞函數(shù)為：

3 MATLAB仿真分析

（8）

以此傳遞函數(shù)為被控對象，CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，，，。PID控制參數(shù)，，，采樣時間為1 ms。

仿真結(jié)果如圖4所示。

通過仿真結(jié)果可以看出，小腦模型的加入使得控制效果比單獨的PID控制效果要好，減小了超調(diào)，加快了控制響應(yīng)速度，體現(xiàn)了小腦模型的特點，即實時性好，魯棒性強等。

4 結(jié)語

本文將控制汽車二自由度模型的傳遞函數(shù)，研究了基于CMAC的PID控制，可以得到以下幾點結(jié)論。

（1）CMAC模型的加入使得控制效果比單獨的PID要好。

（2）基于CMAC的PID的控制響應(yīng)速度快，實時性好，魯棒性強。

參考文獻

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