电动独轮车的模糊自适应控制论文

电动独轮车的模糊自适应控制论文（精选7篇）

电动独轮车的模糊自适应控制论文 篇1

相比于电动自行车和摩托车，电动独轮车具有体积小、重量轻，携带方便等很多优点，将成为一种新型的短途出行的交通工具。针对骑行电动独轮车本体结构和控制策略的研究越来越受到人们的关注。

独轮车的控制主要分俯仰和横滚平衡控制，如果独轮车的横滚平衡是由骑行者来实现，那么载人的电动独轮车的控制目标就是通过对电机的控制实现俯仰平衡。骑行者的身体前倾使车身前倾，为了保证人不摔倒，车轮需要向前滚动来实现俯仰平衡，同理骑行者身体后仰就需要车轮向后滚动来保持平衡。为了实现独轮车的俯仰平衡控制，学者们提出了不同的控制方案。文献[7]提出了传统的PD控制器来实现平衡控制，但是系统的抗干扰能力较差;文献提出了一种建模方法并通过线性二次型调节器(LQR)来实现独轮车的稳定，但仅实现车体本身的一种平衡控制，没有考虑车体有不同负载时的运行情况。文献提出自适应非线性控制器实现了载人独轮车的平衡控制并获得了良好的骑行性能，但是控制策略以精确的数学模型为基础，实现起来也较为复杂。

为了简化控制模型并在实际骑行中得到较好的动、静态特性，本研究首先利用牛顿力学方法建立骑行电动独轮车的动力学模型，分析不同的骑行者的姿态与被控对象之间的非线性关系，然后设计对被控对象参数变化不敏感的自适应模糊PD控制器，最后通过实验验证控制策略在提高骑行电动独轮车的稳态、动态性能以及鲁棒性方面的有效性。电动独轮车控制模型

1.1 系统框架

骑行电动独轮车外观如图1所示。独轮车的主体为带有控制电路板的外转子永磁无刷直流电机。当骑行者通过前倾或后仰使车体前后倾斜时，永磁无刷直流电机输出合适的转矩使车体滚动，来保持骑行者以及车体的俯仰平衡。踏板跟车体硬性连接，踏板的角度直接反映了车体的倾斜程度，保持踏板水平也就保持了整个系统的平衡。

1.2 数学模型

由于实际的机械零件和运动过程比较复杂，一般需要在允许的范围内忽略摩擦、形变以及弹性等因素。

1.3 模糊控制器设计

电动独轮车通过对电机的转矩控制实现最终的平衡运行，其控制框图如图4所示。由陀螺仪和加速度计测量所得的独轮车姿态信息，通过滤波后输入控制器。控制器输出转矩控制信号通过驱动板施加给电机，以此来实现独轮车平衡运行。实验及结果分析

电动独轮车的电机采用外转子永磁无刷直流电机，其额定电压为50 V，额定转速360 r/min，额定功率350 W。实验时，50 V母线电压由装在独轮车内部区的锂电池提供。主控制芯片采用 Cypress 公司的PSoC4。结束语

骑行电动独轮车是一个强非线性系统，不同的骑行环境和骑行者的使用方法对其平衡控制有较大的影响。

电动独轮车的模糊自适应控制论文 篇2

相比于电动自行车和摩托车, 电动独轮车具有体积小、重量轻, 携带方便等很多优点, 将成为一种新型的短途出行的交通工具。针对骑行电动独轮车本体结构和控制策略的研究越来越受到人们的关注[1,2,3,4,5,6]。

独轮车的控制主要分俯仰和横滚平衡控制, 如果独轮车的横滚平衡是由骑行者来实现, 那么载人的电动独轮车的控制目标就是通过对电机的控制实现俯仰平衡。骑行者的身体前倾使车身前倾, 为了保证人不摔倒, 车轮需要向前滚动来实现俯仰平衡, 同理骑行者身体后仰就需要车轮向后滚动来保持平衡。为了实现独轮车的俯仰平衡控制, 学者们提出了不同的控制方案。文献[7]提出了传统的PD控制器来实现平衡控制, 但是系统的抗干扰能力较差;文献[8-9]提出了一种建模方法并通过线性二次型调节器 (LQR) 来实现独轮车的稳定, 但仅实现车体本身的一种平衡控制, 没有考虑车体有不同负载时的运行情况。文献[10]提出自适应非线性控制器实现了载人独轮车的平衡控制并获得了良好的骑行性能, 但是控制策略以精确的数学模型为基础, 实现起来也较为复杂。

为了简化控制模型并在实际骑行中得到较好的动、静态特性, 本研究首先利用牛顿力学方法建立骑行电动独轮车的动力学模型, 分析不同的骑行者的姿态与被控对象之间的非线性关系, 然后设计对被控对象参数变化不敏感的自适应模糊PD控制器, 最后通过实验验证控制策略在提高骑行电动独轮车的稳态、动态性能以及鲁棒性方面的有效性。

1 电动独轮车控制模型

1.1 系统框架

骑行电动独轮车外观如图1所示。独轮车的主体为带有控制电路板的外转子永磁无刷直流电机。当骑行者通过前倾或后仰使车体前后倾斜时, 永磁无刷直流电机输出合适的转矩使车体滚动, 来保持骑行者以及车体的俯仰平衡。踏板跟车体硬性连接, 踏板的角度直接反映了车体的倾斜程度, 保持踏板水平也就保持了整个系统的平衡。

1.2 数学模型

由于实际的机械零件和运动过程比较复杂, 一般需要在允许的范围内忽略摩擦、形变以及弹性等因素。为了建立满足要求的近似数学模型, 笔者首先进行如下假设, 对独轮车进行合理的简化:

(1) 独轮车本体以及骑行者均为刚体;

(2) 运动时车轮不打滑, 只有滚动没有滑动;

(3) 忽略摩阻力偶矩, 只考虑摩擦力与摩擦力矩;

(4) 忽略空气阻力。

独轮车简化模型示意图如图2所示。独轮车在前进的方向是x轴正方向, 车体轴线为y轴, 正方向向上。本研究定义的各个变量如表1所示。

以在斜坡行走的骑行独轮车为例。车轮的运动可以分解为沿斜坡方向的直线平动和绕独轮车转轴的转动。受力分析如图3 (a) 所示, 车轮受到沿斜坡方向地面的摩擦力Hf和指向转轴的支持力N, 车身对车轮的作用力可以分解为沿x轴的H和沿y轴的V。得到方程如下:

在车轮只有滚动没有滑动的假设下, 可以得到:

由式 (1, 2) 可得:

车身的运动可以分解为沿斜坡方向的直线运动和绕等效质点的转动。受力分析如图3 (b) 所示, 车身受到车轮对其的作用力可以分解为沿x轴的H和沿y轴的V。由此可得到方程:

由图3可知:

对等式两边对t微分处理并代入式 (4) 可以得到车轮与车身之间的相互作用力:

将式 (6) 代入式 (3, 4) 消去相互作用力H和V可得到:

式 (7) 为电动独轮车的动态模型, 可以看出车身的俯仰角和转矩呈非线性关系, 同时对于同一辆电动独轮车, 当不同身高、体重的人骑行时, 相应的M、L和Jp也不相同, 导致不同的动态模型。如果控制器对模型的依赖性较强, 就会增加控制的复杂程度以及对各种运动状态的适应性。

1.3 模糊控制器设计

电动独轮车通过对电机的转矩控制实现最终的平衡运行, 其控制框图如图4所示。由陀螺仪和加速度计测量所得的独轮车姿态信息, 通过滤波后输入控制器。控制器输出转矩控制信号通过驱动板施加给电机, 以此来实现独轮车平衡运行。

由于实际系统受到外界不确定因素的影响, 其模型具有不确定性, 传统PD控制器的参数很难保证控制效果始终处于最优状态[10]。模糊自适应PD控制是以模糊控制规则调节PD参数的一种自适应控制系统, 以传统PD控制为基础, 根据不同的系统误差及误差变化率, 按照模糊规则来在线计算PD参数, 从而实现对PD参数的最佳调整, 能较好地适应模型变化引起参数变化的要求, 进而改善系统的动态、静态性能。

为了提高控制器的抗干扰性能, 本研究用到的传统PD控制器和模糊自适应PD控制器都引入了角加速度分量。模糊自适应PD控制器结构图如图5所示。

经过滤波之后得到的角度θ和角速度ω作为模糊控制器的输入, 经过模糊推理, 然后输出Δkp、Δkd, 以此来调整传统PD控制器的参数, 对测量得到的角速度ω微分得到角加速度ω̇, PD控制器的输出与角加速度分量相加得到自适应模糊PD控制器的输出u, 计算公式如下:

其中:k—固定值, 设PD参数的初始值为k′p和k′d, PD控制器的参数整定的计算公式如下:

设输入θ、ω和输出k′p、k′d的论域均取为{-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3}, 对模糊控制器的输入和输出进行模糊化处理。模糊子集为{负大 (NB) , 负中 (NM) , 负小 (NS) , 零 (ZO) , 正小 (PS) , 正中 (PM) , 正大 (PB) }, 模糊子集可以通过隶属度函数描述, 采用的三角形隶属度函数如图6所示。

从式 (7) 可以看出, 电机的输出转矩与车体的加速度、车身的角速度、角加速度相关。转矩与车身的俯仰角呈非线性关系。对电动独轮车的运行情况进行分析, 可归纳得到角度θ和角速度ω跟PD控制器的参数kp、kd之间的关系:

(1) 当|θ|较大时, 为使独轮车快速得恢复到平衡状态, 应该选取较大的kp和较小的kd;

(2) 当|θ|中等时, 为使独轮车恢复到平衡状态时超调较小, 应取较小的kp和适当的kd, 值得注意的是kd的选取对于系统的响应影响较大;

(3) 当|θ|较小时, 为使独轮车具有较好的稳定性能, 应取较大的kp, kd的选取要恰当, 以避免独轮车在平衡点附近出现震荡。

基于以上的定性关系, 本研究针对骑行电动独轮车的运行状态, 建立的模糊规则表如表1, 表2所示。

在模糊控制中, 经过模糊逻辑推理后, 输出的是模糊量, 在此采用重心法来解模糊, 算法如下式:

式中:A (ui) —输出元素的隶属度函数, ui—输出函数的语言值。

2 实验及结果分析

电动独轮车的电机采用外转子永磁无刷直流电机, 其额定电压为50 V, 额定转速360 r/min, 额定功率350 W。实验时, 50 V母线电压由装在独轮车内部区的锂电池提供。主控制芯片采用Cypress公司的PSo C4。

采用传统PD控制和自适应模糊PD控制时, 人在骑行过程中的控制量u及其组成部分的波形如图7 (a) 、7 (b) 所示。图7的纵坐标是根据PWM占空比换算得到的电压值。kpθ反映了电动独轮车的姿态变化情况, kpθ的数值接近于零表示独轮车处于零点附近的俯仰平衡状态, 在骑行过程中, 电动独轮车的姿态变化小表明骑行平稳。1 s时, 车体在骑行者前倾的过程中开始前进, 接近3 s时, 车体基本稳定在固定的角度, 车体达到转矩平衡, 平稳得前行。7 s之后, 骑行者离开独轮车, 车体慢慢停了下来, 再次达到零点附近的俯仰平衡状态。图7 (a) 、7 (b) 中kpθ波形的波动都比较小, 说明在两种控制下独轮车都可以正常得骑行, 但从图7 (b) 可以看出自适应模糊PD控制器的应用使得角度波动更小, 骑起来更加平稳。

两种不同控制方法的动态响应如图8 (a) 、8 (b) 所示, 在电动独轮车稳定运行时, 给车身施加一个力, 车身再次达到俯仰平衡过程中控制量u及其组成部分的变化情况。在大约0.2 s时, 车体受到人为的扰动冲击, 采用传统PD控制器的电动独轮车经过3次振荡才恢复平衡, 而自适应模糊PD控制的应用使得车身没有发生振荡, 快速平稳得再次达到平衡状态。当施加同样大小的力时, 图8 (b) 中的kpθ的变化也更小。

3 结束语

骑行电动独轮车是一个强非线性系统, 不同的骑行环境和骑行者的使用方法对其平衡控制有较大的影响。

本研究设计的自适应模糊PD控制器能较好地适应应用环境, 保证骑行者的正常骑行, 实验结果验证了控制器稳态性能更好, 而且具备更强的鲁棒性。

摘要：针对电动独轮车稳态性能差和抗负载转矩扰动能力差的问题, 将自适应模糊PD控制技术应用到电动独轮车的姿态控制中。该系统是以加速度计、陀螺仪为姿态传感器, 永磁无刷直流电机为执行机构的单轮平衡车, 在分析骑行过程中电动独轮车姿态变化的基础上, 推导了系统对应的动态模型, 建立了电动独轮车的姿态信息与电机输出转矩之间的关系, 并结合传统PD控制和模糊控制的相关理论, 提出采用自适应模糊PD控制的方法实现电动独轮车的姿态控制。在实验室搭建的电动独轮车上, 分别采用传统PD控制和自适应模糊PD控制方法进行了试验比较。研究结果表明, 相比于传统的PD控制器, 自适应模糊PD控制在不同的运行环境都可以获得良好的控制效果, 可以提高系统的动静态性能。

关键词：电动独轮车,自适应模糊PD控制,动态模型

参考文献

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电动独轮车的模糊自适应控制论文 篇3

关键词：热风炉；模糊自适应控制；快速跟随性；仿真；模型

中图分类号：TP273.3 文献标识码：A 文章编号：1674-1161（2014）04-0045-03

热风炉是高炉鼓风的加热设备，是高炉炼铁生产过程中的重要设备之一，它承担着将燃烧煤气所产生的热量传递到高炉鼓风的关键作用。根据热风炉的实际情况，详细描述基于模糊自适应的热风炉燃烧控制系统的设计，在Sinulink仿真时运用S函数实现模糊自适应控制器和系统快速跟随特性，并在此基础上对控制算法进行仿真研究。

1 热风炉模糊自适应控制系统设计

1.1 模糊自适应控制系统的设计

在快速加热期，使拱顶温度尽快达到给定值。当拱顶温度接近拱顶控制温度时，平稳过渡；当废气温度上升到上限（废气管理温度）时，停止加热。选取加热期拱顶温度的偏差e及其偏差变化率ec作为模糊控制器输入量，输出控制量为u，即煤气流量。当拱顶温度偏大，且有继续增大的趋势时，减少煤气流量；当拱顶温度较大，但速率的变化为负时，保持流量不变；当拱顶温度偏低，且有继续减小的趋势时，适当增加煤气流量。系统应随生产条件的变化自动调整相关参数。热风炉拱顶温度控制系统结构如图1所示。

1.2 模糊自适应控制模型的设计

1.2.1 模糊控制器参数的选择

1） 输入、输出隶属函数的选择。模糊控制器均采用“标准”二维模糊控制器形式，即二输入、一输出。变量模糊集论域均为[-6，6]，采用常用的三角形隶属函数。

2） 输入、输出变量论域及各增益系数的选择。偏差增益系数Ke的大小对系统的动态性能影响很大。Ke较大时，系统上升较快，超调量也较大，过渡过程较长。模糊控制器采用增量输出的方式，因为模糊集论域为[-6，6]，最大增量值为6Ku（Ku为模糊控制器输出增益系数）。控制量u1（t）的实际论域为[0，11]，其最大值为11，最大增量Δu1（kT）一般是u1（kT）最大值的百分位，如选Δu1（kT）为11×2%=0.22，那么Ku的初选值为Ku=0.037。

1.2.2 模糊逆模型参数的选择 实际上，模糊逆模型的形式与直接模糊控制器（指系统闭环内所采用的模糊控制器）完全一样。模糊逆模型中的模糊控制器采用“标准”形式，即二输入、一输出。变量模糊集论域均为[-6，6]，采用常用的三角形隶属函数。选择参数时，首先初步确定出模糊逆模型的yke，ykc及yku的值，然后集中在增益系数yku的调整上（yku称为自适应系数），调整方法类似于传统自适应控制器。本文选择yku=1。

2 仿真与分析

2.1 与直接模糊控制方法的比较

3 结论

本试验根据热风炉的工艺特点和燃烧特性，设计一种适用于热风炉燃烧控制的模糊自适应控制策略，建立了热风炉模糊自适应控制模型，分析模糊自适应控制模型的选择和逆模型的建立方法。仿真结果表明：模糊自适应控制策略能够取得良好的控制效果，并实现系统的快速跟随性。

参考文献

[1] 马竹梧.高炉热风炉全自动控制专家系统[J].控制工程，2002，9（4）：52-57.

[2] 黄兆军，楼生强，李钢，等.涟钢5#高炉热风炉燃烧的智能控制[J].冶金自动化，2002（4）：38-40.

[3] 汪光阳，胡伟莉.专家模糊控制系统在热风炉燃烧过程的应用[J].工业仪表与自动化，2005（1）：17-19.

Abstract： The study and application of a kind of fuzzy adaptive controller is discussed based on the technical characteristic of hot blast stove in the blast furnace system. The model of fuzzy adaptive control used in hot blast stove is established. Simulation experiments were conducted on the control system using Simulink of MATLAB. The simulation results prove that the strategy of fuzzy adaptive control can achieve the better control effect.

电动独轮车的模糊自适应控制论文 篇4

近年来随着电力电子和微电子技术的发展，开关磁阻电机(SRM)越来越受到关注。相对于其他电机，其具有结构简单、成本低廉、运行可靠、调速范围广、各相独立等特点，在航空、汽车等领域得到了大量应用。但是由于SRM特有的开关特性，在运行过程中伴随着较大的转矩波动，由此产生的严重的噪声和振动会对SRM的应用产生较大的制约[1,2,3]。因此，国内外学者都对SRM的控制策略进行了很多研究。

模糊控制是一种不需要了解被控对象精确数学模型的智能控制方法，对被控对象参数变化不敏感，非常适合应用于SRM的控制。针对SRM的特点，学者们进行了很多关于模糊控制的研究，文献[4]研究了一种查表方式的模糊控制，在低成本的单片机上也有较好的性能;文献[5,6]对模糊PI控制进行了研究，得到了较好的性能。上述方法的模糊规则一旦选定无法更改，而模糊自适应能够根据不同场合实现在线改变模糊规则，该方法的核心在于校正因子的选择，对于校正因子的选择，文献[7,8]分别采用了遗传算法和神经网络算法，都有很好的动态和静态响应;文献[9]中提出了一种校正因子进行模糊计算的方法，有较好的响应性能。但是上述方法在线改变模糊规则的同时，带来了较大的计算量，给模糊自适应的实现带来了困难。

本研究结合模糊自适应方法，讨论自适应因子对控制的影响，提出一种简化的校正因子选择方法，实现根据特定场合在线改变模糊规则，通过仿真和实验验证模糊自适应控制方法对SRM调速控制具有良好的性能。

1 开关磁阻电机控制模型

1.1 系统框架

以8/6为例的SRM控制框图如图1所示，基本的控制方法采用PWM斩波控制。

为了使控制更灵活，变频器拓扑结构采用四相不对称半桥结构，不对称半桥拓扑如图2所示。

1.2 模糊控制器设计

模糊自适应控制框图如图3所示。模糊自适应控制基本结构采取双输入单输出的方式，其中输入量为误差E，误差的变化量EC，输出U，校正因子α。根据系统控制的要求选取不同的α，可以实现在线对模糊规则表的改变。

模糊化的过程主要是将精确的输入量转化为模糊控制识别的模糊子集中。这里E、EC、U整数化的论域为{±7，±6，±5，±4，±3，±2，±1,0}。当输入量被转化到模糊论域后，需要转化到模糊子集才能进行模糊推理，此处E、EC、U都采用7档，即{负大(NB)，负中(NM)，负小(NS)，零(Z)，正小(PS)，正中(PM)，正大(PB)}，模糊子集可以通过隶属度函数描述，采用的三角形隶属度函数如图4所示。本研究采取的模糊推理方式为Mamdani模糊推理方法。

带有校正因子的模糊规则一般可以用下式的控制规则表示:

输出量对计算结果进行取整运算，式中的α称为校正因子，通过改变α的值，可以改变偏差和偏差变化的不同加权程度，避免规则定义中过大的不平滑性[10]。对于SRM的运行，由转矩平衡式可知:

在启动或者大范围速度变化时，调节器输出指令电流Ι*一般输出值较大，导致输出电磁转矩Te较大，而摩擦阻力Βω和负载转矩TL的影响较小，加速过程可视为匀加速，而转矩脉动对转矩影响较小可视为有较大的E而EC近似不变，最优的控制量应选择较大的α值，随着转速的升高，误差Ε也在减小，控制量的α值不再增加，此过程中最优α可以近似与E呈线性关系;而在稳态运行时，Te可视为恒定值，而实际转矩会由于SRM的开关特性有一定抖动，可视为扰动量ΔTe，转矩平衡式中其他量基本不变，因此，稳态运行时影响控制量较大的是EC，应选用较小的α值，为了简化运算，可认为最优的α值与EC呈线性关系，由此当扰动出现后α值变小，并保持该值。同时为了避免模糊规则表频繁改变，需要在变化中设置阈值，并且采用增量的形式，具体的表达式如下式所示:

式中:k1,k2—需要保证校正因子的增量在0～1之间;σ，δ，ε—误差和误差偏差量的门阈值;α(0)—可以设为0.5。

此时的模糊规则表如表1所示。

本研究解模糊采用的是重心算法，即取隶属度函数曲线在连续域上与横轴所包围的面积的重心为模糊推理的输出值，如下式:

式中:μ(ui)—输出元素的隶属度函数，ui—输出函数的语言值。

2 仿真和实验结果

2.1 仿真验证结果

为了验证前述方法的正确性，本研究分别采用仿真和实验的方法对SRM进行调试。仿真采用Matlab的Simulink组件，被控对象为一台8/6的开关磁阻电机，驱动器采用四相不对称半桥。

仿真时设定条件如下:

开通角0°;关断角30°;给定转速为500 r/min;分别采用α=0.2,0.8和f(E,EC)，α=f(E,EC)为式(3)所给定函数。

其中，3种情况进行启动时不同α速度响应如图5所示。由图5可以发现，在启动时由于误差较大，对控制起主要影响的是E，因此α=0.8的速度响应速度最快，而α=0.2的上升最慢，而α=f(E,EC)性能介于二者之间。

为了验证不同α值对突加负载的响应，设置在稳定运行在500 r/min时，电机突加突卸负载时转速波形如图6(a)所示，突加负载时转矩响应放大如图6(b)所示。从图6中可以发现，使用变校正因子的方法能够对扰动有很好的抑制作用。

2.2 实验验证结果

实验采用8/6四相SRM，不对称半桥驱动电路。电机最大电感0.226 03 H，最小电感0.028 65 H，最大磁链为0.273 44 Wb，额定转矩0.95 N·m，额定转速1 500 r/min，额定电压132 V，额定功率150 W，控制芯片采用TI公司的TMS320F28335，光栅码盘线数为2 500线，4倍频后使用。

实验时，母线电压为30 V，从静止开始空载给定转速600 r/min，其中速度给定和速度响应曲线采用DA输出滤波后显示，示波器截屏的时间刻度都为1 s/div。PI控制的速度给定及响应曲线和A、B两相的电流波形如图7(a)所示，带有校正因子的模糊控制波形如图7(b)所示。突加突卸负载时模糊自适应和PI控制的波形如图8(a)、8(b)所示。对比可以发现模糊自适应方法具有较好的动态和静态响应。

3 结束语

针对SRM运行中的非线性和强耦合现象，本研究将模糊自适应控制应用到SRM调速控制中，通过仿真和实验，验证了带有校正因子的模糊自适应方法在SRM调速系统中有较好的动态和静态响应性能，对运行中开关特性造成的转矩波动有一定抑制作用。简化的校正因子选择方法兼顾了运算量和性能，实现了不同运行条件下的平稳切换。研究人员可以根据变化的需求，改变校正因子变化的系数，避免了模糊规则变化过快或者过慢的情况。同时笔者根据实际使用的情况设置了误差限，以避免采样等问题产生的小误差而引起系统的振荡现象。

参考文献

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智能电动独轮车 篇5

智能电动独轮车的构成采用了模块化设计，使用者能够自行拆卸、更换零件，没有任何烦恼。这款智能电动独轮车配备一块快充锂电池。锂电池拥有两种方案可选：83W/h或240W/h。在使用标准充电器的情况下，这两种电池均可在60分钟到120分钟内完成充电。如果采用效率更高的250W无风扇交流充电器，这两块电池可在30分钟到60分钟内完成充电。

考虑到使用感，它的重量仅为12.8kg，配备了一个可伸缩的聚氨酯把手，便于用户携带，用户可以方便地将其提回公寓或是提入地铁。这款智能电动独轮车的骨架由高强镁合金打造而成，马达的声音也很安静，整体框架和踏板进行了防滑处理，踏板可吸附在两侧，再也不用紧螺丝。此外，它还拥有多种配色方案可选。

在安全性方面，该款独轮车采用了三重安全报警：声音、信号灯和振动，能够确保骑行的安全性。当这款智能电动独轮车出现超速、过度倾斜、低电量、内部故障或过热的情况时，就会发出报警信号。为了方便用户们更加清楚地了解智能电子独轮车的状态，该公司还推出了一款匹配的应用程序。这款应用程序适配于任何智能手机，能够显示独轮车的充电情况、位置信息以及其他相应的信息。对于使用者来说，最重要的除了安全性以外，就属电池的续航能力了。这款智能电动独轮车分两种型号，C型可续航10km左右，E型30km左右，实验现场测试数据表明，它的时速最高可达22 km/h，有没有感觉很给力呢？

在2015年米兰世博会上，这款智能电子自平衡独轮车在中国馆内惊艳亮相，展示了亚洲国家在短距离交通工具上取得的辉煌成就。这辆智能电动独轮车的问世，必将为短距离的城市交通带来不一样的精彩体验。

电动独轮车的模糊自适应控制论文 篇6

1、蒸汽发生器水位控制模型

蒸汽发生器的数据模型如下所示:

式中, Gw (s) 表示给流量的阶跃响应的传递函数;Gf (s) 表示前馈传递函数;GD (s) 表示蒸汽流量阶跃变响应的传递函数;λW表示给水流量变送器的比例系数;D表示蒸汽流量;W表示给水流量;s表示拉普拉斯算子。

2、模糊自适应PID控制系统的设计

模糊控制的理论基础包括模糊变量、模糊集合和模糊逻辑等理论, 该控制方法的基本原理是按照人的先验知识对被控对象进行智能控制。模糊控制能够依据蒸汽发生器水位控制的基本参数进行控制设计, 不必考虑蒸汽发生器水位控制系统的精确数学模型, 所以模糊控制技术能够应用于无法建立精确数学模型以及在信息不足的情况下产生的病态的蒸汽发生器水位控制系统的控制之中, 从而能够实现对液压系统的精确控制。但是, 模糊控制无法消除静态误差, 因此可以将模糊控制引入到PID控制技术中, 利用模糊规则实现对PID控制器的参数时实地调整, 从而能够充分地结合模糊控制技术和PID控制技术的优点, 使蒸汽发生器水位控制系统的控制具有较好的动态和静态特征, 从而提高蒸汽发生器水位控制系统控制的可靠性。

模糊PID控制技术可以将模糊规则以及相应的控制预先存储到计算机的知识库中, 计算机能够依据蒸汽发生器水位控制系统的响应情况, 依据事先存储的知识库进行模糊推理, 实现对PID控制器参数的实时调整, 从而可以有效地将模糊控制以及PID控制技术结合起来。

模糊控制器包括两个输入, 分别是误差e以及误差的变化率ec, 利用模糊控制对PID控制器的参数进行在线调节, 从而可以获得PID控制器中三个参数的变化量, 分别是比例系数kp、积分系数ki、微分系数kd, 最终达到输出预设值的目的。

蒸汽发生器水位控制系统的模糊PID控制系统简图如图1所示。按照实际测试的结果, 可以对PID控制器的参数进行调整, 将传统PID算法和模糊控制的优势结合起来, 从而能够实现对蒸汽发生器水位控制系统的平稳控制。模糊PID控制器的控制原理如下:首先, 设计出模糊PID控制器的基本结构、将控制系统的输入和输出进行模糊化操作、定义相应的模糊控制规则、设计近似推理算法、最后进行去模糊化操作。

(图1) 中R (s) 表示蒸汽发生器水位控制系统的输入, Y (s) 表示蒸汽发生器水位控制系统的输出, U (s) 表示PID控制器的输出。E (s) 表示蒸汽发生器水位控制系统的反馈误差, 是PID控制器的输入, 可以表示为如下的形式:

PID控制器的传递函数的数学表达式如下所示:

通过模糊控制规则可以实现PID控制器的参数kp、ki和kd的实时调整, 可以对蒸汽发生器水位控制系统进行优化控制, 从而使焊管切割机可以稳定地、可靠地工作。模糊PID控制的主要过程如下:

(1) 定义模糊控制器的输入和输出, 分别为偏差e以及偏差变化率ec, 同时进行输入量的模糊化操作。

(2) 按照模糊控制规则对经过模糊化处理所获得的偏差e和偏差变化率ec进行推理, 从而可以获得模糊控制器的kp、ki和kd的最优值。

(3) 利用模糊控制规则实时地监测精确值, 所获得的精确值可以作为PID控制器的输入, 从而能够对蒸汽发生器水位控制系统进行实时地在线控制。

3、模糊PID控制器的参数初始化

依据蒸汽发生器水位控制系统控制的基本要求, 模糊PID控制器的参数初始化目的是保持初始参数设定的目标是确保蒸汽发生器的水位处于最佳位置, 从而保证系统的工作稳定性, 为了能够确保最优化的控制效果, 对PID控制器进行参数自整定, PID控制器的传递函数的数学表达式如下所示:

式中, kp=0.75、ki=0.04, kd=0.25。

利用一阶滞后近似法能够防止微分运算, PID控制器的传递函数如下所示:

式中, N为常数, 根据蒸汽发生器水位控制的事情况, 取N=12。

4、模糊PID控制器参数模糊化的流程

模糊控制有两个输入参数, 一个是偏差的绝对值|E|, 另外一个是偏差变化率的绝对值|EC|, 模糊控制的输出为比例系数kp、积分系数ki、微分系数kd。按照蒸汽发生器水位控制系统的控制需求, 偏差的绝对值|E|以及偏差变化率的绝对值的|EC|论域表达式如下所示:

对应模糊集如下所示:

式中, NL代表负大, NS代表负小, ZE代表适中, PS代表正小, PL代表正大。

PID控制器参数模糊论域可以表示为如下的形式:

PID控制器参数的模糊集可以表示为如下的形式:

依据模糊PID控制器比例系数kp、积分系数ki以及微分系数kd在蒸汽发生器水位控制系统控制中的功能, 定义的模糊控制规则见表1~3。

利用加权平均法求出模糊自适应PID控制器, 求解程序如下:

(1) 计算出模糊推理所有输出值的重心;

(2) 模糊化重心能够得到精确值, 求解模型如下所示:

式中, I*表示精确解;β (i) 表示比例系数kp、积分系数ki以及微分系数kd的隶属度函数, N表示输出的数量。

5、基于模糊PID控制的蒸汽发生器水位控制的仿真分析

以某压水堆核动力装置中的蒸汽发生器为研究对象, 对其水位进行控制仿真分析, 为了能够验证模糊PID控制技术相对于传统PID控制技术的优越性, 分别利用模糊PID控制技术和传统PID控制技术对蒸汽发生器进行水位控制, 仿真程序利用MATLAB软件编制, 蒸汽发生器水位控制仿真结果如图2所示。

从图2可以看出, 自适应模糊PID控制技术的控制效果相对于传统的PID控制技术具有更好的控制效果, 控制系统的响应速度更快, 超调量更小, 进而增强了蒸汽发生器的工作稳定性。

6、结语

将模糊控制技术和传统的PID控制技术结合对蒸汽发生器水位进行控制, 经过仿真分析, 验证了该方法的有效性, 可以有效地提高蒸汽发生器的工作可靠性。

参考文献

[1]杨柳, 袁景淇.压水堆蒸汽发生器水位的前馈模型预测控制[J].控制工程, 2008, 15 (3) :251-253.

[2]陈莹莹.蒸汽发生器子系统控制方法研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学硕士学位论文, 2004.

[3]周刚, 张大发, 殷虎.NSG水位神经自适应PID控制与仿真研究[J].计算机仿真, 2004, 21 (3) :1-3.

一种模糊自适应PID控制方法 篇7

关键词：模糊控制,自适应控制,PID算法

1、引言

PID调节是Proportional（比例）、Integral（积分）、Differential（微分）三者的缩写，是连续系统中应用最为广泛的调节方式。PID调节的实质是根据输入的偏差值，按比例、积分和微分的函数关系进行计算，其计算结果用以输出控制，以实现简单和复杂的调节功能。这里先介绍经典PID调节算法。

或者△u (n) =Pval+Ival+Dval

其中：

K p：比例系数，现场习惯用比例带1 0 0/K p;

Ki：积分系数，Ki=Kp*T/Ti

K d：微分系数，K d=K p*T d/T

Pval：比例作用，Pval=Kp*[e (n) ―e (n-1) ]

Ival：积分作用，Ival=Ki*e (n)

Dval：微分作用，Dval=Kd*[e (n) ―2*e (n-1) +e (n-2) ]

Ti、Td和T分别是积分时间、微分时间和控制周期。

式中u (n-1) 为n-1时刻的实际控制量，△u (n) 为n时刻的控制量的增量，e (n) 、e (n-1) 和e (n-2) 分别是n、n-1和n-2时刻控制量与实际值的偏差，Ti、Td和T分别是积分时间、微分时间和控制周期，其中偏差规定如下：偏差=设定值-测量值。

PID的主要参数Kp、Ti、Td和T通常可以利用Z-N法进行整定。

对于采用经典PID控制的温度控制过程，在干扰大、滞后时间长和偏差大等情况下容易发生过冲和振荡现象，难以取得良好的控制效果，并且比例、积分和微分作用相互影响，不容易调整。

2、模糊自适应PID控制算法

为了摆脱经典PID算法中各种因素之间的相互影响，可以把比例、积分和微分作用分别用比例因子P、积分因子I和微分因子D表示，相互之间没有关联，互不影响。运算公式如下：

其中：

P、I和D分别是比例因子、积分因子和微分因子，K i i是积分作用强度因子。

积分作用强度因子Kii

其中：A为偏差限值。

即当温度偏差绝对值|e|从接近A到A/2方向，积分作用从0.2～100%逐步增强。

当偏差|e|>A时，积分不完全起作用。

与经典PID算法相比，比例因子P、积分因子I和微分因子D的作用与比例系数Kp、积分时间Ti和微分时间Td的作用相似，P值越大，比例作用越强，P值越小，比例作用越弱；I越小，积分作用越强，I值越大积分作用越弱；D值越大，微分作用越强，D值越小，微分作用越弱。但有明显不同：

⑴比例因子P、积分因子I和微分因子D的作用完全独立，并且与控制周期无关。

⑵积分因子I和微分因子D与积分时间Ti和微分时间Td的数值差别很大，不能根据经验进行设置；

⑶积分作用强度因子Kii与偏差有关，具有模糊自适应能力，能够根据偏差的大小自动调节积分作用的强弱。

根据偏差的大小和性质建立模糊控制规则。当偏差大或较大时，增强控制作用，以尽快消除偏差；当偏差较小时，减少控制作用，以减少因测量误差引起的波动。

设△T1=量程*1.0%

设△T2=量程*0.25%

当偏差|e|在△T1～A之间和|e|>A时，按照公式计算。

当偏差|e|在△T1～△T2之间时，增加P、I作用，减弱D作用，PID参数做以下修正：

以新的P’、I’和D’代替P、I和D参与公式计算。

系数c1、c2、c3与偏差∣e∣在△T1～△T2之间的次数有关，范围为0.05～0.50。

当偏差|e|在0～△T2之间时，减弱各调节作用，P I D参数做以下修正：

当偏差|e|在0～△T1之间发生振荡时，根据振荡特性自动在±0.25范围内修改P、I、D参数。

其控制流程如图1所示。首先根据经验缺点比例因子P、积分因子I和微分因子D的初值，设置偏差限值△T1、△T2和A，假设设定值为r，测量值为y，初始化e (n-1) =0, e (n-2) =0，然后计算偏差e (n) =rn-yn，根据偏差e (n) 大小，利用公式自动计算Kii和调整P、I和D的值，计算PID输出。如果采样周期到，进入下一个循环重新计算。

3、试验结果

按照经典PID控制方法和模糊自适应PID控制方法分别进行PID参数自整定和全过程控制，改变设定值、控制周期、比例、积分和微分等有关控制参数，对过冲量、稳定性（波动量）和抗干扰能力等进行对比分析。通过实验室模拟和现场使用，证明本文提出的模糊自适应PID控制方法有以下优点：

(1）、比例因子P、积分因子I和微分因子D相互独立，调整时不需要考虑相互影响；

(2）、调节输出比较稳定，对控制系统的扰动较小，可以增加执行机构的使用寿命；

(3）、抗干扰能力较强，在发生干扰后，能够较快恢复平衡，一般不发生振荡现象；

(4）、偏差限值A设置得越小，系统的过冲量越小，但过渡过程时间增加。

参考文献