模糊自適應PID在汽車底盤測功機中的仿真研究
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1．3．4 模糊控制規則
kp、ki、kd的模糊控制規則表建立好以后，根據模糊論域和隸屬度函數可以求出各個子集的隸屬度，根據各模糊子集的隸屬度賦值表和各參數模糊控制模型，應用模糊合成推理設計PID參數的模糊矩陣表，查表修正參數帶入下式計算：
其中，kp'、ki'、kd'為設置的初始值，{ei，eci}p、{ei，eci}i、{ei，eci}d為通過模糊調整后的調整值。參數調程規則表如圖4所示。
2 模糊自適應PID控制仿真及結果分析
2．1 SIMULINK仿真
打開MATLAB的SIMULINK工具箱，利用SIMULINK內的子模塊庫設計仿真電路，設計時調整好各個模塊的參數，如各種數值算法、仿真時間、仿真步長等。為了便于調整，對其中的部分模塊進行了封裝，封裝成不同的子模塊。最后可將結果送入模擬示波器給予顯示，或送到工作空間，如仿真結果不滿意，可適當調整量化因子和比例因子，再調整模糊規則和隸屬度函數。
仿真時采用的系統函數為工業常用的仿真系統，其系統函數為：
仿真圖如圖5所示，仿真時間為50 s，是對連續控制系統進行的模擬。仿真前首先在MATLAB的Command Window中輸入sub_1=readfis(‘sub_1’)，使模糊控制規則讀入到工作空間，然后雙擊Fuzzy Logic Controller，添加sub_1(模糊控制規則)到模糊邏輯模塊。為了便于比較，將模糊自適應PID控制與經典的PID控制在同一模塊中仿真。
若將系統函數改成：
時，并加大延遲時間為2 s，其各控制曲線圖如圖6所示。
其參數整定原則如下：
1)當誤差絕對值較大時為使系統具有較好的跟蹤性能，應取較大kp的與較小的kd。
2)當誤差絕對值和誤差變化率的絕對值中等大小時，為使系統超調較小，kp應取得小。
3)當誤差絕對值較小時，為使系統具有較好的穩定性，kp與ki均應取大些，同時為避免系統在設定值出現振蕩，當誤差變化率絕對值較大，kd可取得小些，較小時，kd可取大一些。
具體調整規則如下：先整定kp、令ki、kd均為零，使kp由小到大，找出最佳響應曲線，確定好kp的最優值，在此基礎上將ki有小到大，找出靜態誤差最小時的最佳ki值，然后，觀察曲線的超調量大小，若超調量過大，使kd由小到大逐步調節，邊調節邊觀察超調量的大小，找出最佳的kd，而使超調量最小，若超調量在允許的范圍內，可令kd=0，反復上述過程，找出最佳的kp、ki、kd。
2．2 軟件編程仿真
利用MATLAB提供的運行環境，編寫M文件，仿真時間為1 s，采樣時間為1 ms，將模糊PID控制和PID控制分別進行仿真，在第500個采樣時間控制輸入加入1．0的脈沖干擾，其工作流程圖如圖7所示。
仿真結果如圖8，9所示。
3 結論
在經典PID控制的基礎上設計了模糊自適應PID控制系統，該系統基于大滯后、時變、非線性等復雜環境，從上圖的SIMULINK和軟件編程仿真結果可以看出，PID參數的調節對系統的性能影響很大，良好的參數設置使得模糊自適應PID控制器具有響應速度快、超調量小、控制精度高等優點，具有良好的跟蹤性能，較好的抗干擾性能，較強的魯棒性能，可以達到系統控制精度的要求。在控制系統中被廣泛應用，為下一步應用于汽車底盤測功機作準備。
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