基于模糊控制和PID控制自主车辆速度跟踪控制(含MATLAB仿真程序).doc

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1、一、设计原理设计思想：油门控制采用增量式PID控制算法,刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。选择规则：首先定义速度偏差-50km/h≤e（k）≤50km/h，-20≤ec=e（k）-e（k-1）≤20，阀值eswith=10km/h。若：e（k）<0①e（k）>-eswithandthrottlr_1≠0选择油门控制②否则：先将油门控制量置0，再选择刹车控制若：0

2、0]，刹车控制量输出u基本论域取[-30,30]，这里我将这三个变量按照下面的公式进行压缩离散化：其中，，n为离散度。e、ec和u均取离散度n=3，离散化后得到三个量的语言值论域分别为：E=EC=U={-3,-2,-1,0,1,2,3}其对应语言值为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}2.确定隶属度函数E/EC和U取相同的隶属度函数，边界选取钟形隶属度函数，中间取三角形隶属度函数，即：说明：边界选择钟形隶属度函数，中间选用三角形隶属度函数，图像略。实际EC和E输入值若超出论域范围，则取相应的端点值。3.模糊控制规则由隶属度函数可以得到语言值隶属度（通过

3、图像直接可以看出）如下表：表1：E/EC和U语言值隶属度向量表-3-2-10123NB10.500000P0NM010.50000P1NS00.510.5000P2ZO000.510.500P3PS0000.510.50P4PM00000.510P5PB000000.51P6设置模糊规则库如下表：表2：模糊规则表UEEC—NBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMPSZOZONMPBPMPMPSZOZONSNSPMPMPSPSZONSNSZOPMPSPSZOZONSNMPSPSPSZOZOZONSNMPMPSZOZOZONSNMNBPBZOZOZONS*

4、NMNMNB3.模糊推理由模糊规则表3可以知道输入E与EC和输出U的模糊关系，这里我取两个例子做模糊推理如下：if(EisNB)and(ECisNM)then(UisPB)那么他的模糊关系子矩阵为：其中，,即表1中NB对应行向量，同理可以得到，,if(EisNBorNM)and(ECisNB)then(UisPB)，结果略。按此法可得到27个关系子矩阵，对所有子矩阵取并集得到模糊关系矩阵如下：由R可以得到模拟量输出为：4.去模糊化由上面得到的模拟量输出为1×7的模糊向量，每一行的行元素（u（zij））对应相应的离散变量zj，则可通过加权平均法公式解模糊：从而得

5、到实际刹车控制量的精确值u。油门控制：油门控制采用增量式PID控制，即：其中ki=kp×ts/Ti，=kp×Td/ts只需要设置、Ti、Td三个参数即可输出油门控制量。二、调整参数按照上述算法流程，应用MATLAB进行仿真实现，在参数调试过程中采用如下方法：首先将油门和刹车分开进行调整参数，最后再将调整好的参数写入总程序中调整。1.油门PID参数调节油门只需要调整kp、Ti、Td三个参数，根据经验，首先令Ti、Td为0，kp由0逐渐增大，在增大kp的过程可知，kp越大系统调节时间越短并趋于稳定，在达到一定程度后，继续增大系统将出现波动。kp=0.1kp=0.4

6、kp=0.9调节Ti的过程发现，Ti对系统稳定性影响并不大，将Ti由10增大到30的过程中系统输出没有变化。Ti=10Ti=30在给Td赋值时，最开始从1增大，发现系统越来越不稳定，于是逐渐减小，到0.003时趋于稳定，它的可调节范围很小，随其值的减小最大误差值逐渐减小，增大则系统趋于不稳定。kp=0.001kp=0.002kp=0.0032.刹车调节首先，为了适应该系统，将刹车输出量限制在[-150,150]之内（最初设计其范围为[-30,30]），对于该控制，可调节参数较多，包括隶属度函数、模糊规则表、输入输出变量区间、语言值论域、模糊推理及解模糊方法等等

7、，这里由于模糊规则需要经验设定，本算法没有实际参考，所以这里只调整规则表，其他参数固定不变。以下为最初设计的模糊规则表：UEEC—NBNMNSZONBPBPBPMPMNMPBPMPMPSNSPMPMPSPSZOPMPSPSZOPSPSPSZOZOPMPSZOZOZOPBZOZOZOZO由于实际刹车控制中对于加速采取比较单一的置零（在选择规则中设定）输出，所以在规则表中e<0部分没有规则，然而为了仿真方便，使参数调节更清晰，重新定义模糊规则表如下：UEEC—NBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMPSZOZONMPBPMPMPSZOZONSNSPMPMP

8、SPSZONSNSZOPSZOZOZO