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时间:2019-02-19
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1、前馈-改进PID算法在智能车控制上的应用贾翔宇季厌庸丁芳(中国民航人学航空自动化学院,天津300300)摘要在自行设计的智能车中,速度和方向的控制是整个稗能车系统控制的核心。由于系统换件的限制,智能车的速度和方向控制都存在一定的延时,这给智能车的控制带来了不利影响。针对上述存在的问题,木文将前馈反馈控制方法运用到智能车的控制上,对偏差带来的干扰进行提前•处理;改进了数字PID算法,将不完全微分和微分现行算法引入到PID算法小,以改善系统的动态性能。采用了这种新算法,智能车系统的动态性能得到了很大的改善。关键词前馈;改进型PTD算法;模糊化;智能车1引
2、言智能车系统是一个时变h非线性的系统,釆用传统PID算法的单一的反馈控制会使系统存在不同程度的超调和振荡现彖,无法得到理想的控制效果。本文将前馈控制引入到了智能车系统的控制中,有效地改善了系统的实时性,提高了系统的反应速度“;并H根据科能车系统的特点,对数字PID算法进行了改进,引入了微分先行和不完全微分环节,改善了系统的动态特性;同时,利用模糊控制具冇对参数变化不敏感和鲁棒性强的特点⑵,木文将模糊算法与P1D算法和结合,有效地提高了智能车的适应性和鲁棒性,改善了系统的控制性能。2改进PID算法智能车的控制是由飞思卡尔公司的S12芯片完成,所以对智能
3、车的控制要采用计算机控制方法。木文针对智能车控制的特殊性,对传统数字P1D算法做了一些改进,这样可以更好地满足智能千控制的需要。2.1不完全微分PID将微分环节引入智能车的方向和速度控制,明显地改善了系统的动态性能,但对于误差干扰突变也特别敏感,对系统的稳定性冇一定的不良影响。为了克服上述缺点,本文在PID算法中加入了一阶惯性环节⑶,不完全微分PID算法结构如图1所示。图1不完全微分PID算法机构图将一阶惯性环节直接加到微分环节上,可得到系统的传递函数为:VVr徑)=0.+二+一u⑸+u⑸⑸—(1)将(1)式的微分项推导并幣理,得到方程如下:u3)=
4、K(i-a)W3)—仑3—1)]+&出3—1)(2)式中,,由系统的时间常数和一阶惯性环节时间常数决定的一个常数。为了编程方便,可以将2-2式写成如下形式:u(k)=K(1-a)e(k)+an(上一1)_K(1_口)8(疋_1)=尺(1-欣3)+丹@-1)(3)式中,刃@-1)=叫©-1)-乞丄1-。)吩-1)分析式(3)可知,引入不完全微分以后,微分输出在第一个采样周期内被减少了,此后又按照一定比例衰减彳⑷。实验表明,不完全微分有效克服了智能车的偏差干扰给速度控制带來的不良影响,具有较好的控制效果。图2为不完全微分PID算法的程序流程图。2.2微分
5、先行PID由于智能车在跑道上行驶时,经常会遇到转弯的情况,所以智能车的速度设定值和方向设尬值都会发牛频繁的变化,从而造成系统的振荡。为了解决设处值的频繁变化给系统带來的不良影响,本文在智能车的速度和方向控制上引入了微分先行PID算法,其特点是只对输出量进行微分,即只对速度测量值和舵机偏转量进行微分,而不对速度和方向的设定值进行微分。这样,在设定值发生变化时,输出量并不会改变,而被控量的变化相对是比较缓和的,这就很好地避免了设定值的频繁变化给系统造成的振荡,明显地改善了系统的动态性能。图3是微分先行PID控制的结构图,微分先行的增量控制算式如下。沁)=
6、K[e(k)-e(k-1)]+K•e(fc)-K[心)一2c(fc-1)+c(k-2)]一K£3)y3—1)]图2不完全微分PID算法的程序流程图图3微分先行PID控制结构图3前馈控制的应用由于智能车的跑道宽度有限制,所以在经过急转弯的时候,如果速度和方向控制不及时,时能车就可能冲出跑道。由于前馈控制是开环控制,所以前-馈控制的响应速度很快。将前馈控制引入到智能车的控制屮,能够提髙舵机和伺服电机的反应速度,改善智能车系统的动态性能。3.1智能车控制系统结构智能车的控制主要休现在两个方面:一方血是方向的控制,也就是对舵机的控制;另一方血是对速度的控制,
7、也就是対伺服电机的控制。舵机的数学模型较为简单,具冇很好的线性特征,只釆用前馈控制;智能车的速度控制相对复杂一些,速度模型无法准确建立,采用前馈-改进P1D算法进行控制。智能千的控制系统结构如图4所示。图4中,和分别是舵机和伺服电机数学模型。从图中可以看出,科能车的方向控制和速度控制是和互独立的,而口它们都是由路线偏养决雄的。舵机转角与路线偏差之间的对应关系是根据舵机的数学模型得到的,在速度控制凹路屮,既包括反馈回路,又包括前馈环节,伺服电机的控制量是在前馈补偿基础上,再由增量式PID算法计算得到。——路逵G(5)■嵋斗驻柜图4智能车的控制系统结构3
8、.2在方向控制中的应用智能车对方向的控制有两点要求:在直道上,方向保持稳込在转弯处,需要方向变化准确而且迅速
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