基于模糊理论的参数自适应PID智能控制系统

作者:熊中刚;刘小雍;金星;邹江;张旭;吴廷强; 刊名:农机化研究 上传者:董保华

【摘要】针对平地机进行刮平作业时无法实现稳定恒速控制的问题,提出了基于模糊理论的参数自适应PID算法的行走智能控制系统,并完成了将该算法应用在平地机的控制系统中协调解决作业时油门大小、档位和恒速控制问题。同时,为验证参数自适应PID算法对整机运行参数实时监控的有效性和可靠性,系统采用单片机作为控制器,通过Mat Lab软件的Simulink仿真,分别对平地机作业恒速控制设定干扰信号、参数自适应过程性能以及不加PID、加PID、自适应模糊PID3种控制方式进行了恒速控制效果对比分析。测试显示:该系统响应时间短、速度较快,具有良好的工作稳定性和可靠性,能够满足设计要求。

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0引言我国是农业大国,机械化平地对大面积农业生产种植至关重要。平地机是一种以铲刀为主的土地平整和整形作业的施工机械,包含多种可换作业装置[1-5]。早在20世纪80年代后期,西方发达国家就已经开始机电一体化技术在平地机上的应用。平地机可以在较短时间时完成大面积的土地平整作业,是矿山建设、道路修筑、国防工程和农田改良等施工中的重要设备,可以有效提高平地效率。在依靠驾驶员控制油门大小、档位和速度工作过程中,平地机作业时受到不同大小土块和地形的影响,无法满足平地机作业效率和作业精度要求[6-8]。因此,本文设计了基于模糊理论的参数自适应PID算法的平地机行走智能控制系统,有效提高施工的自动化和智能化水平,以期达到对作业时油门大小、档位和恒速控制的稳定、高效和精准控制的目的。1系统总体组成及其工作原理本文主要针对液力机械传动型平地机行走智能控制系统进行研究,目的是实现平地机作业时根据行走状态参数进行油门大小、档位和恒速控制。控制系统主要由车速电位器、车速传感器、油压传感器、油温传感器、油位传感器,信号调理模块、中央控制器、档位控制器、调速执行机构、前进后退档电磁阀、电源模块和报警模块组成,如图1所示。图1系统组成框图Fig.1 The composition block diagram of system为实现平地机作业时行走智能化控制,需要对车速、油压、油温、油位以及发动机转速进行实时数据采集,根据车速电位器和车速传感器的实时检测信号确定整车的自动行驶档位,并经由模糊理论的参数自适应PID算法对实时检测参数和设定值进行比较后输出,采用闭环系统反馈调节的方法通过不断的迭代计算,实现档位电磁阀的最低误差控制。2平地机行走参数自适应PID控制器设计平地机的行走系统比较复杂,由于该系统具有时变性、滞后性和非线性等特点,建立能够实时调节控制系统且精确的数学模型很困难,故而根据系统工作需求特点,采用集合论、语言变量和逻辑推理等特性的模糊算法实现计算机的有效控制[9-12]。2.1模糊控制系统的建立传统PID控制器是根据输入和输出的差值来构成控制偏差量,而且是一个线性控制器,其基本的结构如图2所示。图2 PID控制器原理框图Fig.2 Block diagram of the PID controller根据图2设定et=Input(t)-Output(t),可得PID控制器的控制规律为u(t)=kp(et+1TI∫T0etdt+Tddetdt)(1)并经由化简得其传递函数为G(s)=U(s)E(s)=kp(1+1TIs+Tds)(2)其中,Input(t)为给定值;Output(t)为输出值;et为偏差值。然而,在系统的微型处理器中,需要对上述设计数字化进行处理。设系统采样时若干k T时刻点的标志时间为t,并将模拟积分采用矩形法数字积分代替模拟积分,同时把微分以1阶后向差分近似代替可得如下式子,即t=k T k=0,1,2…∫t0etdt≈T∑kj=0ej T=T∑kj=0ejdetdt≈ek T-e(k-1)TT=ek-ek-1???????T(3)通过式(3)可得到离散的PID算法表达式为u(k)=kp{e(k)+TTI∑kj=0e(j)+TdT[e(k)-e(k-1)]}=kpe(k)+ki∑kj=0e(j)T+kde(k)-e(k-1)T(4)其中,ki=kpTI,kd=kpTd。采样周期设为T,采样序列设为k,分别将第k次偏差量设为e(k),第k-1次的偏差量设为e(k-1)。针对平地机作业时行走智能化控制系统要求,为了能够实现系统的各项参数监测、油门大

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