智能控制毕业设计.docx
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智能控制毕业设计
智能控制理论及应用
题 目：
模糊PID在汽车巡航系统中的应用
学 院：
信息工程学院
班 级：
导 师：
学 号：
姓 名：
2015年11月9日
目录
1发展背景2
2巡航控制系统的组成3
3巡航控制系统的控制方法与仿真4
3.1汽车动力模型的建立4
3.2模糊PID控制的设计5
3.2.1传统PID控制在汽车巡航控制中的应用5
3.2.2模糊PID控制器的设计6
3.2.3仿真与分析9
4结论12
5参考文献13
1发展背景
近年来随着我国汽车市场不断成熟，汽车安全性和节能性越来越受到重视，这也使得汽车巡航系统成为了重要的辅助驾驶系统。
汽车巡航系统（cruisecontrolsystem，缩写为CCS），又称为恒速行驶系统。
汽车控制系统可以减轻驾驶员的负担，减少不必要的车速变化，最大限度地节省燃料，降低排气污染，提高发动机的使用效率，并可在一定程度上提高汽车的动力性能和乘坐的舒适度。
汽车定速巡航控制系统自从20世纪60年代末、70年代初起，全球各大著名汽车厂家就竞相研制并将其装配在各自公司的高级轿车上，由于微电脑技术迅速发展、电路集成化水平不断提高，到21世纪初期，汽车巡航控制系统日趋成熟。
目前，很多车辆，特别是高级轿车已经把巡航控制系统作为配备设备或备选设备。
由于国内汽车巡航的研究起步较晚，并且技术相对落后，所以国内对汽车巡航控制系统的研究应用主要是以单车定速控制为主。
虽然国内的一些机构已经开始了对电子式巡航控制装置的研究，但从总体上来说，目前国内对汽车巡航控制系统的研究还不是很成熟。
2巡航控制系统的组成
汽车巡航控制系统主要由控制开关、传感器、巡航控制电控单元和执行机构等组成。
在装备巡航控制系统的汽车上，当汽车行驶速度超过一定值（一般为40Km/h）时，如果驾驶员利用巡航控制开关设定一个车速，那么在巡航控制期间，随着道路坡度的变化以及汽车行驶中所可能遇到的阻力，车辆自动变换节气门开度或自动进行党委转换，以按存储在危机内的最佳燃料经济型规律或动力性规律稳定行驶。
汽车巡航控制系统具有很强的非线性和不确定性，传统的比例积分微分（proportional-integral-derivative，简称PID）控制不能满足实际定速巡航控制需求。
汽车巡航控制系统研究关键是找到适合的巡航控制算法，使定速巡航控制性能表现良好。
为提高汽车巡航的精度和稳定性，以及该控制算法能够在线优化模糊控制规则和输出比例因子，既能够保留传统模糊控制的优点，又能够有效改善巡航控制系统的控制品质。
3巡航控制系统的控制方法与仿真
在Matlab环境下，要先建立汽车动力系统模型，然后再建立模糊PID控制器系统模型，再将汽车动力系统模型和模糊PID控制器系统模型通过运算结合得到汽车巡航系统控制模型。
3.1汽车动力模型的建立
汽车在行驶时，受到驱动力
、行驶阻力
、空气阻力
、坡度阻力
和加速阻力
的作用。
将汽车分为从动轮、驱动轮和车身三部分各自进行受力分析，并假设汽车在坡道上行驶,则可得汽车的行驶方程为
其中，系数
是计入旋转质量惯性力偶矩后的汽车质量转动系数，取
。
在MATLAB中的Simulink中建立汽车动力仿真模型如图1所示，maxthrust和maxbrake分别为汽车的最大驱动力和最大制动力。
假设仿真车辆为轿车，取其质量m为1800kg。
图1汽车动力仿真模型
3.2模糊PID控制的设计
3.2.1传统PID控制在汽车巡航控制中的应用
PID控制为比例—积分—微分控制，它是根据汽车实际行驶车速与设定车速之间的偏差，参考过去、针对现在、预估奖励等各种状况，实现系统不变参数的汽车巡航控制。
汽车行驶过程中，驾驶员设定某个车速输入给控制器，当车速传感器将实际车速值也输入给控制器时，得到设定车速和实际车速值之间的偏差。
控制器的比例控制根据车速值偏差的大小输出相应的控制量来控制发动机节气门开度从而使得行驶车速趋近设定车速值。
控制器的积分控制把车速偏差累计起来通过加大控制量减小车速偏差，使行驶车速能够保持恒定稳定工作状态。
微分控制起预估作用。
当被控对象的特性复杂、具有强非线性或者时变性时，常规PID控制参数在调整不适当时会使控制系统振荡，工作状态不稳定，控制效果表现不佳，难以实现有效控制。
在本文中该系统采用模糊PID算法,它吸收了模糊控制与常规PID控制两
者的优点。
3.2.2模糊PID控制器的设计
将巡航控制系统的速度误差绝对值|E|和速度误差变化率对值|EC|作为模糊控制器的输入语言变量。
以它们变化范围来定义模糊集上的域论
对应的模糊子集为：
定义3个输出语言变量：
1）
为比例系数调校参数；2）
为积分系数调校参数；3）
为微分系数调校参数。
分别定义对应的语言值为
其隶属度函数如图2-3所示。
图2
和
的隶属函数图3Kp′,Ti′和Td′的隶属函数
从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等各方面来考虑：
当
较大时,系统应具有较快的系统响应速度,应取较大的Kp；为防止出现较大的超调,避免开始时
的瞬间变大可能引起的微分过饱和，则应取较大的Ti和较小的Td；
当
和
处于中等大时，为了使系统具有较小的超调，应取较小的Kp；为了避免对动态稳定性造成影响，应取适中的Ti；由于此时的调节特性对Td的变化敏感，因此Td应取得大一些；
当
较小时,为使系统具有较好的稳态性能，减小系统静态误差，增加系统对扰动的抑制能力，应增大Kp，减小Ti和Td。
对实际的汽车巡航控制系统来说，误差为零时容易产生游车，使驾驶员感到不适。
从而车速误差不能为零，而要将其保持在一定的误差范围内。
所以在设计汽车巡航控制系统的模糊规则时就要考虑到:
当车速误差较小时，应减弱积分环节的作用、加大比例环节的作用，允许系统有一定的误差。
根据上面的规则和控制要求可以得出Kp′,Ti′和Td′的调节规则，如表1-3所示。
EC
E
Z
S
M
B
Z
S
B
M
B
S
B
B
M
B
M
B
B
M
B
B
B
B
S
B
表1Kp′的规则表
EC
E
Z
S
M
B
Z
S
B
B
B
S
M
M
M
B
M
M
M
M
B
B
B
M
S
B
表2Ti′的规则表
将隶属函数与参数调节规则输入MATLAB的模糊逻辑工具箱,则可得出PID参数的模糊矩阵表。
系统在线运行时，控制系统通过对模糊规则的结果处理、查表和运算，完成对PID参数的修正。
在实际
PID控制器的应用中需要乘以适当的比例因子Gp、Gi、Gd以得到真正的PID参数Kp、Ti、Td。
汽车巡航系统的模糊PID控制原理图如图4所示。
EC
E
Z
S
M
B
Z
Z
Z
B
B
S
Z
M
B
M
M
Z
M
S
B
B
Z
S
S
B
表3Td′的规则表
图4模糊PID的控制原理图
3.2.3仿真与分析
在MATLAB的Simulink中,将汽车动力模型与模糊PID控制器进行连接即可得到巡航控制系统的仿真模型,模糊PID控制器的仿真模型如图5所示，装帧后的系统仿真模型如图6所示,其中Vc为巡航目标车速。
图5模糊PID控制器的仿真模型
图6汽车巡航系统的仿真模型
通过不断调试得到一组PID控制的参数初始值:
，这三个参数将随着速度误差和误差变化量的不同而做在线的调整。
当仿真车速为60km/h、80km/h、100km/h、120km/h时的仿真结果如下图所示。
图中正弦规律的波动是由于在建立汽车动力模型时使用了正弦变化的干扰力来模拟实际干扰力的缘故。
图7车速60km/h的仿真结果
图8车速80km/h的仿真结果
图9车速100km/h的仿真结果
图10车速120km/h的仿真结果
4结论
通过仿真结果可以看出，当采用模糊PID控制方法控制汽车巡航控制系统时，系统的超调小，反应速度快，具有良好的稳定性，可以达到预期控制效果。
5参考文献
[1]王连军.汽车巡航控制系统的使用与发展[J].中国高新技术企业，2009，121（10）.
[2]王立新，王迎军.模糊系统和模糊控制[M].北京：
清华大
学出版社，2003.
[3]闻新，周露，李东江，等.Matlab模糊逻辑工具箱的分析
与应用[M].北京：
科学出版社，2001.
[4]仇成群，刘成林，沈法华，陈杰.基于Matlab和模糊PID的汽车巡航控制系统设计[J].农业工程学报，2012,3.
[5]周美兰,张颖,关小丽,张诗阁.基于模糊PID控制的汽车巡航控制系统的仿真与设计[J].黑龙江大学自然科学学报，2008,2.
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