基于模糊控制和PID控制自主车辆速度跟踪控制含MATLAB仿真程序

1、、设计原理设计思想：油门控制采用增量式PID控制算法，刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。选择规则：首先定义速度偏差-50km/h4(k)<50km/h,-20<c=e(k)-e(k-1)V0,阀值eswith=10km/ho若：e(k)<0®e(k)>-eswithandthrottlr_1为选择油门控制否则：先将油门控制量置0,再选择刹车控制若：0<e(k)先选择刹车控制，再选择油门控制若：e(k)=0直接跳出选择刹车控制：刹车采用模糊控制算法1.确定模糊语言变量e基本论域取-50,50,ec基本论域取卜20,20,刹车控制

2、量输出u基本论域取-30,30,这里我将这三个变量按照下面的公式进行压缩离散化：r2naby=(x-)b-a2其中，xa,b,n为离散度。e、ec和u均取离散度n=3,离散化后得到三个量的语言值论域分别为：E=EC=U=-3,-2,-1,0,1,2,3其对应语言值为NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB2 .确定隶属度函数E/EC和U取相同的隶属度函数，边界选取钟形隶属度函数，中间取三角形隶属度函数，即：g(x,5,-i)trig(x,-3,-2,0)trig(x,-3,-1,1)UE,fC,U=*trig(x,2,0,2)trig(x,-1,1,3)trig(x,0,2,3)、g(x,1,

3、5)说明：边界选择钟形隶属度函数，中间选用三角形隶属度函数，图像略。实际EC和E输入值若超出论域范围，则取相应的端点值3 .模糊控制规则由隶属度函数可以得到语言值隶属度(通过图像直接可以看出)如下表：表1:E/EC和U语言值隶属度向量表-3-2-10123NB10.500000P0NM010.50000P1NS00.510.5000P2ZO000.510.500P3PS0000.510.50P4PM00000.510P5PB000000.51P6设置模糊规则库如下表:表2:模糊规则表UEEC一NBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMPSZOZONMPBPPMPMPSZOZONSNSPM

4、PPMPSPSZONSNSZOPMPSPSZOZONSNMPSPS:PSZOZOZONSNMPMPSrzoZOZONSNMNBPBZOZOZONS*NMNMNB3席I糊推理由模糊规则表3可以知道输入E与EC和输出U的模糊关系，这里我取两个例子做模糊推理如下：if(EisNB)and(ECisNM)then(UisPB)那么他的模糊关系子矩阵为：Ri=&1REC2RU1其中,Rei=P0=(1,0.5,0，,0)仅,即表1中NB对应行向量，同理可以得到，Rc2=P1=(01,0.5,0,0)17,Ru1=P0=(1,0.5,0,0)17010.5000.50.50Re1MREC2=(1,

5、0.5,0，,0)Tm(0,1,0.5,0，0)=00000100a0497RE1EC2二(0,1,0.5,0,0,0,0,0,0.5,0.5,0,0)149000010.500R1=Re1ec2MRu1=(0,1,0.5，0)TM(1,0.5,0，0)=0.50.500amm*then(UisPB)0000if(EisNBorNM)and(ECisNB)R2=(Re1URe2)XReC1XRJ1,结果略按此法可得到27个关系子矩阵，对所有子矩阵取并集得到模糊关系矩阵如下：R=RR2R(i=1,2,27)由R可以得到模拟量输出为:U=(EEC)'；R4 .去模糊化由上面得到的模拟量输出

6、为1>7的模糊向量，每一行的行元素(u(Zij)对应相应的离散变量Zj,则可通过加权平均法公式解模糊：21'、.u(Zj)ZjU(i=j=12111,21)'、u(Zj)i=0从而得到实际刹车控制量的精确值U。油门控制：油门控制采用增量式PID控制，即：u(k)=u(k-1)(kpkikd)e(k)(-kp-2kd)e(k-1)kde(k-2)其中K=kpXs/Ti,kd=kp>Td/ts只需要设置kp、Ti、Td三个参数即可输出油门控制量。二、调整参数按照上述算法流程，应用MATLAB进行仿真实现，在参数调试过程中采用如下方法：首先将油门和刹车分开进行调整参数，最

7、后再将调整好的参数写入总程序中调整。1 .油门PID参数调节油门只需要调整kp、Ti、Td三个参数，根据经验，首先令Ti、Td为0,kp由0逐渐增大，在增大kp的过程可知，kp越大系统调节时间越短并趋于稳定，在达到一定程度后，继续增大系统将出现波动。kp=0.1kp=0.4kp=0.9调节Ti的过程发现，Ti对系统稳定性影响并不大，将Ti由10增大到30的过程中系统输出没有变化。Ti=10在给Td赋值时，最开始从Ti=301增大，发现系统越来越不稳定，于是逐渐减小，至U0.003时趋于稳定，它的可调节范围很小，随其值的减小最大误差值逐渐减小，增大则系统趋于不稳定。kp=0.001kp=0.00

8、2kp=0.0032 .刹车调节首先，为了适应该系统，将刹车输出量限制在-150,150之内（最初设计其范围为-30,30）,对于该控制，可调节参数较多，包括隶属度函数、模糊规则表、输入输出变量区间、语言值论域、模糊推理及解模糊方法等等，这里由于模糊规则需要经验设定，本算法没有实际参考，所以这里只调整规则表，其他参数固定不变。以下为最初设计的模糊规则表:UEEC一NBNMNSZONBPBPBPMPMNMPB1PMPMPSNSPMPMPSPSZOPMPSPSZOPSPSPSZOZOPMPSZOZOZOPBZOZOZOZO由于实际刹车控制中对于加速采取比较单一的置零（在选择规则中设定）输出，所以在

9、规则表中e<0部分没有规则，然而为了仿真方便，使参数调节更清晰，重新定义模糊规则表如下：UEEC一NBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMPSZOZONMPBPMPMPSZOZONSNSPMPMPSPSZONSNSZOPSZOZOZOZONSNMPSPSPSZOZOZONSNMPMPSZOZOZONSNMNBPBZOZOZONS*NMNMNB与此同时，将刹车的输出变量取反，以此来实现减速的效果！在调整模糊规则表的时候，必须依据输入变量e和ec的范围逐个检验,按照他们各自的语言值以及相应的输出语言值进行调整。例如，初始速度为50,期望速度为0,即e=-50,ec=-50,则此时输出

10、对应模糊规则表中第一行第一列PB,而下一时刻ec几乎为0,所以在调节过程中，主要进行对EC变量的ZO行进行调节，若响应时间短，则增大相应输出语言值，反之亦然。仿真时，分两段，首先加速，之后减速，采用上面的模糊规则表，得到如下图像：从图像的上升阶段分析可以看出，其加速阶段并不能达到稳态值，但对于刹车控制可以忽略其影响，而减速阶段实际上已经比较理想，我取稳态误差达到5%稳定，则此规则达到稳态的时间为7.4s,这里尝试进行如下修改，将规则表中带下划线的部分以此改为：PM,PS,PS,ZO即，增大了输出语言值。则得到如下图像：此规则达到稳定的时间为6.9s,由此分析模糊规则的调整规则如下：若想加快响应

11、时间，增大误差和误差变化率负大区域附近的输出语言值，并增大误差变化率零区域附近的输出语言值，可能还会引起超调量的增大，所以只需做临近语言值之间的变化。3 .整体调节此时将刹车与油门同时加到仿真模型中，分别做加速和减速仿真，依据分别调节时的规律做微量调节就可以基本达到要求。-50510152025time(s)30354050505054433221O5OydV4 .待解决问题在调试过程中发现，油门控制（PID）过程在达到稳态时出现抖动，并且三个参数对他的影响很小，具体原因待考证；油门控制给系统的输入值出现大波动，每一次达到峰值持续相同时间后变为0再持续一段时间又变为峰值；模糊控制的语言值论域较

12、小，对于扩大语言值论域对系统的影响还有待验证；模糊控制的输入变量压缩方式有待验证其合理性；模糊控制与PID控制的相互配合，在该程序中，由于两种控制的输出控制量不同，在给到仿真系统时很难统一；油门与上车的选择规则与实际系统还存在很大的改进。附录MATLAB仿真程序functionkk=bingji(A)fori=1:49fork=1:7forj=1:26n=7*j+k;if(A(i,k)>=A(i,n)kk(i,k)=A(i,k);elseA(i,k)=A(i,n);kk(i,k)=A(i,k);endendendendfunctiono=dikaer(A,n,B,N)fori=1:nfo

13、rj=1:Nif(A(i)<=B(j)C(i,j)=A(i);elseC(i,j)=B(j);endo=C;endendreturnfunctionT=flisan(a,b,n,x)y=(a+b)/2+(b-a)*x/(2*n);T=round(y);return;functionmm=bell(x,a,b,c)z=abs(x-c)/a)A(2b);y=1/(1+z);mm=y;return;functionooo=jbing(A,B)fori=1:49forj=1:7if(A(i,j)<B(i,j)A(i,j)=B(i,j);endendooo=A;endreturn;funct

14、ionMM=jdikaer(A,n,B,m)fori=1:mforj=1:nif(A(j)<B(j,i)B(j,i)=A(j);endendMM=B;endreturn;functionoo=jiao(A,B)fori=1:7forj=1:7if(A(i,j)>B(i,j)A(i,j)=B(i,j);endendoo=A;endreturnfunctionmm=lbell(x,a,b,c)if(x<c)mm=1;elsez=(x-c)/a;v=abs(z);n=vA(2*b);y=1/(1+n);mm=y;endreturn;functionL=lisan(a,b,n,x)y

15、=2*n*x/(b-a)-n*(a+b)/(b-a);L=y;return;functionUU=max(A)fori=1:7forj=1:49if(A(j,i)>=Q(i)Q(i)=A(i,j);endendUU=Q;endreturn;functionsum1=mean(U)a=-3-2-10123;sum2=0;sum3=0;fori=1:7sum2=sum2+U(i);sum3=sum3+U(i)*a(i);endsum1=sum3/sum2;return;functionmm=rbell(x,a,b,c)if(x>c)mm=1;elsez=(x-c)/a;v=abs(z)

16、;n=vA(2*b);y=1/(1+n);mm=y;endreturn;functionmww=trig(x,a,b,c)if(x<=a)mww=0;elseif(x>a&&x<=b)mww=(x-a)/(b-a);elseif(x>b&&x<=c)mww=(c-x)/(c-b);elseif(x>c)mww=0;endendendendreturn;functionooo=xbing(A,B)fori=1:7if(A(i)<B(i)A(i)=B(i);endooo=A;endreturnclearall%*?£

17、;oy?*%/*a¥©?6？6P0=1,0.5,0,0,0,0,0;P1=0,1,0.5,0,0,0,0;P2=0,0.5,1,0.5,0,0,0;P3=0,0,0.5,1,0.5,0,0;P4=0,0,0,0.5,1,0.5,0;P5=0,0,0,0,0.5,1,0;P6=0,0,0,0,0,0.5,1;%*6?医*%NBNM%*NS%*ZO%*PS*PMPBNB=-3;NM=-2;NS=-1;ZO=0;PS=1;PM=2;PB=3;%/*?£oy1?o±i*%Pg=PBPBPMPMPSZOZO;PBPMPMPSZOZONS;PMPMPSPSZONSN

18、S;PMPSPSZOZONSNM;PSPSZOZOZONSNM;PSZOZOZONSNMNB;ZOZOZONSNMNMNB;%/*?口？y?£oy1?0±1?£oy1?吗?oR*%R1_=dikaer(xbing(P0,P1)7P0,7);R1_=reshape(R1_,1,49);R1=dikaer(R1_,49,P6,7);R2_=dikaer(xbing(P2,P3),7,P0,7);R2_=reshape(R2_,1,49);R2=dikaer(R2_,49,P5,7);R3_=dikaer(P0,7,P1,7);R3_=reshape(R3_,1,49)

19、;R3=dikaer(R2_,49,P6,7);R4_=dikaer(xbing(P1,P2),7,P1,7);R4_=reshape(R4_,1,49);R4=dikaer(R4_,49,P5,7);R5_=dikaer(P3,7,P1,7);R5_=reshape(R5_,1,49);R5=dikaer(R5_,49,P4,7);R6_=dikaer(xbing(P0,P1)7P2,7);R6_=reshape(R6_,1,49);R6=dikaer(R6_,49,P5,7);R7_=dikaer(xbing(P2,P3),7,P2,7);R7_=reshape(R7_,1,49);R7=

20、dikaer(R7_,49,P4,7);R8_=dikaer(P07P3,7);R8_=reshape(R8_,1,49);R8=dikaer(R8_,49,P5,7);R9_=dikaer(xbing(P1,P2),7,P3,7);R9_=reshape(R9_,1,49);R9=dikaer(R9_,49,P4,7);R10_=dikaer(P3,7,P3,7);R10_=reshape(R10_,1,49);R10=dikaer(R10_,49,P3,7);R11_=dikaer(xbing(P0,P1),7,P4,7);R11_=reshape(R11_,1,49);R11=dikae

21、r(R11_,49,P4,7);P45=xbing(P4,P5);R12_=dikaer(xbing(P2,P3),7,P45,7);R12_=reshape(R12_,1,49);R12=dikaer(R12_,49,P3,7);R13_=dikaer(P0,7,P5,7);R13_=reshape(R13_,1,49);R13=dikaer(R13_,49,P4,7);R14_=dikaer(P1,7,P5,7);R14_=reshape(R14_,1,49);R14=dikaer(R14_,49,P3,7);P01=xbing(P0,P1);R15_=dikaer(xbing(P01,P

22、2),7,P6,7);R15_=reshape(R15_,1,49);R15=dikaer(R15_,49,P3,7);R16_=dikaer(P3,7,P6,7);R16_=reshape(R16_,1,49);R16=dikaer(R16_,49,P2,7);R17_=dikaer(P4,7,P0,7);R17_=reshape(R17_,1,49);R17=dikaer(R17_,49,P4,7);R18_=dikaer(xbing(P5,P6),7,P0,7);R18_=reshape(R18_,1,49);R18=dikaer(R18_,49,P3,7);R19_=dikaer(xb

23、ing(P4,P5),7,P1,7);R19_=reshape(R19_,1,49);R19=dikaer(R19_,49,P3,7);R20_=dikaer(P67,xbing(P1,P2),7);R20_=reshape(R20_,1,49);R20=dikaer(R20_,49,P2,7);P23=xbing(P2,P3);R21_=dikaer(P4,7,xbing(P23,P4),7);R21_=reshape(R21_,1,49);R21=dikaer(R21_,49,P3,7);R22_=dikaer(P5,7,xbing(P23,P4),7);R22_=reshape(R22_

24、,1,49);R22=dikaer(R22_,49,P2,7);R23_=dikaer(P67,xbing(P3,P4),7);R23_=reshape(R23_,1,49);R23=dikaer(R23_,49,P1,7);R24_=dikaer(P4,7,P5,7);R24_=reshape(R24_,1,49);R24=dikaer(R24_,49,P2,7);R25_=dikaer(P5,7,P5,7);R25_=reshape(R25_,1,49);R25=dikaer(R25_,49,P1,7);R26_=dikaer(P6,7,xbing(P6,P5),7);R26_=resha

25、pe(R26_,1,49);R26=dikaer(R26_,49,P0,7);R27_=dikaer(xbing(P4,P5),7,P6,7);R27_=reshape(R27_,1,49);R27=dikaer(R27_,49,P1,7);m=R1,R2,R3,R4,R5,R6,R7,R8,R9,R10,R11,R12,R13,R14,R15,R16,R17,R18,R19,R20,R21,R22,R23,R24,R25,R26,R27;R=bingji(m);%*3?©?一土？&?e=0;ec=0;y_1=0;y_2=0;u=0;u_1=0;u_2=0;u_3=0;e_1

26、=0;e_2=0;Eswith=10;throttle_1=0;brake_1=0;x=000;ts=0.001;sys=tf(1,1,2,1,dsys=c2d(sys,ts,num,den=tfdata(dsys,fork=1:1:40000%*?'inputdelay',0.5);'zoh');'v');time(k)=k*ts;if(k<20000)vd(k)=50;elsevd(k)=0;endy(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(2)*u_1+num(3)*u_2;e=vd(k)-y(k);ec=e-e_

27、1;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u;y_2=y_i;y_1=y(k);x(1)=e;x(2)=(e-e_1)/ts;x(3)=x(3)+e*ts;%*2mm*kp=0.42;Ti=30;Td=0.0018;oi?%*vd(k)=1%kp=0.42;Ti=30;Td=0.0018;%*vd(k)=1%kp=0.0015;Ti=0.01;Td=0.002;%*vd(k)=1*time(k)+10%kp=0.0015;Ti=0.001;Td=0.002;%*vd(k)=1*time(k)A2+time(k)+2;ki=kp*ts/Ti;kd=kp*Td/ts;dthrottle=kp*x

28、(1)+kd*x(2)+ki*x(3);throttle=u_1+dthrottle;if(throttle>2000)throttle=2000;endif(throttle<-2000)throttle=-2000;end%*623医？%/*?1?©?6?士？a?*%E=lisan(-50,50,3,e);EC=lisan(-20,20,3,ec);%/*?©d？e?62?0?62?±?-?ed？GY©?e?o?*%E_R(1)=lbell(E,1,4,-3);E_R(2)=trig(E,-3,-2,0);E_R(3)=trig(E,-3

29、,-1,1);E_R(4)=trig(E,-2,0,2);E_R(5)=trig(E,-1,1,3);E_R(6)=trig(E,0,2,3);E_R(7)=rbell(E,1,4,3);EC_R(1)=lbell(EC,1,4,-3);EC_R(2)=trig(EC,-3,-2,0);EC_R(3)=trig(EC,-3,-1,1);EC_R(4)=trig(EC,-2,0,2);EC_R(5)=trig(EC,-1,1,3);EC_R(6)=trig(EC,0,2,3);EC_R(7)=rbell(EC,1,4,3);%/*?£oya?e?3?*%U_R1=dikaer(E_R,7,EC_R,7);U_R1=reshape(U_R1,1,49);U_R2=jdikaer(U_R1,49,R,7);U_R=max(U_R2);u_L=mean(U_R);%/*?%Qoa?e-a?e?3?*%brake=-flisan(-2000,2000,3,u_L);e_2=e_1;e_1=e;%/*?1?if(e<0)if(e>-Eswith)|(throttle_1=0)if(throttle<=throttle_1)throttle_1=throttle;%throttle_1=throttle_1-throttle;u=throttl