基于MATLAB的底盘测功机控制系统仿真

杨大柱

摘要：底盘测功机是一个复杂的时变非线性、大惯性系统。传统的PID控制对于非线性、时变性的系统难以达到控制精度的要求，而模糊PID控制具有在线自动调整的功能，该文分析了参数对系统性能的影响，并利用MATLAB软件中的SIMULINK工具箱进行了仿真，结果显示，模糊PID控制方式具有超调量小、控制精度高、调节速度快等优点，可以实现对PID参数的最佳调整。

关键词：模糊控制；PID；MATLAB；SIMULINK

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）28-6719-04

底盘测功机是检测汽车发动机功率、加速性能、滑行性能、燃油经济性等性能的的重要设备。它是一种室内滚筒式检测设备，主要由台架部分和控制部分组成，通过飞轮模拟汽车惯性阻力、测功器模拟汽车道路行驶阻力来模拟真实的行驶工况以实现对汽车各种性能的检测，目前应用最广的测功器是电涡流机。

对底盘测功机进行控制主要有恒速控制和恒转矩控制两种方式，两种控制方式的基本过程是相同的，首先将所选定的转速或转矩信号与单片机输出的设定信号同时输入给PID控制系统，由PID控制系统输出加载控制信号（加载或减载电压）以触发可控硅，将可控硅的输出加在电涡流加载装置的两端，使电涡流测功机的电流增大或减小（恒速控制）或保持不变（恒转矩控制），对反馈回来的速度值或力值进行判断，从而实现了对电涡流加载装置的闭环控制，在电涡流加载的过程中，PID控制器的良好运行程度决定子恒速、恒转矩工况的实现结果。底盘测功机控制系统组成如图1所示。

1 模糊PID控制系统设计

由于传统的PID控制对于非线性、時变性的系统难以达到控制精度的要求，而模糊PID控制具有自动调整的功能，所以本文采用模糊PID作为参数推理机制和调整策略。PID控制系统的标准方程为：

[u（t）=KP[e（t）+1TI0te（t）dt+TDde（t）dt]]

式中，u（t）为PID控制器的输出，t为采样时间，KP为控制器的比例增益；e（t）为PID控制器的偏差输入，即给定值与测量值之差；TI 为控制器的积分时间常数；TD 为控制器的微分时间常数。模糊PID控制是以偏差e和偏差的变化率ec作为输入，然后通过模糊控制决策求出PID控制的三个重要参数，分别是[KP、KI、KD]，经过模糊PID的调整后，控制电涡流测功器的励磁电流，从而实现对底盘测功机的闭环控制。模糊PID控制原理如图2所示。

1.1 模糊控制器的结构

模糊控制系统的关键部分就是模糊控制器的设计，它的好坏直接关系到模糊控制系统的控制性能，可以说整个模糊控制系统是否能实现控制效果，完全取决于模糊控制器的设计。模糊控制器被设计为五部分组成，分别为输入模糊化接口、数据库、规则库、模糊推理机和输出量解模糊接口，其结构框图3所示。

其中，模糊化接口作为模糊控制器的输入，它是将输入的确定量转换为模糊控制器可以识别的模糊量，只有通过模糊化接口转换的模糊量才能作为模糊控制器的输入；数据库是用来存放模糊控制系统器中全部模糊变量的隶属度值或隶属度函数的；规则库用以存放模糊控制器中的所有模糊规则，在模糊推理过程中，为推理机提供控制规则；推理机可以说是模糊控制器最重要的部分，是进行模糊推理的机构，即根据输入量和模糊规则得出需求输出的模糊量。推理过程分为正向推理和逆向推理两种，其中最基本的就是Zadeh近似推理；通过推理机推理得出的值都是模糊量，要想得到确定量就要经过解模糊接口，对模糊量进行解模糊操作，顾名思义，解模糊接口就是通过特定的方法将模糊量转换成确定量，它与模糊化接口是互逆的关系。

1.2 比例因子和量化因子

比例因子和量化因子的作用除了能够进行论域变换，使前后模块相匹配，还可以在整个系统中起到一定的调节作用。因为它们的变化就相当于对实际测量信号的缩小或放大，这将会影响到采样信号对系统的控制与调节作用。该文为了便于比较常规PID与模糊PID的控制效果，将[KP、KI、KD]这 3个因子固定，通过改变量化因子、比例因子以及模糊论域的方法去改变输出结果。

1.3 模糊范围及隶属度函数的确定

E为输入偏差e的语言变量，EC为偏差变化率ec的语言变量。{-3，-2，-1，0，1，2，3}为E和EC的取值范围，{NB，NM，ZO，PS，PM，PB}为它们的模糊子集。[KP、KI、KD]的量化范围为（一0.3，0.3），（-0.06，0.06），（-3，3）。各变量的隶属度函数均采用三角形函数，其中偏差e、ec的隶属度曲线如图4、图5所示，[KP、KI、KD] 的隶属度曲线和图3、图4相似。只是论域范围不同。

1.4 模糊控制规则设计

比例因子[KP]的作用是使输入量向误差减小的方向变化，加大[KP]可以减小静差，但如果[KP]过大，则会导致系统超调过大；微分因子[KD]的作用是对误差进行微分，加大[KD]可以使系统的响应加快，如果[KD]过大，会使系统抗干扰能力下降；积分因子[KI] 的作用是对误差进行记忆并积分，有利于消除系统的静差，由于积分运算具有滞后性，所以过大的[KI] 会影响被控制对象的动态品质。 在模糊控制规则表建立好以后，[KP、KI、KD]可查表代入下式计算：

[kp=k/p+{ei，eci}p]

[ki=k/i+{ei，eci}i]

[kd=k/d+{ei，eci}d]

其中，[k/p]、[k/i]，[k/d]为设置的初始值，[{ei，eci}p]、[{ei，eci}i]、[{ei，eci}d]为通过模糊调整后的调整值。该文所采用的PID控制C程序流程图如图6所示。

2 PID控制仿真

同时建立恒转速状态下的常规PID控制、模糊PID控制仿真模型，如图7所示，以对比观察动态阶跃响应曲线，根据相关文献资料可知底盘测功机在恒速运转下的系统传递函数为

[GS=523500S3+87.35S2+10470S] ，

其中，阶跃信号作为系统的输入，在常规PID控制中，经过调试选取[KP、KI、KD]的值分别为0.9 ，0.016， 0.0001，并将此值作为模糊PID的[KP、KI、KD]初始值的参考值，在模糊PID控制中，根据[e]， [ec]来调整[KP、KI、KD]的值，使得系统的动态响应跟随性较好，仿真结果如图8所示，取仿真时间为0.5 s，从图中可以看出，在常规PID控制下，响应的稳定值出现在0.3s左右，而在模糊PID的控制下，响应稳定值出现在0.17s左右，且跟随性较明显好于常规PID控制。

3 结束语

本文基于传统PID基础上设计了模糊PID控制系统，从MATLAB仿真结果可以看出.模糊PID控制比传统PID控制超调量小、震荡少、响应速度快，系统的控制精度得到进一步提高，仿真结果验证了所建立模拟PID控制模型的正确性与实用性，为对底盘测功机控制系统进一步改进、完善奠定了基础。

参考文献：

[1] 刘金琨.先进PID控制MATLAB仿真[M].3版.北京：电子工业出版社，2011.

[2] 高萌，刘子铭.汽车底盘测功行驶阻力模拟系统的研究[J].车辆与动力技术，2012（4）：16-19.

[3] 孙晓玲，惠晶.基于自适应模糊PID算法的光伏系统MPPT控制[J].现代电子技术，2010（22）：181-83.