智能車電磁檢測及控制算法的研究

為了實現(xiàn)變參數(shù)PD控制，算法引入了兩個新的變量：偏移角度的變化率△α和偏移距離的變化率△d。
3．2 模糊控制規(guī)則及參數(shù)的整定
在模糊控制中取誤差α(或d)和誤差變化率△α(或△d)為輸入語言變量，以構(gòu)成一個二維模糊控制器，每個語言變量取負大(NB)、負中(NM)、負小(NS)、零(Z)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)七個語言值。根據(jù)各模糊子集的隸屬度賦值表和各參數(shù)模糊控制模型，建立轉(zhuǎn)向模糊規(guī)則表。
參數(shù)的調(diào)整就是尋求Kp、KD與△α、△d之間的關(guān)系。智能車在運行中不斷檢測α、d和△α、△d，然后查詢模糊規(guī)則表選擇合適的Kp、KD參數(shù)進行控制。實際控制中，當△α，△d增大時，表明車體有偏離導線的趨向，這時候增加Kp、KD，阻止車體的繼續(xù)偏離；當△α，△d減小時，表明車體正逐漸趨近于導線，這時候就要減小Kp、KD。
設(shè)計中，系統(tǒng)首先采用基于模糊控制的變參數(shù)PD控制器分別實現(xiàn)單個輸入量下的控制量輸出，然后實驗得出的線性耦合關(guān)系將兩個輸出量耦合為一個量控制舵機。
圖7所示為轉(zhuǎn)向控制算法框圖。UA為純偏移角度控制時舵機的給定量，UL為純偏離距離控制時舵機的給定量，SG為最終的舵機給定量。通過實驗得到的耦合關(guān)系為：SG=0．6UA+0．4UL。這時的舵機響應速度快，直道的跟蹤效果很好，通過彎道時可以看到比較明顯的內(nèi)切。

4 速度控制算法的設(shè)計
智能車要完成起動、加速、減速、制動等動作。直線行走、拐彎和停車時要求不同的車速，因此速度必須采用閉環(huán)控制。智能車的速度與轉(zhuǎn)向是兩個獨立的被控量，但它們都是根據(jù)偏移角度α及偏離距離d來確定輸出給定量的。
根據(jù)智能車速度控制的特點，設(shè)計采用了變結(jié)構(gòu)控制方法。變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)是指在控制過程(活瞬態(tài)過程)中，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)(或叫模型)可發(fā)生變化的系統(tǒng)。變結(jié)構(gòu)控制對加給系統(tǒng)的攝動和干擾有良好的白適應性。對于車速的控制，當偏差較小時，采用PID控制，提高穩(wěn)態(tài)精度；當偏差較大時，采用PD控制，以便加快響應速度；當偏差大于可調(diào)節(jié)范圍時，采用Bang-Bang控制。圖8所示為速度控制算法框圖。

不同的偏移角α及偏離距離d通過查詢速度模糊規(guī)則表得到給定速度等級V。系統(tǒng)實時檢測電機的實際速度值，同當前的設(shè)定值做比較，根據(jù)誤差范圍的不同分別采用PID控制、PD控制和Bang-Bang控制。當速度誤差在±5％時采用PID控制；當速度誤差在±5％～±10％時采用PD控制；當速度誤差大于±10％時采用Bang-Bang控制。

5 結(jié)論
基于電磁傳感器的智能車的設(shè)計，可以檢測出車模相對于導線的偏移角度α及偏離距離d，并以此作為控制的輸入量。通過變參數(shù)的PD控制和變結(jié)構(gòu)控制分別實現(xiàn)舵機和電機的精確控制。整體調(diào)試后車模速度由傳統(tǒng)控制方法下的1．8 m／s提高到目前的2．3 m／s，轉(zhuǎn)彎處可以看到比較明顯的內(nèi)切。實驗結(jié)果表明，這種控制方法相對于單一的PID控制具有響應時間快，穩(wěn)態(tài)性能好，抗干擾能力強的特點。