遗传模糊自校正PID的汽车防抱制动系统控制器

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1、遗传模糊自校正PID的汽车防抱制动系统控制器1.简介在设计的汽车防抱制动系统的困难可分为如下。第一，车辆刹车力度是非线性的。第二，有很多未知的环境，如道路的摩擦系数，可能是湿的，有雪的，或者干的。最后由于机械磨损和老化导致参数的变化。最近，大量关于防抱死制动系统研究已进行。目前，大多数商业防抱死制动系统是基于查找表格式的方法。这些表的校准通过反复实验室试验和工程领域的测试。对于常规的PID自动机控制器被广泛接受的行业。根据在YU（1999）的一篇调查报告，一个行业超过90％的控制循环中使用PID。这是因为PID控制器容易理解，容易向其他人解释，容易实施

2、。不幸的是，PID回路的运作中有许多是在不断监测和调整需要，因为它们很容易成为调整不当。一般来说，为了满足实时运转的需要，自校正是必要的。成功的激发了模糊控制器控制的非线性、复杂，在现实的世界变动态过程，就出现了模糊逻辑控制器的理论方面的研究工作急剧增加。主要的原因是，模糊逻辑控制器基本上纳入了控制策略的人的专门知识，开发更容易理解的语言解释。在不同类型的模糊逻辑控制器结构中，PI类型和PD类型模糊逻辑控制器非常普遍。其他有关工程使用了不同的适应政策，以改善一个或多个性能指标。然而，PID类型模糊逻辑控制器的发展不是很普遍，因为它们需要三维规则库的建设

3、，那是复杂的设计。此外，为了使PID类型模糊控制器的自适应，自由适应性参数增加，它们的相互作用和相互依存的人数进一步复杂化的情况。对汽车使用模糊系统的自动调节PID控制器的领域，吸引了很多作家。一个模糊的自校正增量PID控制器已经被Heetal.s-z.etal(1993)提出。该控制器实现了一个传统的PID结构，开始与比例增益，积分时间和微分时间值的运作，获得著名的齐格勒-nichls调整公式。该计划实施的监督模糊系统，每个采样时刻的控制参数自适应变动的情况，提高控制性能。另一项研究，为调查的PID整定模糊逻辑控制器已被visioli在一月作出。在他

4、的工作，有几个PID控制方案进行了模拟线性系统。虽然在大多数情况下，控制器的性能优越的线性过程显示，它们仅能减少冲锋，同时在日益兴起的费用，且降解变得越来越重要随着增加的时间延迟。这限制了作为一个整体接受良好的控制机制。根据上述作品，可以得出结论，Z-N方法已被广泛地作为整定PID控制器的开关线。这可能是指该方法能够保持良好的负载扰动衰减。然而大多数的研究已经转化协调问题从使用Z-N调整参数到其他作者定义的参数，并以新的参数模糊逻辑为调谐工具。这表明缺乏一个通用的方法可用于线性和非线性对象。此外，Z-N方法的适用性和应用范围是有限的。例如，它不适合与时

5、间常数的比值小于0.15或者大于0.6。该方法还不适于阻尼和高灵敏度差，同时不适于闭环突然发生相当大的参数变化。在这个研究中，一个自校正的PID控制器为防抱死制动系统计划。控制防抱死制动系统的制动扭矩对于避免锁方向盘是必须的，以至于开车的人能控制车的运动。参数的变化为一个简单，无模型模糊PID型结构发展为三个独立的广义模糊系统的有效结合的过程。通过调整每个PID是一阶Takagi-Sugeno模糊系统，确定其最佳离线使用改进的遗传算法参数控制目标是保持在理想范围内的轮胎滑移率，同时保持最小的制动距离，制动时由驱动程序的要求。用这种方法，PID控制器可自

6、动调整，以满足系统的不确定性，实现令人满意的答复。对道路状况的稳健性进行审查，并通过数值试验结果与先前的作品相比。本文组织如下,第2节介绍了有关季度汽车防抱死制动系统的模式建立一个数学模型。第3节介绍了整定PID控制器领域以往的作品。第4说明提出的PID自整定方案一阶基于T-S模糊系统。模糊系统的数据库通过学习达到最佳的性能指标，用改进的遗传算法。模拟结果和讨论载于第5节。第6节为我们总结评论。1.防抱死制动系统的模型2.1本季度车辆动态模型验证控制性能，本节演示了一个简化的四分之一车辆模型动态议案，是被AssadinandNouilllant推导的。

7、fig.1.非线性动力学可以描述如下。在纵向方向的力的平衡（1）所定义的滑移率（2）总结对车轮扭矩中心（3）用公式(1)和公式（2）重排（4）公式（4）清楚地看出，在制动过程中，滑移率是根据输入扭矩U和车速在状态空间依赖，系统的状态变量是:，在哪里停车距离的状态空间方程是（5）在式（5）的状态空间模型已被用于模拟测试，以评估该防抱死制动系统的性能，采用不同的PID控制策略。在制动过程中，我们假设车轮半径不变，车速和车轮角速度是通过换能器在适当的地方可用信号。以至于滑移率是防抱死制动系统的可用参数的闭环系统。1.2制动基础知识和问题的定义防抱死制动系统的

8、能力去保持车辆的稳定性和可靠性，并且仍然产生短的制动距离比从锁定车轮停止这些，来自该关系的附着