【正文】 偏差信號(hào)、輸出信號(hào)。 微分控制 能夠 減少超調(diào)量，增強(qiáng)系統(tǒng)的穩(wěn)定特性，并且改善系統(tǒng)的瞬時(shí)響應(yīng) ， 微分控制能夠 反映 偏差信號(hào)的變化趨勢(shì)，使信號(hào) 產(chǎn)生 90176。 積分 控制能夠 消除 穩(wěn)態(tài)誤差，當(dāng)系統(tǒng)存在偏差時(shí)，積分控制作用會(huì)不斷積累，經(jīng)過(guò)足夠長(zhǎng) 的時(shí)間后，積分控制 能夠完全 消除系統(tǒng)誤差。的相角滯后， 積分 調(diào)節(jié)動(dòng)作緩慢，當(dāng)積分作用太強(qiáng)時(shí)會(huì)使得系統(tǒng)超調(diào)量變大，甚至可能使系統(tǒng)出現(xiàn)震蕩。 數(shù)字 PID 控制算法可以分為位置式 PID 和增量式 PID 控制算法。離散化 處理 方法為： 采樣 周期為 T， 采樣序號(hào)為 k， 則離散時(shí)間kT 對(duì)應(yīng) 著連續(xù)時(shí)間 t， 得到離散化的 PID 表達(dá)式 由公式 （ 42） 給出 ： ? ? ??)1()()()()( 0 ????? ?? kekeTTjeTTkeKku nj DIP （ 42） 其中 ， )(ku — 第 K 次采樣時(shí)微機(jī)輸出； )(ke — 第 K 次采樣時(shí)的偏差值； )1(?ke — 第 K1 次采樣時(shí)的偏差值。 [8]由于 位置式 PID 每次輸出都與過(guò)去的狀態(tài)有關(guān)，計(jì)算時(shí)要對(duì) ek 進(jìn)行累加 ，工作量大，并且當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，輸出量 u(k)變化 幅度很大，從而引起執(zhí)行機(jī)構(gòu)位置的大幅度變化，很有可能造成嚴(yán)重的生產(chǎn)事故， 不能 用于實(shí)際的生產(chǎn)。 此 控制器輸出的控制量的增量Δ u(k)與采樣周期、比例系數(shù)、積分時(shí)間常數(shù)和微分時(shí)間常數(shù)有關(guān) 。增量式 PID 控制算法 比位置式第 4 章 智能車速度 控制 軟件設(shè)計(jì) 20 PID 控制算法計(jì)算量小，在實(shí)際中應(yīng)用廣泛。 [9] 在 實(shí)際調(diào)試過(guò)程中采用工程正定方法 ， 根據(jù)經(jīng)驗(yàn)直接在控制系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)中進(jìn)行調(diào)節(jié)參數(shù)。電機(jī) 控制主要是提高電機(jī)的調(diào)速的準(zhǔn)確性和快速性，則在選用調(diào)節(jié)器參數(shù)時(shí)， 選取 較大的比例參數(shù) P，由于 積分參數(shù)對(duì)于車速控制 有 慣性，積分參數(shù) I 過(guò)大將會(huì)導(dǎo)致智能車運(yùn)行不穩(wěn)定，所以選擇 非常小 的 積分 參數(shù) I 。為提高電機(jī)響應(yīng)速度，單片機(jī)直接輸出一個(gè)較大占空比的 PWM 波，電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊相應(yīng)的給電機(jī)一個(gè)大電壓，電機(jī)提速很快。 如果實(shí)際速度超過(guò)設(shè)定速度較小時(shí)，為了減小速度的超調(diào)，通過(guò)在線調(diào)試，用MATLAB 擬合出電機(jī)帶載運(yùn)行時(shí)，轉(zhuǎn)速與 PWM 占空比的曲線，直接根據(jù)擬合的曲線給出設(shè)定速度對(duì)應(yīng)得 PWM 占空比。這時(shí)要給電機(jī)一個(gè)反向的電壓， 使電機(jī)反轉(zhuǎn)制動(dòng)。在完成一個(gè)剎車動(dòng)作時(shí)，間歇性的給電機(jī)一個(gè)反向電壓，即使電機(jī)反轉(zhuǎn) 松開(kāi) 反轉(zhuǎn)，這也就能有效防止制動(dòng)輪抱死現(xiàn)象。當(dāng)小車 位于 直道時(shí)，將舵機(jī)擺正 ；當(dāng)小車位于彎道時(shí)，彎道的曲率越大則舵機(jī)的轉(zhuǎn)角擺角越大 ， 利用 圖像的加權(quán)平均 偏差 與圖像中心 之差 作為控制量 。我們對(duì)不同的賽道作了識(shí)別，根據(jù)賽道類型，確定合適的控制方案。 這樣 大大 的翻遍了對(duì)智能車 的調(diào)試和分析，并且 是在 智能車實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行采集， 對(duì)智能車 的速度控制有了直觀的認(rèn)識(shí)，通過(guò)分析 給定 車速 、 實(shí)際車速和 控制 電機(jī)的 PWM 波 的 變化趨勢(shì)來(lái)修改 PID 控制的各個(gè)參數(shù)，這種調(diào)試方法是智能車的調(diào)試效率大大提高。當(dāng)給定速度發(fā)生跳變時(shí)，車速由 小變大，則 控制電機(jī)的 PWM 波占空比也發(fā)生 向上 的脈沖式跳變， 這會(huì)使得 實(shí)際車速能夠 在短時(shí)間內(nèi)跟上給定速度，并且實(shí)際速度在短時(shí)間內(nèi)會(huì)有很大的 超調(diào)。 圖 53 車速 由 大變小 由圖 53 可看出， 當(dāng) 智能車車速由 大 變 小 時(shí)，控制電機(jī)的 PWM 波占空比也發(fā)生向上 的脈沖式跳變，這會(huì)使得 實(shí)際車速能夠 在短時(shí)間內(nèi) 迅速 變小 ， 并且實(shí)際速度 的超調(diào)量 較小 。 第 5 章 系統(tǒng) 調(diào)試 25 單純 PID 控制 性能 分析 在分析 帶限幅 速度控制 、 剎車控制 與 PID 控制 算法相結(jié)合的整體速度算法調(diào)試之后， 為了 確定 使 智能車運(yùn)行 更 平穩(wěn)快速 ， 去掉 帶限幅 速度 控制和剎車控制函數(shù)之后，利用上位機(jī)專門分析單純的 PID 控制 算法中各個(gè)參數(shù)對(duì)速度的影響 。 在 Ki、 Kd， 值不變 的 情況下，改變 KP 的大小 。 （ 1） KP=， Ki=， Kd = KP 的 值較小時(shí)，系統(tǒng)的 響應(yīng)速度 很慢，超調(diào)量較小 ， 穩(wěn)態(tài)誤差較小。 第 5 章 系統(tǒng) 調(diào)試 26 圖 55 KP 適中時(shí)速度 變化曲線 （ 3） KP=， Ki=， Kd = KP 的 值 較大 時(shí)，系統(tǒng) 具有很快 的 響應(yīng)速度 ， 但 超調(diào)量 大， 穩(wěn)態(tài)誤差較小 ，但 容易產(chǎn)生震蕩， 使 系統(tǒng)不穩(wěn)定。 積分控制可以 提高系統(tǒng) 型別，能提高系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能， 但會(huì)使信號(hào) 產(chǎn)生 90176。積分作用能消除 系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差， 但 Ki 過(guò)大 時(shí)會(huì)使得系統(tǒng)超調(diào)量變大，甚至出現(xiàn)震蕩。 圖 57 Ki 較小時(shí)速度 變化曲線 （ 2） Ki=， KP=， Kd = Ki 較大 時(shí) ， 系統(tǒng)的 響應(yīng)速度明顯變快 ， 超調(diào)量很大 ， 消除穩(wěn)態(tài) 誤差的能力較 強(qiáng) 。 第 5 章 系統(tǒng) 調(diào)試 28 微分 控制能夠反映輸入信號(hào)的變化趨勢(shì)， 使信號(hào) 產(chǎn)生 90176。 增大 Kd 可以減少 超調(diào)量， 改善 系統(tǒng)的瞬時(shí)響應(yīng)， 減少系統(tǒng) 的調(diào)節(jié)時(shí)間 。 圖 58 Kd 較小時(shí)速度 變化曲線 （ 2） Kd =， KP=， Ki= Kd 過(guò)大 時(shí)， 系統(tǒng)對(duì) 噪聲比較敏感，容易產(chǎn)生震蕩 ，使 系統(tǒng)不穩(wěn)定。 在 Ki、 Kd， 值不變 的 情況下，改變 KP 的大小 智能車 加減速時(shí)，給定速度發(fā)生突變， KP 的值 主要 影響智能車的響應(yīng)速度 和超調(diào)量 。 在 KP、 Ki 值不變 的 情況下，改變 Kd 的大小 Kd 主要 影響系統(tǒng)的超調(diào)量， 控制系統(tǒng) 產(chǎn)生超前的修正信號(hào) 使智能車 能夠順利的通過(guò)彎道。本文主要 內(nèi)容如下： 以 飛思卡爾 半導(dǎo)體 公司 生產(chǎn) 的 9S12XSMAA 單片機(jī) 為核心控制器， 搭建 H 橋電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路，采用 增量式 PID 控制算法 ， 利用光電編碼器測(cè)量 實(shí)際車速 ，形成閉環(huán)負(fù)反饋 控制 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)智能車的 速度 控制。 文章 分章節(jié)介紹了小車車模 參數(shù)、機(jī)械結(jié)構(gòu) 的調(diào)整和優(yōu)化、智能車速度控制系統(tǒng)各個(gè)模塊的工作原理、設(shè)計(jì)思路和改進(jìn)方案，并且詳細(xì)的介紹了位置式 PID 控制 算法和增量式 PID 控制 算法的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)合，敘述了整個(gè)智能車系統(tǒng)的 軟件 開(kāi)發(fā)工具和 電機(jī)及舵機(jī)的設(shè)計(jì)思路和方法 。 總結(jié) 整個(gè)速度控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過(guò)程， 在 往屆技術(shù)報(bào)告的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了智能車的電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路 、 主控制電路 ；改進(jìn) 了智能車 在彎道 行駛時(shí)的速度優(yōu)化， 并且 添加了直道加速 、 過(guò)彎減速的速度控制算法 ， 還采用了專業(yè)上位機(jī) 與 藍(lán)牙相結(jié)合對(duì)智能車車速進(jìn)行調(diào)試。 在 軟件 方面 利用 Code warrior 軟件 對(duì)程序代碼進(jìn)行 編寫(xiě) ，掌握了9S12XSMAA 單片機(jī)的 功能控制寄存器及其 片 上 資源，學(xué)會(huì)利用 9S12XSMAA 單片機(jī)的 P 口 輸出 PWM 波來(lái)控制電機(jī)轉(zhuǎn)速和舵機(jī)轉(zhuǎn)角。 正是因?yàn)?有了這些挫折，才讓我 對(duì) 智能車的速度控制系統(tǒng) 有了 更為深刻的認(rèn)識(shí) ， 在設(shè)計(jì) 硬件電路之前 要先規(guī)劃好軟件程序的大體框架 ，同時(shí)要 重視硬件電路的設(shè)計(jì)， 控制算法 的優(yōu)化 只有在精細(xì) 的 硬件第 6 章 結(jié)論 31 基礎(chǔ) 上才能夠更好的提高智能車的整體性能。 在 調(diào)試方面，只通過(guò)單片機(jī)存儲(chǔ) 原始 數(shù)據(jù)，并且藍(lán)牙的發(fā)送距離較短，智能車的車速采集和分析受到較大的制約 ， 還不能實(shí)現(xiàn)真正的在線調(diào)試。 雖然 我們所做的智能車 只能 實(shí)現(xiàn)黑白路徑 循跡 ，只能通過(guò) PWM 波來(lái)控制電 機(jī)和舵機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)智能車的速度控制 ， 但在設(shè)計(jì)過(guò)程中所涉及的只是為我們未來(lái)的研究奠定了基礎(chǔ)，我相信 在不久 的 將來(lái) ， 汽車的電子化 、 智能化一定能 實(shí)現(xiàn)， 并真正為人們的生活提供更多的便利。我的畢業(yè) 設(shè)計(jì) 從 選題、 收集 資料、開(kāi)題、立論 到 撰寫(xiě)的整個(gè)過(guò)程，潘浩老師都給予 了悉心指導(dǎo)，并且提出了很多寶貴的意見(jiàn) 。 本論文能夠 順利完成 ， 離不開(kāi)潘浩老師的關(guān)心和幫助。 借此 機(jī)會(huì)，我要感謝我的母校 ——中國(guó)石油大學(xué) （ 華東 ） ， 感謝母校四年來(lái)對(duì)我的教育和栽培。謝謝 你們不僅教會(huì) 了我 扎實(shí) 的專業(yè)知識(shí)， 更多的是 讓我形成了對(duì)待學(xué)習(xí)、對(duì)待生活的態(tài)度。使得我們?cè)趥滟愡^(guò)程中，收獲頗豐。 中國(guó)石油大學(xué)（華東）本科畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 ) 33 參考文獻(xiàn) [1] 汽車差速器構(gòu)造原理， 20xx0204 1976 [2] 孫浩、程磊、黃衛(wèi)華，基于 HCS12 的小車智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)及機(jī)械調(diào)整方法 .單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用， 20xx,3 [3] Freescale Semiconductor. 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