基于智能小車的模糊控制和PID控制的結合

范展源 鄭昕

摘 要：分析模糊控制和PID控制的優缺點將其結合使智能小車在面對不同復雜情況時更改數據控制輸出。PID控制設定參數，是不變的，當設定值較高小車在轉彎時會沖出賽道，所以我們再采用模糊控制中所制定的規則，對參數進行選擇，這樣保證智能小車在不同情況下的自適應能力強且確保整體的平均速度較快。

關鍵詞：智能小車;模糊控制;PID控制

1 簡介

傳統PID控制原理簡單，使用方便，穩定性好但也存在著非線性，時變及參數在線調整困難的問題。專家發現可以將模糊控制和經典控制結合，這類控制器不需要精確的模型，只需將所測得的值存入單片機并制定規則，單片機能實時調整參數這就是模糊PID控制。

2 PID算法

PID控制是一種線性控制，將偏差的比例，積分和微分通過線性組合構成控制量，如圖：

PID控制原理較為簡單，易于實現，但無法對設定的參數進行實時修改。行駛中小車的速度是一種時變非線性系統，不同時刻需要不同的PID參數。

2.1 模糊控制

根據模糊控制原理圖其核心部分為模糊控制器，其具體功能將在PID模糊控制中詳細說明。

模糊控制可以使用語言方法，容錯力強，在控制環節上添加模糊條件語句較容易，但因為太過模糊導致控制精度低品質差，無法定義控制目標。

2.2 模糊PID控制

PID控制和模糊控制各有優缺點，取其優點，便形成了模糊PID控制。如圖3模糊PID控制器采用的是雙輸入單輸出模式，以誤差e和誤差變化ec作為輸入，可以滿足不同時刻e和ec對PID參數自整定要求，其中模糊推理是模糊控制的根本，是建立在模糊推理上的一種非線性控制，以克服實現參數無法實時調整的缺點。其結構圖如下：

2.2.1 輸入值的模糊化

在每一個模糊控制器中要針對每一個輸入定義相對的語言變量（將模糊描述用語言變量來描述可以變成精確地數學描述）：

（1）將中心偏差e上定義語言變量“誤差E”，在ec上定義語言變量“誤差變化EC”。

（2）語言變量論域;

一般寫作E=EC={-40，-20，0，20，40}。

（3）語言變量的語言值;

確定模糊子集，對PID控制選則：NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB。

（4）在論域上使用隸屬度函數來描述所有變量論域（用以描述對應一個輸入某一個模糊自己的程度）。

2.2.2 模糊規則

如圖3模糊推理是由ΔKp，ΔKi，ΔKd三個參數組成，在這里我們找出三個參數與E和EC之間的變化關系，在運行中實時檢測，實時修改。

2.2.3 解模糊化

通過模糊規則所得到的值為模糊量，不能直接使用，用重心法解模糊化，控制系統通過查詢模糊系統中的e和Δe并根據Kp=`Kp+ΔKp，Ki=`Ki+ΔKi，Kd=`Kd+ΔKd參數調整式子，對PID參數進行實時選擇，使小車具有較大的平均速度。

3 總結

模糊PID算法中，PID負責控制輸出，模糊控制則是我們在運行時進行數據的更改。在PID控制和模糊控制中，模糊控制本身是十分復雜且應用于多方面，每一種控制中都有不同的選擇根據不同的選擇我們可以進行進一步的探索發現。

參考文獻：

[1]李雨璇，涂洪，白景嵐，瞿冉，尹先晗.基于模糊PID的飛思卡爾智能車變速系統設計[J].電子世界，2017.

[2]王祥好.模糊PID控制算法在智能小車中的研究與應用[D].合肥工業大學，2009.

[3]朱昌平，李永強.單鳴雷_飛思卡爾_智能小車常見技術問題與解決方案[J].實驗室研究與探索，2012.

作者簡介：范展源（1986-），男，漢族，碩士，重慶四川大學錦城學院電子信息學院講師，研究方向：物聯網、電子、計算機;鄭昕（1999-），女，漢族，四川綿陽人，四川大學錦城學院電子信息學院專科生，專業方向：物聯網。