基于模糊PID控制的万向叉车驱动控制研究

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第 15卷 第 9期2013年 9月军 事 交 通 学 院 学 报Journal of Military Transportation UniversityVo1．J5 N．9September 201 3●车辆工程 Vehicle Engineering基于模糊 PID控制的万向叉车驱动控制研究余周辉 ，贾巨民 ，周 鑫 ，赖 文 ，胡宝明(1．军事交通学院研究生管理大队，天津300161；2．军事交通学院 军事物流系天津300161；3．兰州军区空军后勤部，一：一2．州730020；4．77626部队，拉萨851400)摘 要 ：为提高万向叉车的控制性能 ，通过对模糊 自适应PID控制器设计分析，结合万向叉车的操纵特点，设计了一种基于模糊理论的控制器。运用计算机仿真手段，将所设计的模糊控制器应用于万向叉车控制并与传统PID控制器进行对比。仿真结果表明，在各种形势状态下，模糊控制器的动态性能都优于传统的PID控制器。将设计的模糊控制器应用于整车试验结果表明，该控制器设计合理，达到预期的设计要求。

关键词：PID控制；模糊控制；万向叉车中图分类号：TH123．1 文献标志码：A 文章编号：1674—2192(2013)09—0052—05Research on Omni—direction FormiftDrive and Control Based on Fuzzy—PID ControlYu Zhouhui ，Jia Jumin ，Zhou Xin ，Lai Wen。，Hu Baoming(1．Postgraduate Training Brigade，Military Transportation University，Tianjin 300161，China；2．Military LogisticsDepartment，Military Transportation University，Tianjin 300161，China；3．Air Logistics Department，Lanzhou MilitaryRegion，Lanzhou 730020，China；4．Unit 77626，Lhasa 851400，China)Abstract：In order to improve the control performance of Omni—direction forklift，through the analysis of fuzzy adaptivePID controller design and combined with the Omni—direction forklift manipulation characteristics，this paper designed acontroler based on Fuzzy Theory．The using of computer simulation，the design of fuzzy controler was used in the Omni—direction forklift control and compared with the traditional PID controler，simulation showed that the state of the various sit—uations，the dynamic performance of the fuzzy controller was superior to the traditiona!PID control and fuzzy controller de—sign was applied to the vehicle testing．The results show that the controller design is reasonable and can achieve the desira—ble design requirements.

Keywords：PID control；fuzzy control；Omni—direction forkliftPID控制器是现代T业应用最广、也是最成熟的控制器?，与传统的经典 PID控制器相比，模糊PID控制器采用模糊技术与常规PID控制算法相结收稿日期：2012—11—27；修回日期：2012—12—17.

作者简介：余周辉(1987一 )，男，硕士研究生；贾巨民(1965一 )，男，博士，教授，博士研究生导师合，既能获得良好的动态响应，又具有较高的精度，应用广泛。本文设计了一种应用于万向叉车驱动控制系统的模糊 PID控制器，运用仿真手段与传统的2013年 9月 余周辉等：基于模糊 PID控制的万向叉车驱动控制研究 53PID控制器相比较，结果表明，万向叉车模糊控制器的动态性能优于传统的 PID控制器。

1 模糊 PID控制器的设计1．1 自适应模糊 PID控制器自适应模糊 PID控制就是以误差 e和误差变化率ec作为输入，满足不同时刻误差和误差变化率对PID参数的需求。运用模糊数学的基本理论和方法，把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及相关信息作为知识存入计算机知识库中；根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，实现对 PID参数的最佳控制(如图1所示)。

图 1 模糊控制的基本原理不惫在连续域内，PID控制器算法为W(s)：k (1+1／(Ti x s)+ ×s) (1)式中：k 为比例系数，成比例地反映控制系统的误差信号，一旦产生误差，控制器立即产生控制作用，以减少误差；Ti为积分时间常数，主要用于消除静态误差，提高系统的无误差度， 越大，积分作用越弱，反之越强； 为微分时间常数，反映误差信号的变化速率，调节误差的微分输入，误差突变时能及时控制，并能在误差信号变得太大之前，引入一个早期的修正信号，从而加快系统的动作速度，减少调节时间。

通过 k 、Ti、 三者的有机结合，可以得到优化的控制性能。

1．2 模糊控制器的原理及组成模糊控制器 由模糊化接 口、知识库、推理与解模糊接 口3部分组成。

1．2．1 模糊化接口模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于控制输出的求解，因此模糊化接 口实际是模糊控制器的输人接口，主要作用是将真实的确定量转换为一个模糊矢量。控制系统的误差 e、误差变化率 ec都是实数域的连续变量 ，将输入误差 e和误差变化率 ec的范 围变换 到离散论域 {一6，一5，一 4，一3，一2，一1，0，1，2，3，4，5，6}-J二，将 k 、Ti、变换到离散论域 {一6，一5，一4，一3，一2，一1，0，1，2，3，4，5，6}上，其 e和ec的模糊子集为 {NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，子集元素分别代表负大、负中、负小、零 、正小、正中、正大。

1．2．2 知识库知识库由数据库和规则库 2部分组成。数据库所存放的是所有输入、输 出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值，即经过论域等级离散化以后对应值的集合。隶属函数是论域元素对于语言变量从属程度的描述，可结合工程实际，通过统计分析和专家经验确定，一般可取三角或是高斯型隶属度函数。由隶属度函数可获得各模糊变量的隶属度赋值表。

模糊控制器的规则是基于专家知识或手动操作人员长期积累的经验，按人的直觉推理的一种语言表达形式 ，通过一系列的关系词连接而成。

一 般规则为if e is NB and ec is NB then U is PB根据模糊理论 ，利用模糊规则就可 以进行推理，查询模糊矩阵进行参数调整，其设计核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验 ，建立合适的模糊规则 ，得到参数 k Ti、Td分别整定的模糊规则(见表 1)。

1．2．3 推理与解模糊接口推理就是模糊控制器根据输入模糊量，由模糊控制规则完成模糊推理来求解模糊关系方程，并获得模糊控制量的功能 J。最常用的有 Zadeh近似推理，包括正向推理和逆 向推理。但是推理的结果仍是个模糊量，此时还需进行一次转换，求得精确 的控制量输 出，这个过程称之为解模糊。

通常把输出端口具有该转换功能的部分称之为解模糊接 口。本文采用应用最为广泛、最为合理的计算方法——重心法(面积中心法) 求得精确的控制量输出，其计算公式为n n×( × )
_
2k k kAk= I_ ———一 (2)k ×k式中：Ak为模糊系统修正系数 △ △ 、△ 的输出；kq分别为 △ 。、△ 、△ d在模糊规则表中的第 i行、第 列输入量的值；keci和 分别为输入量 ec和e所对应的隶属度值。

最后对模糊系统输出的数据与基础数据进行修正，即军 事 交 通 学 院 学 报 第 15卷 第 9期式中： 、 、 为 PID控制参数的初始值，通过常(3) 规 PID参数设定方法得到； 、 、 为 PID控制模糊整定后的系数。

表 1 模糊规则2 万向叉车驱动系统设计与仿真2．1 仿真设计为了对 比模糊 PID控制器与常规控制的效果，本文只有第 1个电动机采用模糊 PID控制，其他电动机采用常规控制，检验该模糊控制器对 1 t万向叉车控制的优越性。

根据模糊 PID控制器的设计原理生成的三维A Ak 、Ak 范围如图2所示。

2．2 仿真分析由于万向电动叉车可在任意方 向行驶并旋转，要仿真所有的行驶状态并不现实，为此选择万向叉车几种典型工作情况进行仿真并说 明，主要包括前进或后退行驶、平移行驶、旋转行驶 、斜 45。

行驶、前进及旋转行驶、不同状态之间的切换行驶。

1)前进或后退行驶。根据低速(2 km／h)、中速(5 km／h)、高速 (8 km／h)行驶时，各个电动机转速响应曲线及对比(如图 3所示)可以看出，前进或后退行驶时，各电动机按照相同的转速运转；电动机 1采用的模糊 PID控制在整个过程的开始部分(0～1 S)相 比其他未采用模糊控制的电动机单元来说反应时间差别不大，但其他电动机达到(c)A 范围图2 Ak 、Akj、Akd范围+ 卜 +， p ， l ，
d = = lIP d ，●●●●●，、，●●【 2013年 9月 余周辉等：基于模糊 PID控制的万向叉车驱动控制研究 55稳态的时间(0～2 s)明显落后 于电动机 1(0～1 S)，而且超调量较大。说明用模糊 PID控制的电动机 1控制单元在高、中、低速行驶时超调量小，响应时间较迅速，可以达到很好的控制效果。

(a)电动机 1 (b)电动机 2(d)电动机 4图 3 前进 或后退行驶 。爵、中、低速 各电动机递 厦响应2)平移行驶。根据低速(1 km／h)、中速 (3km／h)、高速(6 km／h)行驶时，各个电动机转速响应曲线及对比(如图 4所示)可 以看出，平移行驶时电动机 1、3按照相同转速运转，电动机 2、4按照与电动机 1、3大小相等、方向相反转速运转；各方面的响应与前进或后退行驶时类似 ，电动机 1控制单元在 0—1 s后便达到了稳定状态 ，其他控制单元的电动机则经历至少 2 S达到稳态。说明采用模糊 PID控制的电动机 1控制单元在高、中、低速行驶时超调量小，响应时间较快，性能优于常规控制。

3)旋转行驶。根据低 速 (1 km／h)、中速 (3km／h)、高速(6 km／h)行驶时，各个 电动机转速响应曲线及对比(如图 5所示)可以看出，旋转行驶时电动机 1、2按照相同转速运转，电动机 3、4按照与电动机 1、2大小相等、方向相反转速运转，各方面的响应与前进或后退行驶时类似。同时也说明采用模糊 PID控制的电动机 1控制单元在高、中、低速时超调量小 ，响应时间较快，性能优于常规控制 ，控制效果令人满意。

4)向 前 行 驶 时 中 速 向 高 速 转 换 (3 ～8 km／h)，各电动机响应曲线及对 比如图 6所示。

可以看出，在中速行驶阶段(0～2 s)，车速可以由当前行驶速度光滑地加速到设定的高速阶段；在增大手柄行程时，可以看到电动机 1的速度迅速增大，随后开始逐步减小增大速率，直至达到稳定状态；对比常规控制的电动机 2～4，电动机 1整个控制过程中速度变化平稳，几乎没有超调，控制效果十分理想，充分说明采用模糊 PID控制的电动机 1控制单元其性能方面优于常规控制。

一 低速 l km／h_ 中速。～ l＼— — 高速 6 kmm＼80706o图4 平移行驶。高、中、低速各电动机速度响应(b)电动机 2t／S ￡／S(c)电动机 3 (d)电动机 4图5 旋转行驶，高、中、低速各电动机速度响应∞ ∞ 加 ∞ m 0 鲫 加 砷 ∞ 帅 ；}如 m Ol 、|( 1 、}军 事 交 通 学 院 学 报 第 l5卷 第 9期(d)电动机 4图6 向前行驶时中速向高速转换。各电动机速度响应3 试 验为了验证所设计的控制器是否达到要求 ，将采集到的数据进行了处理、分析，将横向和旋转 2种主要状态下模糊 PID控制与常规控制进行比较(如图7、图8所示)。为了简明，在这里只呈现每种状态下的最高速度。

图7 横向行驶控制比较图 8 旋转行驶控制 比较可以看出，在进行横移和旋转行驶时，采用常规控制其路径偏移较大，为不规则运动；而采用模糊 PID控制策略的驱动控制系统，能够按预定的轨迹行走，控制精度较高，符合实际设计需求。

4 结 论1)在传统 PID控制的基础上，应用模糊 自适应控制理论设计的模糊 PID控制器，将专家知识与技术人员的操作经验相结合，不依赖于控制系统的精确数学模型，就可以实现对控制系统的精确控制。

2)通过仿真分析，与传统 PID控制相 比，模糊控制器在控制叉车的行驶速度向稳定过渡的超调量更小，响应速度更快。该模糊控制器优于传统的PID控制器。

3)将设计的模糊控制器应用于整车试验，结果表明，该控制器设计合理，达到预期的设计要求。

参考文献：[1] Stuart Bennet．The past of PID controler[J J．Annual Reviews inControl，2001(25)：43—53.

[2] 诸静．模糊控制理论与系统原理[M]．北京：机械 f 业j“版社 。2008.

[3] Zadeh LA．Fuzzy sets[J]．Information and Control，1965，8(4)：338—353.

[4] 章卫国，杨向忠．模糊控制理论与应用 [M]． 安：阿北Tv_,lk大学出版社 ，2001.

(编辑 ：火立哲 )