模糊自整定PID控制.docx

1、模糊自整定PID控制课程设计报告 题目：模糊自整定PID控制飞控模型班级:智能科学与技术1101班 姓名：韩超 学号：110407119 指导教师：于洪霞 1.0 系统概述 三自由度直升机系统（简称直升机）由基座、平衡杆、平衡块和螺旋桨等部分组成。平衡杆以基座为支点，进行俯仰和转动动作。螺旋桨和平衡块分别安装在平衡杆的两端。螺旋桨旋转产生的升力可以使平衡杆以基座为支点做俯仰动作，利用两个螺旋桨的速度差可以使平衡杆以基座为轴做旋转动作。平衡杆的旋转轴、俯仰轴和螺旋桨的横侧轴分别安装了编码器用以测量平衡杆俯仰轴、旋转轴和螺旋桨横侧轴的数据。两个螺旋桨分别由两个直流无刷电机驱动，为螺旋桨提供动力。通

2、过调节安装在平衡杆另一测的平衡块可以减少螺旋桨电机的出力。安装在基座的集电环保证了系统本体和电控箱之间的信号传送，不受直升机转动的影响。如下图所示：2.0 系统建模 根据系统的特点我们把它分为三个轴（自由度）来分别建模。2.1 俯仰轴 由上图可知，俯仰轴的转矩是由两个螺旋桨电机产生的升力F1和F2。故螺旋桨的升力Fh F1F2。当升力Fh大于重力G时，直升机上升；反之直升机下降。现假定直升机悬在中，并且俯仰角为零，就可得到下列等式： 2.2 横侧轴 由上图可知，横侧轴由两个螺旋桨产生的升力控制，如果F1产生的升力大于F2产生的升力，螺旋桨本体就会产生倾斜，这样就会产生一个侧向力，使直升机围绕基

3、座旋转。2.3 旋转轴旋转轴的动力来源是螺旋桨横侧轴倾斜时产生的水平方向升力。对于比较小的横侧角，这个力需要使直升机在空中保持平衡，大约为G。G的水平分量会对旋转轴产生一个力矩，旋转轴由这个力产生旋转加速度。如下图所示：其运动方程如下：上式中：r是旋转速度，单位rad/sec； Sin（p）是横侧角p的正弦值，若横侧角为零，则没有力传递给旋转轴。 由此我们可知俯仰角加速度是加在两个螺旋桨电机的电压和的函数；横侧轴加速度是两个电机电压差的函数；旋转轴的加速度和横侧角成比例关系。3.0控制系统设计 设计三个模糊自整定PID参数控制器来控制直升机的俯仰位置和旋转速度。3.1俯仰轴控制器如果忽略重力扰

4、动力矩Tg,可以得到如下线性系统：其中是加在电机上的电压之和。由此推出俯仰轴系统的开环传递函数：不忽略重力扰动力矩：3.2横侧轴控制器改变直升机横侧轴的倾斜角的大小可以控制直升机的旋转速度，设计一个模糊自整定PID控制器来控制直升机的横侧角。横侧轴的有如下线性系统：由此推出横侧轴系统的开环传递函数：3.3旋转轴控制器旋转轴的动力学方程为：若横侧角p在一个很小的范围内变化时，可以把上式线性化为：由此推出旋转轴系统的开环传递函数：4.0模糊自整定PID参数控制器在设计PID控制器的过程中，忽略了系统自由度之间的耦合性，并且所得到的微分方程只是在系统平衡点附近适用。总之，把非线性系统近似看成是线性系

5、统，所得到的PID控制器的参数是固定的，当系统远离平衡点，或者存在干扰时，系统的控制效果不是很好。模糊控制不依赖于被控对象的精确数学模型，是在总结操作经验的基础上实现自动控制的一种手段。采用2个模糊自整定PID控制器来对直升机的高度和旋转速度进行控制。参数模糊自整定PID控制器是以常规PID控制器为基础，根据被控对象的反馈值与目标值的误差E和误差变化率EC的不同，用模糊推理的方法对PID的参数进行在线自整定，一满足不同运行状态对控制器参数的不同要求，从而使受控对象有良好的动、静态性能的自适应性能。参数模糊自整定PID控制器的结构框图如下图：模糊控制器输入语言变量，分别表示输入量的误差E和误差变

6、化率EC，输出语言变量为PID的3个参数调整量Kp、Ki、Kd。PID参数的整定原则归纳如下：当E较大时，为了提高响应速度，Kp取较大值，为了避免较大超调，Ki取较小值，为了防止EC瞬时值过大，Kd取较小值。当E中等大时，为了减小超调，Kp取适中值，Ki取适中值，Kd去较大值。当E较小时，为了提高稳定性，Kp取较小值，为了减小静差，Ki取较大值，Kd取较小值。根据这些整定规则可以建立PID3个参数模糊规则表，如下： 模糊控制器可采用直接编程方法和运用MATLAB模糊工具箱方法来设计。在此采用后者建2个模糊控制器，分别用来控制俯仰角和旋转速度。输入输出下图：输入e、ec：输出Kp、Ki、Kd隶属

7、函数取三角形。 模糊自整定PID参数控制器输出的论域对控制结果的影响巨大，在设定时应注意调整。俯仰轴：论域： Kp-3 3、Ki-3 3、Kd-3 3横侧轴：论域： Kp-0.3 0.3、Ki-0.01 0.01、Kd-0.03 0.03旋转轴：论域： Kp-0.5 0.5、Ki-0.02 0.02、Kd-0.01 0.01下图为模糊自整定PID参数控制器仿真图：俯仰轴控制器：横侧轴控制器：旋转轴控制器：飞控模型系统的仿真图：控制系统仿真图：5.0实验结果及分析然后按SIMULINK仿真。系统运行后利用示波器观察输出情况。得到的输出如下图：6.0结论6.1 模糊自整定PID参数控制系统中的参数

8、Kp、Ki、Kd对系统影响极大。应适当选择这3个参数值及论域以获得最佳的PID控制特性，应避免因Kp、Ki、Kd论域选择不当而出现系统振荡的现象。6.2模糊控制起的控制规则对模糊自整定PID参数控制中的参数影响较大。这将直接影响系统的调节效果，应对模糊控制器的FIS规则语句的权值和控制规则表作适当的修改和调整。6.3采用FUZZY和PID复合控制的算法，系统响应速度加快、调节精度提高、稳态性能变好，而且基本无超调和振荡。单纯的PID控制难以实现，他的一个显著特点是在同样精度要求下，系统的过度时间变短。Fuzzy logic toolbox 可以方便地通过编辑PIS文件来设计模糊控制器，可以灵活地设定和修改控制器参量，从而找到最优方案。而SIMULINK可以非常直观的构造控制系统并观察其结果。