1、前饋-改進(jìn)pid算法在智能車控制上的應(yīng)用佚名【減小字體】 【增大字體】 各位智能車同仁，加油哦！當(dāng)然記得支持本店哦！我們一定會(huì)竭誠(chéng)為你服務(wù)電子設(shè)計(jì)大賽專營(yíng)店 1 引言 智能車系統(tǒng)是一個(gè)時(shí)變且非線性的系統(tǒng)，采用傳統(tǒng)pid算法的單一的反饋控制會(huì)使系統(tǒng)存在不同程度的超調(diào)和振蕩現(xiàn)象，無(wú)法得到理想的控制效果。本文將前饋控制引入到了智能車系統(tǒng)的控制中，有效地改善了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，提高了系統(tǒng)的反應(yīng)速度1；并且根據(jù)智能車系統(tǒng)的特點(diǎn)，對(duì)數(shù)字pid算法進(jìn)行了改進(jìn)，引入了微分先行和不完全微分環(huán)節(jié)，改善了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性；同時(shí)，利用模糊控制具有對(duì)參數(shù)變化不敏感和魯棒性強(qiáng)的特點(diǎn)2，本文將模糊算法與pid算法相結(jié)合，有效地提

2、高了智能車的適應(yīng)性和魯棒性，改善了系統(tǒng)的控制性能。2 改進(jìn)pid算法 智能車的控制是由飛思卡爾公司的s12芯片完成，所以對(duì)智能車的控制要采用計(jì)算機(jī)控制方法。本文針對(duì)智能車控制的特殊性，對(duì)傳統(tǒng)數(shù)字pid算法做了一些改進(jìn)，這樣可以更好地滿足智能車控制的需要。2.1不完全微分pid 將微分環(huán)節(jié)引入智能車的方向和速度控制，明顯地改善了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能，但對(duì)于誤差干擾突變也特別敏感，對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性有一定的不良影響。為了克服上述缺點(diǎn)，本文在pid算法中加入了一階慣性環(huán)節(jié)3 ，不完全微分pid算法結(jié)構(gòu)如圖1所示。圖1 不完全微分pid算法機(jī)構(gòu)圖 將一階慣性環(huán)節(jié)直接加到微分環(huán)節(jié)上，可得到系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為： （1

3、） 將（1）式的微分項(xiàng)推導(dǎo)并整理，得到方程如下： （2）式中， ，由系統(tǒng)的時(shí)間常數(shù) 和一階慣性環(huán)節(jié)時(shí)間常數(shù) 決定的一個(gè)常數(shù)。為了編程方便，可以將2-2式寫成如下形式： （3）式中， 。 分析式（3）可知，引入不完全微分以后，微分輸出在第一個(gè)采樣周期內(nèi)被減少了，此后又按照一定比例衰減34。實(shí)驗(yàn)表明，不完全微分有效克服了智能車的偏差干擾給速度控制帶來(lái)的不良影響，具有較好的控制效果。圖2為不完全微分pid算法的程序流程圖。2.2 微分先行pid 由于智能車在跑道上行駛時(shí)，經(jīng)常會(huì)遇到轉(zhuǎn)彎的情況，所以智能車的速度設(shè)定值和方向設(shè)定值都會(huì)發(fā)生頻繁的變化，從而造成系統(tǒng)的振蕩。為了解決設(shè)定值的頻繁變化給系統(tǒng)帶來(lái)

4、的不良影響，本文在智能車的速度和方向控制上引入了微分先行pid算法，其特點(diǎn)是只對(duì)輸出量進(jìn)行微分，即只對(duì)速度測(cè)量值和舵機(jī)偏轉(zhuǎn)量進(jìn)行微分，而不對(duì)速度和方向的設(shè)定值進(jìn)行微分。這樣，在設(shè)定值發(fā)生變化時(shí)，輸出量并不會(huì)改變，而被控量的變化相對(duì)是比較緩和的，這就很好地避免了設(shè)定值的頻繁變化給系統(tǒng)造成的振蕩，明顯地改善了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。 圖3是微分先行pid控制的結(jié)構(gòu)圖，微分先行的增量控制算式如下。 （4）圖2 不完全微分pid算法的程序流程圖圖3 微分先行pid控制結(jié)構(gòu)圖3 前饋控制的應(yīng)用 由于智能車的跑道寬度有限制，所以在經(jīng)過(guò)急轉(zhuǎn)彎的時(shí)候，如果速度和方向控制不及時(shí)，智能車就可能沖出跑道。由于前饋控制是開(kāi)環(huán)

5、控制，所以前饋控制的響應(yīng)速度很快。將前饋控制引入到智能車的控制中，能夠提高舵機(jī)和伺服電機(jī)的反應(yīng)速度，改善智能車系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。3.1 智能車控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 智能車的控制主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一方面是方向的控制，也就是對(duì)舵機(jī)的控制；另一方面是對(duì)速度的控制，也就是對(duì)伺服電機(jī)的控制。舵機(jī)的數(shù)學(xué)模型較為簡(jiǎn)單，具有很好的線性特征，只采用前饋控制；智能車的速度控制相對(duì)復(fù)雜一些，速度模型無(wú)法準(zhǔn)確建立，采用前饋-改進(jìn)pid算法進(jìn)行控制。智能車的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示。 圖4中， 和 分別是舵機(jī)和伺服電機(jī)數(shù)學(xué)模型。從圖中可以看出，智能車的方向控制和速度控制是相互獨(dú)立的，而且它們都是由路線偏差決定的。舵機(jī)轉(zhuǎn)角與路線偏

6、差之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系是根據(jù)舵機(jī)的數(shù)學(xué)模型得到的，在速度控制回路中，既包括反饋回路，又包括前饋環(huán)節(jié)，伺服電機(jī)的控制量是在前饋補(bǔ)償基礎(chǔ)上，再由增量式pid算法計(jì)算得到。圖4 智能車的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)3.2 在方向控制中的應(yīng)用 智能車對(duì)方向的控制有兩點(diǎn)要求：在直道上，方向保持穩(wěn)定；在轉(zhuǎn)彎處，需要方向變化準(zhǔn)確而且迅速。只有這樣，才能保證智能車在跑道上高速、穩(wěn)定地運(yùn)行。為了提高方向控制的魯棒性，本文還對(duì)路線偏差進(jìn)行了模糊化處理。圖5是智能車方向模糊前饋控制的結(jié)構(gòu)圖，圖中和分別是直道和彎道兩種情況下的前饋控制函數(shù)。圖5 智能車方向控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖3.3 在速度控制中的應(yīng)用 為了使智能車在直道上以較快速度運(yùn)行，在轉(zhuǎn)彎

7、時(shí)，防止智能車沖出跑道，則必須將智能車的速度降低，這就要求智能車的速度控制系統(tǒng)具有很好的加減速性能。當(dāng)智能車經(jīng)過(guò)連續(xù)轉(zhuǎn)彎的跑道時(shí)，路線偏差的頻繁變化會(huì)造成速度設(shè)定的頻繁變化，這會(huì)引起速度控制系統(tǒng)的振蕩，并且微分環(huán)節(jié)對(duì)誤差突變干擾很敏感，容易造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定。為了解決上述存在的問(wèn)題，本文對(duì)數(shù)字pid算法進(jìn)行了改進(jìn)，將不完全微分和微分先行引入到pid算法中，大大改善了速度控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。圖6 智能車速度控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 圖6是智能車速度控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。由于賽道路況和智能車的姿態(tài)會(huì)經(jīng)常變化，所以速度控制系統(tǒng)的模型也是不定的，為了提高系統(tǒng)的適應(yīng)性，本文速度控制系統(tǒng)中采用了模糊pid算法。將速度設(shè)定和實(shí)際速度進(jìn)行模糊分檔56，通過(guò)調(diào)試得到不同情況下相對(duì)最優(yōu)的pid參數(shù)，保證了速度控制系統(tǒng)在不同情況下都有較好的控制效果。4 結(jié)論 本文提出的前饋-改進(jìn)pid算法是智能車控制的有效方法，該算法使智能車系統(tǒng)不僅具有很好的動(dòng)態(tài)性能和反應(yīng)速度，而且改善了系統(tǒng)的適應(yīng)性和魯棒性，使智能車能夠在不同的跑道上以較快的速度運(yùn)行。實(shí)驗(yàn)表明：本文提出的控制算法有效地提高了智能車的性能，在同樣的跑道上運(yùn)行時(shí)，采用了新算法的智能車比采用傳統(tǒng)pid算法反饋控制的智能車的