基于模糊PID算法路灯车自动调平系统的调平策略， 路灯车出租, 顺德路灯安装车出租, 顺德路灯安装车租赁  PID参数整定方法主要有临界比例法、衰减曲线法、试凑法等，但在实际应用中多采用试凑法来整定参数PID。所谓凑试法是通过闭环运行或模拟，观察系统的响应曲线，然后根据各参数对系统的影响，反复试凑参数，直至出现满意的响应，从而确定PID控制参数。具体过程如下：  第一步，控制系统只加入KP作用，调节值由大到小变化，直至控制系统出现衰减震荡现象且过渡过程为4：1，稳态误差较小时为止，纪录此时的比例系数KP。第二步，控制系统同时加入KP、KI作用，此时将第一步得到的KP值减小10%~20%，KI调节值由大到小变化，直至控制系统的静态误差降到最小为止。

     第三步，控制系统同时加入KP、KI、KD作用，加入微分环节前应将KP值适当增加来补偿微分环节带来的影响，直到达到最佳控制效果。根据试凑法求得单支腿控制系统的PID控制参数。

     模糊PID控制器很好地将模糊控制和PID控制两种算法的优点相结合，可达到良好的控制效果。虽然模糊PID控制器在形式上有多种，但其基本原理是相同的.  模糊PID控制器结构原理。PID控制器控制对象模糊推理-  模糊PID控制器的设计步骤如下： 1）输入量、输出量模糊化以及隶属函数根据实际控制需求，模糊PID控制器的输入量选为控制系统输入与输出之间的误差e及误差变化率；输出量选为PID三个参量的修正值PID。选取“正大（PB）”、“正中（PM）”、“正小（PS）”、“零（ZO）”、“负小（NS）”、“负中（NM）”、“负大（NB）”来描述系统变量，故定义系统模糊变量为PB，PM，PS，ZO，NS，NM，NB。62其中：E、EC模糊论域为：2，10123；PK模糊论域为：0.3，0.2，0.100.1，，0.2，0.3，；IK模糊论域为：0.06，0.04，0.020，，0.02，0.04，0.06；DK模糊论域为：3，2，10123。根据自动调平系统的实际工况，输入量为位移信号且液压支腿的行程为300mm，确定相应输入量物理论域为：e：300300，ec：300300，PK：33，IK：0.20.2，DK：0.030.03，因此，模糊控制器的量化因子：max0.01eKne，max0.01ecKmec，控制输出量的比例因子：max10upKul，max10/3uiKul，max1/100udKul。其中：Ke、Kec—量化因子；Kup、Kui、Kud—比例因子；n—模糊论域中误差最大值；m—模糊论域中误差变化率最大值；emax—物理论域中误差最大值；emax—物理论域中误差变化率最大值；umax—物理论域中PID调节参数的最大值；l—模糊论域中PID调节参数的最大值。变量隶属函数：左边选择Z型函数、中间选择三角函数、右边选择S型函数，输入量E、EC和输出量PIDK、K、K的隶属函数

     2）建立模糊规则63模糊PID控制器的工作原理就是任意时刻根据输入的偏差e和偏差变化率ec在一定的模糊规则下输出PID控制器三个参数PIDK、K、K的修正值，以便取得优良的控制效果。因此，制定模糊规则如下：（1）若偏差e较大时，取较大PK，提高响应速度快速消除偏差，同时可取较小IK，DK，防止产生大的超调而发生震荡；（2）若eec0时，被控量的变化趋势偏离给定量。此时，若e较大，取较大PK，较小IK和中等DK；若e较小，取中等PK，较大IK和较小DK，来提高系统的稳态性能，避免产生振荡。（3）若eec0，被控量变化趋势向着给定量。此时，若e较大，取中等PK，较小IK和中等DK，以提高动态性能和稳态性能；若e较小，取较小PK，较大IK和较小DK。（4）ec的值代表偏差e变化的快慢，ec值越大，PK取较小值，IK取较大值；反之亦然。根据制定的模糊规则建立PIDK、K、K模糊控制规则表。根据模糊规则，转换为MATLAB中的控制规则，得到输出量的三维推理结果图。

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    3）解模糊化对模糊控制器进行解模糊化的过程采用了重心法求解，根据制定的模糊规则以及计算的E、EC可以计算出控制器的输出量。如PK模糊规则的隶属度可以由以下公式计算得：：*是取小运算符，因此可以将式PK的不同偏差与偏差变化率下的其他隶属度函数也可以类似求出在某一输入量下，输出量PK的值为：为某时刻E、EC的隶属度对应的PK各种组合隶属度。同理对IDK、K进行求解。由于通过解模糊过程求得的PIDK、K、K值为模糊量，必须乘以相应的比例因子之后方可对PID的三个参数进行修正。PID的调整控制式为 P0I0D0K、K、K为PIDK、K、K的初始值；65PIDK、K、K为模糊控制器对PID的修正值。

    联合仿真分析    1）AMESim液压模型（1）根据液压系统工作原理图，在AMESim“绘图模式”中，从液压库、机械库、和信号库中选取需要的元件模型排放在绘图区。

  （2）通过菜单栏下“Modeling—Interfaceblock—Createinterfaceicon”创建AMESim与Simulink接口，完成接口的输入输出数量、类型、名称设置后，将各元件连接起来。

  （3）点击“Submodelmode”进行子模型设置，一般初次分析时选择最优子模型（“Premiersubmodel”），在之后的定量分析可设置更精确的子模型。

  （4）点击“Parametermode”进入仿真参数设置环境，对各元件进行参数设置。 液压缸缸径180mm, 液压泵排量10cc/rev, 杆径125mm, 转速1460r/min, 行程300mm, 比例阀固有频率80rad/s, 溢流阀开启压力25MPa, 阻尼比0.6.

   （5）点击“Runmode”进入仿真环境，双击接口图标，自动进入到MATLAB/Simulink环境中，进行控制模型的建立。

       2）Simulink控制模型建立（1）进入MATLAB/Simulink环境中，在“SimulinkLibraryBrowser”中选择需要的模块进行控制模型的建立。分别为PID控制与模糊PID控制算法模型。FuzzyPIDController模块采用了封装技术，内部结构。 （2）将S-Function函数名设置与AMESim文件名相同“zhituimodel_”，S函数参数设置为“10.005”，“1”代表着联合仿真模型生成结果文件，“0.005”代表采样时间间隔为0.005s。（3）上述过程已完成联合仿真中液压模型和控制模型，点击Simulink环境下“Startsimulation”开始仿真，仿真时不能关闭AMESim。3）PID与模糊PID控制阶跃响应对比图和正弦响应对比图。两种控制方法的阶跃响应静态误差都很小且无超调量，取2%的误差带，PID控制的过渡时间为8s，而模糊PID的调节时间为5s，显然PID控制有滞后，调节速度较慢，而模糊PID的响应速度较快。模糊PID比PID控制的响应速度快，控制精度高，动态品质好。考虑到路灯车调平过程中四支撑点的力耦合特性以及外部载荷干扰，在进行单支腿仿真分析中加入外力干扰进行模拟，在t=3s分别加入干扰力F=5000N和F=10000N。 在不同外力干扰下PID与模糊PID控制阶跃响应图。 由于加入了外力的干扰引起了系统响应延迟和波动，干扰力越大系统波动越大，PID控制完全不能消除干扰力对系统的影响，而模糊PID控制能够快速地抑制干扰力对系统造成的波动影响，具有抗扰动性强，鲁棒性好的优点。5.3路灯车自动调平系统整体仿真根据5.2节中的AMESim和MATALAB/Simulink建模方法，建立路灯车自动调平系统的液压模型和控制模型。为了便于研究分析，仿真是在给定工况下进行的，设置初始位置：1号支腿高度0.63m，2号支腿高度0.7m，3号支腿高度0.66m，4号支腿高度0.59m，此时路灯车倾角为α=0.51°，β=0.60°。根据吊篮允许倾斜度进行判断，此时吊篮需要进行调平。根据最高点不动追逐法与角度误差控制法相结合的调平策略，调平过程分为两个阶段：驱动1号和4号支腿上升0.07m，减小α倾角，进行X轴方向调平；驱动3号和4号支腿上升0.04m，减小β角，进行Y轴方向调平。X轴方向水平状态由Switch模块进行判断，X轴方向完成调平后自动进入Y轴调方向平。根据3.3节建立的吊篮倾角与支腿位移的关系，此时吊篮倾角α由1号支腿位移决定，倾角β由3号支腿位移决定。由于调平过程中四个液压支腿的受力是相互耦合和时刻变化的，可在MATLAB中编写Forcecontrol模块的控制算法。路灯车自动调平系统仿真结果。路灯车自动调平系统仿真过程与期望运动相一致，实现了调平策略下的运动过程。在0<t<20s时，路灯车在Y轴方向上的倾角β保持不变，1号支腿和4号支腿伸长，X轴方向的倾角α不断减小，在X方向达到水平状态后，进入Y轴方向调平。在20<t<35s时，α倾角保持不变，支腿1位移也不在增加，3号支腿和4号支腿伸长，Y轴方向上的倾角β不断减小，最终路灯车达到已调平状态。结果表明，本文所提出的路灯车自动调平系统的调平策略可行，模糊PID算法也取得良好的控制效果。http://www.foshanyuntichechuzu.com/

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