基于模糊PID自動轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)的研究

張長龍，李文春，馬　蓉，任　玲，石　翔

(1.石河子大學(xué),新疆 石河子　832003；2. 新疆阿拉爾萬達(dá)農(nóng)機(jī)有限公司,新疆 阿拉爾　843300)

?

基于模糊PID自動轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)的研究

張長龍1，李文春2，馬蓉1，任玲1，石翔1

(1.石河子大學(xué),新疆 石河子832003；2. 新疆阿拉爾萬達(dá)農(nóng)機(jī)有限公司,新疆 阿拉爾843300)

摘要：在拖拉機(jī)自動轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)中，為了提高自動轉(zhuǎn)向性能，滿足工作需求，設(shè)計了參數(shù)自整定的模糊PID控制。同時，對模糊控制規(guī)則進(jìn)行了設(shè)計，實現(xiàn)對PID3個輸出比例因子進(jìn)行實時修改，提高了系統(tǒng)的控制性能。對模糊PID在MATLAB中進(jìn)行了建模仿真，通過仿真結(jié)果可以看出：該控制方法有很好的穩(wěn)態(tài)精度和自適應(yīng)能力，明顯改善了系統(tǒng)的動態(tài)特性，有利于拖拉機(jī)自動駕駛精度的提高。通過臺架實驗，驗證了該控制方法的可行性。

關(guān)鍵詞：自動轉(zhuǎn)向；參數(shù)自整定；模糊PID；拖拉機(jī)

0引言

拖拉機(jī)自動駕駛技術(shù)的應(yīng)用有利于實現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，在自動轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)中，控制算法的選擇、設(shè)計及優(yōu)化的好壞，直接影響拖拉機(jī)的行走精度[1-3]。目前常用的PID控制算法是使用最廣泛的控制策略，其控制原理簡單、穩(wěn)定性好，但其參數(shù)一經(jīng)確定后無法根據(jù)拖拉機(jī)前輪角度的大小變化進(jìn)行調(diào)整，影響拖拉機(jī)的行走精度。模糊控制主要是根據(jù)人們的經(jīng)驗而不依賴于控制模型，由于它對控制對象只進(jìn)行簡單的模糊處理，從而降低了在實際工作中的控制精度，影響了動態(tài)運動品質(zhì)。而參數(shù)自整定的模糊PID控制能很好地滿足拖拉機(jī)自動駕駛的需要，不僅保留了常規(guī)的PID控制系統(tǒng)控制原理簡單、使用方便、魯棒性強(qiáng)的特點，而且具有較強(qiáng)的適應(yīng)性、靈活性和精確性，能夠根據(jù)前輪角度控制的大小，實時調(diào)整算法的輸出比例因子，具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。

為了提高拖拉機(jī)自動轉(zhuǎn)向的控制精度，本文設(shè)計了參數(shù)自整定的模糊PID控制，通過在線實時修改比例因子，以得到更優(yōu)的控制效果。

1自動轉(zhuǎn)向控制原理

在導(dǎo)航過程中，經(jīng)路徑跟蹤算法計算出目標(biāo)轉(zhuǎn)角后，通過CAN總線將目標(biāo)轉(zhuǎn)角傳遞到下位機(jī)，下位機(jī)中的自動轉(zhuǎn)向控制器控制目標(biāo)轉(zhuǎn)角的執(zhí)行；轉(zhuǎn)向算法根據(jù)目標(biāo)轉(zhuǎn)角和當(dāng)前前輪轉(zhuǎn)角的差值(角度傳感器提供當(dāng)前前輪角度反饋)，計算出步進(jìn)電機(jī)的轉(zhuǎn)動方向與速度，驅(qū)動步進(jìn)電機(jī)，帶動全液壓轉(zhuǎn)向器，實現(xiàn)拖拉機(jī)前輪自動轉(zhuǎn)向[4]。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 自動轉(zhuǎn)向控制原理圖

控制算法的好壞直接影響拖拉機(jī)沿預(yù)定義路徑行駛的精度，本文設(shè)計了參數(shù)自整定的模糊PID控制算法。通過仿真研究表明：該控制算法在一定程度上能夠提高拖拉機(jī)的行走精度；；通過臺架實驗驗證了該控制方法的可行性。

2模糊PID自動轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)

2.1控制器結(jié)構(gòu)

模糊PID控制系統(tǒng)[5-9]由PID控制器與模糊控制器共同連接構(gòu)成，并由模糊控制器控制PID的控制參數(shù)，實現(xiàn)PID控制參數(shù)在不同時刻、不同狀態(tài)下具有不同的輸出比例因子。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2　模糊PID結(jié)構(gòu)圖

由圖2可以看出：輸入到PID控制器的偏差e和偏差變化率ec同時輸入到模糊控制器中，模糊控制器根據(jù)模糊推理控制規(guī)則不斷得出參數(shù)修正量Δkp、Δki、Δkd，并輸入到PID控制器中。此時系統(tǒng)實時的參數(shù)取值應(yīng)該分別為kp+Δkp、ki+Δki和kd+Δkd，實現(xiàn)了PID控制算法中3個比例因子的在線實時修改。

2.2　PID控制器的模糊規(guī)則

PID控制算法的參數(shù)之間，以及與偏差e和偏差變化率ec之間的相互關(guān)系，如下所述。

1)當(dāng)|e(t)|較大時，為提高轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的響應(yīng)速度，減小步進(jìn)電機(jī)的超調(diào)，應(yīng)取較大的kp和較小的kd；同時，為了避免步進(jìn)電機(jī)出現(xiàn)較大的超調(diào)，取ki=0。

2)當(dāng)|e(t)|處于中等大小時，為減小轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)的超調(diào)，提高步進(jìn)電機(jī)的響應(yīng)速度，應(yīng)取較小的kp，kd的取值要適中；此時可適當(dāng)增加一點ki，但不得過大。

3)當(dāng)|e(t)|較小時，為了提高自動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的穩(wěn)定性，避免控制系統(tǒng)在穩(wěn)定時出現(xiàn)不必要的振蕩，kd和ki的取值要適中。

根據(jù)偏差e與3個控制參數(shù)kp、ki、kd間的關(guān)系，考慮偏差變化率|ec(t)|的影響，得出調(diào)節(jié)修正PID控制器3個參數(shù)的模糊控制規(guī)則表分別如表1~表3所示，模糊控制規(guī)則對應(yīng)的表面查看圖如圖4~圖6所示。其中，模糊控制器輸入輸出變量的模糊子集分別為e、ec、Δkp、Δki、Δkd，變量的語言值為{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}，記為{NB，NM，NS，Z0，PS，PM，PB}。

模糊推理輸出的Δkp、Δki、Δkd均使用如圖3所示的隸屬度函數(shù)。

圖3　Δkp、Δki、Δkd的隸屬函數(shù)圖

ΔkpeceNBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMPSZ0Z0NMPBPBPMPSPSZ0NSNSPMPMPMPSZ0NSNSZOPMPMPSZ0NSNMNMPSPSPSZ0NSNSNMNMPMPSZ0NSNMNMNMNBPBZOPSPMPMPMPBPM

表2　Δki模糊控制規(guī)則表

表3　Δkd模糊控制規(guī)則表

圖4　Δkp的表面查看圖

圖5　Δki的表面查看圖

圖6　Δkd的表面查看圖

3系統(tǒng)的建模與仿真

仿真時，簡化車輛模型，將拖拉機(jī)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)看作為一階慣性環(huán)節(jié)，假設(shè)拖拉機(jī)處于理想狀態(tài)下(前路無阻力)。根據(jù)實際經(jīng)驗，設(shè)計轉(zhuǎn)向的傳遞函數(shù)可表示為：0.083/0.5s+1，根據(jù)步進(jìn)電機(jī)與轉(zhuǎn)速的對應(yīng)關(guān)系n=P/4 000(n為轉(zhuǎn)速，r/min，P為步進(jìn)電機(jī)頻率，個/min)，實際前輪轉(zhuǎn)角角速度與轉(zhuǎn)向輪偏角存在積分關(guān)系。初始PID控制器的3個參數(shù)設(shè)置為kp=0.8kd=1.0ki=0.5，模糊PID仿真框圖如圖7所示。

圖7　模糊PID自調(diào)整的仿真模型

由仿真響應(yīng)曲線圖8可以看出：與常規(guī)PID控制相比，模糊PID控制使系統(tǒng)超調(diào)量減小，反應(yīng)時間加快，更快地達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)等特點，具有更佳的控制效果。

4臺架實驗

為了進(jìn)一步驗證參數(shù)自整定模糊PID控制算法的可用性，設(shè)計了臺架實驗。實驗平臺為改裝的鐵牛—654拖拉機(jī)。其改造部分為：并聯(lián)一套全液壓轉(zhuǎn)向控制器，利用步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動，實現(xiàn)拖拉機(jī)前輪自動轉(zhuǎn)向控制。實驗時將拖拉機(jī)前輪支起，使轉(zhuǎn)向前輪處于理想狀態(tài)(無阻力)，對其進(jìn)行指定轉(zhuǎn)角實驗，實驗結(jié)果如表4所示(其中左轉(zhuǎn)為負(fù)，右轉(zhuǎn)為正)。

圖8　仿真響應(yīng)曲線

目標(biāo)轉(zhuǎn)角/(°)實際轉(zhuǎn)角/(°)響應(yīng)時間/s-20.0-19.52.5-10.0-10.510.00.501010.012020.52.5

分析轉(zhuǎn)向結(jié)果，繪制轉(zhuǎn)向?qū)嶒灲Y(jié)果圖，如圖9所示。

圖9轉(zhuǎn)向?qū)嶒灲Y(jié)果分析

由圖9可以看出：模糊PID控制算法能夠很好的控制拖拉機(jī)前輪的自動轉(zhuǎn)向，轉(zhuǎn)角與轉(zhuǎn)向時間滿足一階線性關(guān)系，能夠?qū)崿F(xiàn)小角度慢轉(zhuǎn)， 實現(xiàn)微調(diào)； 大角度快轉(zhuǎn)，實現(xiàn)快速轉(zhuǎn)動到期望轉(zhuǎn)角，能夠滿足自動控制系統(tǒng)的需求。

5結(jié)束語

1)對拖拉機(jī)自動駕駛轉(zhuǎn)向控制算法設(shè)計了模糊PID控制，通過建模仿真可以看出：該控制算法與常規(guī)算法在控制效果上有了較大的改善，使系統(tǒng)的超調(diào)量較小，反應(yīng)速度加快，調(diào)節(jié)時間縮短，能夠很好地滿足拖拉機(jī)自動駕駛轉(zhuǎn)向控制算法的需求。

2)臺架實驗表明：該控制方法誤差在自動轉(zhuǎn)向控制允許的范圍內(nèi)，能夠根據(jù)角度的大小自動調(diào)整轉(zhuǎn)向速度的快慢，可以很好地控制拖拉機(jī)自動轉(zhuǎn)向，能夠滿足自動駕駛的需求。

參考文獻(xiàn)：

[1]賈全.拖拉機(jī)自動導(dǎo)航系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D].北京：中國農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院，2013.

[2]羅錫文，張智剛，趙祚喜，等.東方紅X-804 拖拉機(jī)的DGPS 自動導(dǎo)航控制系統(tǒng)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2009(25)：139-145.

[3]連世江,陳軍,賈海政,等.基于PID控制的拖拉機(jī)自動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)[J].農(nóng)機(jī)化研究,2009,31(6):211-213.

[4]陳文良.拖拉機(jī)自動駕駛轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)的研制[D] .北京：中國農(nóng)業(yè)大學(xué),2006.

[5]高冰.基于模糊PID軟切換的列車自動駕駛系統(tǒng)控制算法及仿真研究[D].北京：北京交通大學(xué),2009.

[6]紀(jì)友芳,林美娜.模糊PID復(fù)合智能控制參數(shù)自整定研究[J].微計算機(jī)應(yīng)用,2007(8):828-832.

[7]李楠,孟慶春,付曉峰.基于參數(shù)自整定模糊PID控制策略的電機(jī)模型仿真研究[J].機(jī)電工程技術(shù),2004(9):55-57，95.

[8]李以農(nóng),鄭玲,郝奕,等.基于參數(shù)自整定模糊PID的汽車縱向控制[J].江蘇大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版,2006(1):22-26.

[9]仇成群,劉成林,沈法華,等.基于Matlab和模糊PID的汽車巡航控制系統(tǒng)設(shè)計[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2012(6):197-202.

[10]John F Reid,Qin Zhang,Noboru Noguchib,et al.Agricultural automatic guidance research in North America[J].Computers and Electronics in Agriculture,2000，25：155-167.

Abstract ID:1003-188X(2016)11-0162-EA

Automatic Steering Control System Research on Fuzzy PID

Zhang Changlong1，Li Wenchun2，Ma Rong1， Ren Ling1, Shi Xiang1

(1.College of Mechanical and Electrical Engineering，Shihezi University, Shihezi 832003,China; 2.Xinjiang Wanda Alar Agricultural Machinery Co. Ltd，Alar 843300，China)

Abstract：Tractor automatic steering control system, to improve the automatic steering performance,meet the job requirements, design the parameter self-tuning fuzzy PID control. Design and implementation of fuzzy control rules and modify the PID three output scaling factor in real time,improve the control performance of the system.And the fuzzy PID has carried on the modeling and simulation in MATLAB,the simulation results can be seen that this control method has good steady precision and adaptive ability, obviously improve the dynamic characteristic of the system, beneficial to the improvement of the tractor automated driving accuracy.

Key words：automatic steering; parameter self-tuning; fuzzy PID； tractor

中圖分類號：S219.032.3

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1003-188X(2016)11-0162-04

作者簡介：張長龍(1989-)，男，山東滕州人，碩士研究生，(E-mail)603515099@qq.com。通訊作者：馬蓉(1974-)，女，甘肅平?jīng)鋈耍淌冢T士生導(dǎo)師，(E-mail)lzymrhs@163.com。

基金項目：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃項目(2013AA102307)；新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)南疆專項(2013BA048)

收稿日期：2015-10-09