【《汽车定速巡航系统的控制方法与仿真分析案例》5000字】

汽车定速巡航系统的控制方法与仿真分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u1532汽车定速巡航系统的控制方法与仿真分析案例 1109971汽车定速巡航系统的控制方法 1232141.1PID控制方法 232661.2PID控制器设计 269691.3模糊PID控制方法 321591.4模糊PID控制器设计 389411.5本章小结 5269452仿真分析 7246572.1搭建汽车纵向动力学模型 7150212.1.1MATLAB/SIMULINK仿真环境介绍 7214732.1.2搭建汽车纵向动力学模型 768112.2搭建PID控制系统 10117412.3搭建模糊PID控制系统 1488192.4PID控制与模糊PID控制的仿真分析 15193432.5PID控制方法与模糊PID控制方法比较 16汽车定速巡航系统的控制方法本章主要介绍汽车定速巡航控制系统中所使用的PID控制方法和模糊PID控制方法，在PID控制原理和模糊PID控制原理的基础上分别进行PID控制器和模糊PID控制器的设计。PID控制方法在PID控制下汽车定速巡航控制系统如图3-1所示，PID控制主要是一种偏差控制，汽车纵向动力学系统模型是被控对象，将PID控制器与汽车纵向动力学系统模型结合构成汽车定速巡航控制系统。PID控制方法通过调节PID控制器中各个环节参数对偏差信号的修正，实现对汽车纵向动力学系统的控制达到控制恒定车速的要求。图3-SEQ图3-\*ARABIC1PID控制系统原理图PID控制器设计PID控制器原理图如图3-2所示，在汽车定速巡航控制系统中，PID控制器将当前行驶速度与目标速度进行比较，对速度误差进行修正处理。图3-2PID控制器原理图PID控制器实质上是速度反馈模型，输入为，输出为，以速度偏差信号作为PID控制器的输入量，经过比例积分微分环节的控制规则输出一个偏差量进而控制模型，以作为被控制对象的输入量。时域中表示为 （3-1）式中，为控制量，是当前速度与目标速度的偏差量，是比例增益，是积分增益，是微分增益，是积分时间常数，是微分时间常数。将（3-2）进行拉式变换可得在频域中的表示 （3-2）在汽车定速巡航控制系统中，以设定汽车目标速度为PID控制的输入，得到PID控制算法公式 （3-3）模糊PID控制方法由模糊PID控制原理由图3-3所示，可知模糊PID控制方法是基于已知PID控制结合模糊逻辑控制器对PID控制器中三个参数、、进行实际情况的调整，将调整量作为已知PID控制器的输入从而能够更好的控制汽车车速。汽车通过传感器来采取道路信息确定当前速度的偏差以及当前车速与目标车速的误差变化，根据给定的模糊控制进行模糊推理，最后对模糊参数进行解模糊输出PID控制参数。图3-3模糊PID控制原理图模糊PID控制器设计模糊控制器主要由模糊化、模糊推理、清晰化三个模块组成，由模糊控制器结构由图3-4所示图3-4模糊控制器结构图汽车定速巡航控制系统收集到输出车速与目标车速的偏差速度信号与速度偏差变化率，作为模糊控制器的输入量，在模糊逻辑控制器中以、作为输入语言变量，、、作为模糊控制器的输出量。首先需定义输入输出变量模糊集并设置输入输出量的论域。为了防止等级过高造成规则过多，将量化等级均设置为七级，则会产生四十九条模糊控制规则。输入输出的模糊集均为[NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB]。输入量速度误差信号和速度偏差变化率的论域均设置为[-3,3]，输出量、、的论域设置为[-3,3]。根据汽车定速巡航控制系统的控制原理为模糊语言变量选择对应的隶属度函数，通过打开隶属度函数编辑器添加7个隶属函数，输入输出隶属度函数由图3-5所示，隶属函数选择的均是三角形。图3-5输入输出隶属度函数图确定隶属度函数后建立模糊控制规则，根据专家经验为了使汽车定速巡航控制系统有更好的控制效果可得出以下规律：（1）速度偏差信号值较小时，选择较大的、值消除振荡现象。（2）速度偏差信号中等大小时，选择较小的降低控制系统中出现的超调量提高控制响应时间。（3）速度偏差信号值较大时，增大的值能够提高系统响应时间，选择较小的防止积分作用过大增大超调。根据模糊控制规律建立关于、、、、合适的模糊规则表，其中输出量模糊控制表见表3-1、3-2、3-3所示表3-1模糊控制表eecNBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPSPSZOZONMPBPBPMPSPSZONSNSPMPMPMZOZONSNSZOPMPMPSNSNSNMNMPSPSPSZONSNSNMNMPMPSZONSNMNMNMNBPBZOZONMNMNMNBNB表3-2模糊控制表eecNBNMNSZOPSPMPBNBNBNBNMNMNSZOZONMNBNBNMNSNSZOZONSNBNMNSNSZOPSPSZONMNMNSZOPSPMPMPSNMNSZOPSPSPMPBPMZOZOPSPSPMPBPBPBZOZOPSPMPMPBPB表3-3模糊控制表eecNBNMNSZOPSPMPBNBPSNSNBNBNBNMPSNMPSNSNBNMNMNSZONSZONSNMNSNSNSZOZOZONSNSNSNSNSZOPSZOZOZOZOZOZOZOPMPBNSPSPSPSPSPBPBPBPMPMPMPSPSPB将已建立好的三输出模糊控制表在规则编辑器内编辑搭建模糊逻辑控制器。建立好模糊逻辑控制器之后，将模糊逻辑控制器与PID控制器相结合构成模糊PID控制器。其中，PID控制器部分采用的是离散PID控制算法，由下式得 （3-4）本章小结本章首先介绍应用于汽车定速巡航控制系统的PID控制方法和模糊PID控制方法，通过学习PID控制原理和模糊PID控制原理进行相对应控制器的设计，为下一章的仿真奠定控制理论基础。 致谢仿真分析本章介绍MATLAB仿真软件并在SIMULINK仿真环境中根据不同路段汽车的运动学方程搭建汽车纵向动力学系统模型，由上章已介绍的PID控制方法与模糊PID控制方法在仿真环境中搭建PID控制器和模糊PID控制器，根据对各个参数调参得到合适的PID控制搭建汽车纵向动力学模型MATLAB/SIMULINK仿真环境介绍MATLAB是一种很强大的数学软件，在数值计算方面有着很强大的功能，其基本的数据运算是关于矩阵的运算，同时对数学模型的建模及仿真也提供了全面的搭建方案。SIMULINK仿真环境中含有丰富的Source子模块库，可通过拖动子模块库内的子模块与连线在仿真模型窗口内搭建所需的控制系统数学模型以便搭建仿真模型明确系统。搭建汽车纵向动力学模型在搭建汽车纵向动力学模型之前先设置汽车的基本参数，由表4-1所示表4-1汽车参数参数名称符号数值整车质量1000kg主传动比3.941重力加速度g迎风面积空气阻力系数C0.34传动比2.9车轮半径R0.282在SIMULINK中点击“File”的“ModelProperties”,Callbacks将车辆基本参数表4-1内的数值输入至窗口中的InitFcn*，如车辆参数设置图4-1所示图4-1车辆参数设置根据已推导出汽车的纵向动力学模型所需的运动学方程，根据汽车行驶中所受力与行驶速度之间的方程关系可得到汽车驱动力和汽车行驶速度之间的方程关系。在已有的数学模型基础之上，在MATLAB/SIMULINK仿真环境搭建仿真模型。上坡路面中，汽车驱动轮的驱动力、空气阻力、重力分力、行驶阻力作为汽车在上坡路面行驶过程中的输入量，汽车的行驶速度为输出量，将各个力的运动力方程带入仿真环境中的仿真模块代替汽车动力学模型在上坡路段行驶时所受到的力，利用SUM模块将各个力联合可得出上坡路面汽车纵向动力学模型。在SIMULINK环境下以增益模块代表，由下式所示 （4-1）根据汽车动力学模型的运动学方程可知汽车在上坡路面的纵向动力学模型，在SIMULINK仿真环境中搭建如图4-2所示。图4-2上坡路面汽车纵向动力学仿真模型Constant模块产生一个常数值，其中Constant1代表汽车在行驶过程中的最大驱动力，Constant2模块代表汽车在行驶过程中所受的最大制动力，使用MinMax模块构成最小输出或是最大输入，使用库内Fcn模块，在对话框内分别输入函数表达输入输出的关系，即汽车在行驶过程中所受到各个力的运动学方程。选择Clock模块作为时钟模块入口，即仿真步长设置汽车行驶过程的仿真时间。在平坦路面，汽车的纵向动力学模型如图4-3所示图4-3平坦路面汽车纵向动力学仿真模型在下坡路面，汽车在下坡路面的纵向动力学仿真模型如图4-4可知图4-4下坡路面汽车纵向动力学仿真模型搭建PID控制系统汽车定速巡航控制系统中控制结构最为常用的为PID控制器，其输入信号设定为目标车速与实际车速的偏差，输出为一个控制信号。上小节已经在SIMULINK仿真环境中利用各个模块搭建汽车动力学子系统模型，为了能够将PID控制器与各个子系统模块搭建的动力学模型结合起来，选中整个搭建框图，包括其中子系统中所有的模块和连线，按住“Ctrl+G”键将控制对象进行封装为搭建PID控制系统提供方便。从SIMULINK工具箱中选择PIDController模块进行调参，由PID控制系统搭建图4-5可知在仿真环境中将PID控制与汽车的发动机相连接共同构成汽车巡航控制系统内的PID控制器。图4-5PID控制系统搭建图其中，Gain模块代表汽车发动机扭矩经过传动效率和挡位的计算之后换算出来的论端扭矩。由图4-6所示将PID控制器与汽车纵向动力学模型连接构成汽车定速巡航控制系统图4-6基于PID控制汽车定速巡航控制系统为了得到更好的控制效果，通过对PID控制器中控制参数的不断调试，采用临界比例法，根据“先比例后积分最后再微分”的技巧可得到PID控制算法。先设置过滤系数为100，对PID控制器进行调参由表4-2所示表4-2PID调参PID第一组50100.01第二组100150.01第三组200200.01由第一组仿真结果图4-7所示可得控制系统的上升时间为11h，但系统超调量过大会导致控制汽车行驶的不稳定，并且在20h时控制系统出现振荡。在PID控制算法中，越大，控制越灵敏系统响应越快，但与此会产生过调现象造成系统震动。值越大越能够消除静态误差造成的影响。图4-7第一组仿真结果图为了减小控制系统的不稳定性，在第一组数据的基础上增大消除曲线的振荡，并在此基础上增加的大小防止产生更大的超调量，由图4-8可得第二组数据波形图。与第一组数据比较，消除了系统的振荡，但控制系统依然有很高的超调量，同时系统达到稳定的时间也大幅度的减少。在输出不震荡的情况下增大的值，增大比例环节作用减小超调的作用。图4-8第二组仿真结果图最后根据第三组数据的设定可得仿真结果图4-9图4-9第三组仿真结果图由第三组结果图4-9所示能够明显的观察到系统的超调量由大幅度的缩减，在汽车行驶50h时达到目标速度进行稳定行驶。由以上三组波形图比较可得，最好的PID控制效果为第三组，系统较稳定，引起的振荡小能够达到需要的控制效果。除了使用经验法进行调参，使用PIDTuner模块调参达到合适的控制效果，通过PID控制器对汽车发动机的控制，点击PIDTunningTool由图4-10所示对PID的各个参数进行滑动按钮控制，最后由图4-11所示调整得到PID控制器内的相关参数。图4-10TunerTool调整PID参数图4-11PID控制器相关参数图搭建模糊PID控制系统汽车定速巡航控制系统主要由模糊PID控制结构和汽车纵向动力学模型两个控制结构组成。根据模糊控制规则建立的模糊控制器，在MATLAB命令行窗口中输入“fuzzy”，将建立的模糊控制器命名为“fzyct_pid”，以.fis文件形式保存到工作空间.mat中以便搭建仿真模型后应用模糊PID控制中。在SIMULINK中将模糊控制器与PID控制结构相结合可得模糊PID控制结构图4-12，双击FuzzyLogicController模块，导入之前命名为“fzyct_pid”的模糊控制器。图4-12模糊PID控制结构图将模糊PID控制结构与汽车纵向动力学模型搭建起来可得基于模糊PID控制方法的汽车定速巡航控制系统搭建由图4-13所示图4-13模糊PID汽车定速巡航控制系统搭建图PID控制与模糊PID控制的仿真分析在SIMULINK仿真环境搭建好的汽车定速巡航控制系统模型中，通过观察不同路况中波形的走向趋势及控制量的变化分析PID控制方法和模糊PID控制方法的可行性。由图4-13、图4-14、图4-15可分别得到汽车在上坡路面、平坦路面、下坡路面的控制车速情况。图4-14上坡路面汽车运行波形图由图4-14可得，当设定汽车目标车速为65km/h时，即当汽车实际速度为65km/h时达到稳定状态。经对波形图波形比对并代入公式计算。巡航控制系统在PID控制下汽车在9.568h达到最高车速，超调量为13.272%，调节时间为21.949h（误差带为5%），上升时间为3.911h，峰值时间为9.568h，当汽车行驶60h达到目标车速进行稳定行驶状态。在模糊PID控制下汽车约行驶30.243h达到最高车速，超调量为4.117%，调节时间约为41.264h(误差带为2%)，上升时间为3.436h，峰值时间为30.243h，当汽车行