【文章內(nèi)容簡介】 工具。模糊邏輯工具箱使得工程設計人員可以采用多種途徑生成和編輯模糊推理系統(tǒng)，如手工、通過交互式圖形工具、通過命令行函數(shù)或基于模糊聚類或自適應神經(jīng)模糊技術(shù)自動實現(xiàn)。 鹽城師范學院畢業(yè)論文 (設計 ) 第 16 頁 共 40 頁 仿真模型的建立 汽車動力仿真模型的建立 依據(jù)牛頓第二 運動 定律，汽車的運動方程為： e f w hm a F F F F? ? ? ? ? (5–1) 式中 ： eF ： 驅(qū) 動力 (N)； fF ： 行駛 阻力 (N)， 其公式為： 20 .0 1 4 (1 )19440f vF m g? ? ? ? (5–2) wF ： 空氣阻力 (N)， 其公式為： [ 20 si n( ) ]wF v t? ? ? (5–3) hF ： 坡度阻力 (N)， 其公式為： si n( 01 )hF mg x? ? ? (5–4) x ： 汽車水平位移 (m)； v ： 汽車行駛速度 (m/s)； t ： 汽車行駛時間 (s)； m ： 汽車質(zhì)量 (kg)， 我們?nèi)∫话阈∑嚨馁|(zhì)量為 1500kg； ? ： 計入旋轉(zhuǎn)質(zhì)量慣性力偶矩后的汽車質(zhì)量轉(zhuǎn)換系數(shù)，取 ? =； 利用 MATLAB軟件中 SMULINK建立汽車動力仿真模型 如圖 。 圖中 ： max brake： 最大制動力； max thrust： 最大驅(qū)動力； fF ： 行駛阻力函數(shù)模塊， Expression— 1500***(1+u/19440)； wF ： 空氣阻力函數(shù)模塊， Expression— *(u[1]+20*sin(*u[2]))^2； hF ： 坡度阻力函數(shù)模塊， Expression— 1500***sin(*u)； 鹽城師范學院畢業(yè)論文 (設計 ) 第 17 頁 共 40 頁 圖 汽車動力仿 真模型 Figure Dynamic Simulation Model of Automobile PID控制器仿真模型的建立 依據(jù)比例 — 積分 — 微分控制的基本原理，我們利用 MATLAB軟件中 SMULINK建立一個簡單的 PID控制器模型，利用這個模型在模糊控制過程中對 PID控制參數(shù)進行在線的實時調(diào)整，以達到改善和優(yōu)化控制效果的作用。 建立的 PID控制器仿真模型 如圖 。 圖 PID 控制器仿真模型 Figure PID controller simulation model 實際車速和設定車速作為輸入量，經(jīng)過 PID控制器的比例，積分，微分環(huán)節(jié)輸出驅(qū)動力。 鹽城師范學院畢業(yè)論文 (設計 ) 第 18 頁 共 40 頁 利用模糊邏輯工具箱建立模糊控制器 添加輸入輸出語言變量 運行 MATLAB軟件，在 Command Window窗口中輸入 fuzzy，并回車。打開模糊邏輯編輯器窗口。在汽車巡航系統(tǒng)的模糊 PID控制中，模糊控制器的輸入語言變量為速度誤差絕對值 |E|和速度誤差變化率絕對值 |EC|；輸出語言變量為 PID控制系數(shù)的在線修正參數(shù) Kp′、 Ti′、 Td′。 在模糊邏輯編輯器窗口中添加輸入輸出語言變量，并修改各自 的名稱 [2]。 多輸入多輸出的 模糊邏輯 控制 系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 如圖 。 圖 模糊邏輯系統(tǒng)結(jié)構(gòu) Figure Structure of fuzzy logic system 編輯隸屬度函數(shù) 依據(jù)已定義的輸入輸出語言變量，以及他們的 論域和 模糊子集，完成各 語言 變量的隸屬度函數(shù)的編輯。 輸入語言變量的范圍是 [0 5]； 輸出語言變量的范圍是 [0 ]； 為了簡化系統(tǒng)的設計，我們采用三角隸屬度函數(shù)。最后修改各模糊子集的名稱。 編輯結(jié)果 如圖 。 鹽城師范學院畢業(yè)論文 (設計 ) 第 19 頁 共 40 頁 圖 隸 屬度函數(shù)編輯窗口 Figure Membership Function Editor window 編輯控制規(guī)則 依據(jù)歸納出的模糊控制規(guī)則表，我們列出 16條控制語句如下： If |E| is Z and |EC| is Z then Kp′ is S and Ti′ is S and Td′ is Z. If |E| is Z and |EC| is S then Kp′ is B and Ti′ is M and Td′ is Z. If |E| is Z and |EC| is M then Kp′ is B and Ti′ is M and Td′ is Z. If |E| is Z and |EC| is B then Kp′ is B and Ti′ is M and Td′ is Z. If |E| is S and |EC| is Z then Kp′ is B and Ti′ is B and Td′ is Z. If |E| is S and |EC| is S then Kp′ is B and Ti′ is M and Td′ is M. If |E| is S and |EC| is M then Kp′ is B and Ti′ is M and Td′ is M. If |E| is S and |EC| is B then Kp′ is B and Ti′ is M and Td′ is S. If |E| is M and |EC| is Z then Kp′ is M and Ti′ is B and Td′ is B. If |E| is M and |EC| is S then Kp′ is M and Ti′ is M and Td′ is B. 鹽城師范學院畢業(yè)論文 (設計 ) 第 20 頁 共 40 頁 If |E| is M and |EC| is M then Kp′ is M and Ti′ is M and Td′ is S. If |E| is M and |EC| is B then Kp′ is S and Ti′ is S and Td′ is S. If |E| is B and |EC| is Z then Kp′ is B and Ti′ is B and Td′ is B. If |E| is B and |EC| is S then Kp′ is B and Ti′ is B and Td′ is M. If |E| is B and |EC| is M then Kp′ is B and Ti′ is B and Td′ is B. If |E| is B and |EC| is B then Kp′ is B and Ti′ is B and Td′ is B. 將控制語句輸入規(guī)則編輯器， 如圖 。 圖 規(guī)則編輯器窗口 Figure Rule Editor window 繪制輸出變量的控制表 編輯好控制規(guī)則后，打開規(guī)則觀察器， 如圖 。 鹽城師范學院畢業(yè)論文 (設計 ) 第 21 頁 共 40 頁 圖 規(guī)則觀察器 Figure Rule Viewer 輸入 語言 變量取不同的值時，系統(tǒng)依據(jù)重心法求出各輸出 語言 變量的控制量 。得出的控制表 如表 5表 5表 53所示。 表 51 Kp′的控制表 Table 51 Control table of Kp′ |E| |EC| 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 鹽城師范學院畢業(yè)論文 (設計 ) 第 22 頁 共 40 頁 表 52 Ti′的控制表 Table 52 Control table of Ti′ |E| |EC| 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 表 53 Td′的控制表 Table 53 Control table of Td′ |E| |EC| 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 觀 察各變量的控制曲面 打開曲面觀察器，觀察 3個輸出語言變量的控制曲面。 如圖 、 圖 、 圖 。 圖 Kp′的控制曲面 Figure Control surfaces of Kp′ 鹽城師范學院畢業(yè)論文 (設計 ) 第 23 頁 共 40 頁 圖 Ti′的控制曲面 Figure Control surfaces of Ti′ 圖 Td′的控制曲面 Figure Control surfaces of Td′ 輸出語言變量的控制曲面都成非線性，這說明模糊控制本身是非線性的。 最后將建立起來的模糊控制系統(tǒng) 保存到工作目錄中。 模糊 PID 控制器仿真模型的建立 我們利用建立的模糊控制器對 PID控制的 3個參數(shù)進行在線修正，從而將模糊控制與PID控制有效地結(jié)合起來。 建立的 模糊 PID仿真模型如圖 。 鹽城師范學院畢業(yè)論文 (設計 ) 第 24 頁 共 40 頁 圖 模糊 PID控制器仿真模型 Figure Simulation Model of Fuzzy PID Controller 仿真結(jié)果分析 我們將汽車動力仿真模型和模糊 PID控制器仿真模型，以及 PID控制器仿真模型制作成子系統(tǒng)，做最后的仿真連接， 得到總的仿真模型 如圖 。 圖 系統(tǒng)總仿真模型 Figure Total System Simulation Model 鹽城師范學院畢業(yè)論文 (設計 ) 第 25 頁 共 40 頁 我們分別設定巡航車速為 40m/h、 60km/h、 80km/h和 100km/h，對整個仿真系統(tǒng)做必要的設置后點擊運行按鈕，得出仿真結(jié)果曲線。仿真結(jié)果如圖 、圖 、圖 、圖。 圖 巡航車速 40km/h仿真結(jié)果 Figure Smulation results in cruise speed of 40km / h 圖 巡航車速 60km/h仿真結(jié)果 Figure Smulation results in cruise speed of 60 km / h 鹽城師范學院畢業(yè)論文 (設計 ) 第 26 頁 共 40 頁 圖 巡航車速 80km/h仿真結(jié)果 Figure Smulation results in cruise speed of 80 km / h 圖 巡航車速 100km/h仿真結(jié)果 Figure Smulation results in cruise speed of 100 km / h 通過四組仿真曲線我們看到 ，傳統(tǒng) PID控制和模糊 PID控制的曲線有著相類似的形狀，大致走勢相同。但我們也發(fā)現(xiàn)了明顯的區(qū)別，當巡航車速設定為 40m/h、 60km/h和80km/h時，模糊 PID控制曲線的響應時間快于單一的 PID控制，且超調(diào)