行车电气系统的模糊控制及仿真

摘 要：行车起重系统主要应用在冶金、机械制造等重型企业，其主要任务是把负载吊起并移动到预定的位置。模糊控制系统是一种自动控制系统，模糊控制不需要对象的数学模型，是解决不确定系统控制的一条有效途径。用模糊控制技术来解决行车吊装设备启停过程中出现的摇摆问题，以便操作者能平稳、安全的驾驶行车。应用Matlab进行仿真模拟，结果表明，行车物料摆角较小，能达到安全平稳的目的。

关键词：行车;模糊控制器;自动控制系统;Matlab仿真

中图分类号：TP273.4文献标识码：B文章编号：1004373X(2008)1914603

Fuzzy Control and Simulation of Vehicle Electrical System

ZHAO Xin

(Mianyang Normal University,Miangyang,621000,China)

Abstract：Travelling cranes control system is mainly used in the metallurgical industry,heavy machinery manufacturing enterprises.The main task of this system is lifting loads and moving them to the designated location.Fussy control system is a kind of automatic control system.There is no need for mathematical model of the object for fussy control.Therefore,it is an effectiveapproach in solving uncertain system control.The intelligent control of gantry crane based on fuzzy expert system can be used to solve the problem of shaking during the process of vehicle crane equipment start-up and shutdown to enable the operator to drive the vehicle steadily and safely.Matlab is proved to be helpful when it is applied in the simulation process to reduce the vehicle material swing angle which will keep vehicle steady and safe.

Keywords：vehicle;fussy control system;automatic control system;Matlab simulation

1 引 言

模糊控制系统是一种自动控制系统，它以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑的规则推理为理论基础，采用计算机控制技术构成的一种反馈通道的闭环结构的数字控制系统。模糊控制不需要对象的数学模型，是解决不确定系统控制的一条有效途径。

行车起重系统主要应用在冶金、机械制造等重型企业，其主要任务是把负载吊起并移动到预定的位置。行车是一种具有高度非线性、强耦合的对象，且具有诸如摩擦、负载变化等不确定因素。传统的基于对象的控制方法很难精确地控制行车的运行。而模糊控制具有较强的优势，因为它可以利用人类的专家控制经验来弥补行车动态特性中的非线性和不确定因素，不依赖对象的数学模型，具有较强的鲁棒性。在对行车系统进行控制时往往会发现，设备启动过程中会出现摇摆和震动的现象，根据实际调查摸索，发现使用传统的PID解决此问题，效果不是很好，因此采用模糊控制技术来解决吊装设备启停过程中出现的摇摆问题，以便操作者能平稳、安全地驾驶行车。

2 模糊控制器的基本原理和基本思想

模糊集理论是美国加利福尼亚大学的自动控制理论专家L.A.Zadeh教授率先提出的。1965年他在Information & Control杂志上发表了“Fuzzyset”一文，首先提出了模糊集合的概念，用模糊集合来描述模糊事物。这种方法很快被广大的学者所接受，模糊数学及其应用得到了快速的发展。1974年，英国伦敦大学教授E.H.Mamdani首先将模糊理论用于工业控制，取得了良好的效果。

模糊控制器是针对复杂控制系统，在无法确定其精确数学模型的情况下，通过总结人对控制系统不断地观测决策调整实现手动控制的行为规律，人们了解到其遵循反馈和反馈控制的思想。人的手动控制决策可以用语言加以描述，总结成一系列条件语句，即控制规则。运用微机的程序来实现这些控制规则，微机就起到了控制器的作用。在描述控制规则的条件语句中的一些词，如“较大”、“稍小”、“偏高”等都具有一定的模糊性，因此可以用模糊集合来描述这些模糊条件语句，即组成了模糊控制器。

3 模糊控制器的组成和设计方法

模糊控制器的基本结构框图如图1所示。它由输入量模糊化接口、规则库、推理算法和输出去模糊化接口4个部分组成。

一般地，模糊控制器的设计步骤包括以下几点：

(1) 模糊控制器的输入和输出变量的模糊化；

(2) 设计模糊控制器的控制规则；

(3) 确定模糊推理和去模糊化的方法；

(4) 选择模糊控制器的输入变量及输出变量的论域，并确定模糊控制器的参数(如量化因子、比例因子等)。

模糊控制器的最基本的形式是“查询表”方式的模糊控制器，这种控制器将模糊控制规则最终转化为一个查询表，存储在计算机中供在线控制时使用。这种模糊控制器结构简单，使用方便。根据以上分析，模糊控制器的控制算法设计流程图如图2所示。

4 行车模糊控制系统设计

如前所述，行车运行时大车与小车的运动分别引起重物的纵向和横向运动，限于篇幅，仅以大车运动为研究对象，小车与之类似。行车按吨位不同，其最大运行速度也不尽相同，但行车速度一般都分为5档。所以把输出量U的模糊变量子集取为{负，零，正小，正，正大}，输入变量中的距离d和角度θ的模糊变量子集分别为{零，太近，近，中，远}，{负大，负小，零，正小，正大}。

(1) 距离模糊子集的隶属度函数

将距离论域划分为11档，如表1所示。

(2) 角度模糊子集的隶属度函数将其论域划分为15档，如表2所示。

(3) 输出量速度模糊子集的隶属度函数将其论域划分为11档，如表3所示。

(4) 模糊规则的建立

经过对经验丰富的行车驾驶员的大量访问，建立了控制规则，如表4所示。

5 行车控制系统的计算机仿真

本文所介绍的模糊控制器的工作机制是：首先根据控制规则计算出控制表，然后根据距离d和角度θ来查询控制表。在仿真计算中，先设定一个初始距离do，之后每过一个抽样时间T，距离和角度分别由以下两个递推公式计算而得。

dk=dk-1-vk-1- 0.5akT2

θk=arctan(ak-1/g)-θk-1

(1)

其中vk=vk-1-ak-1T;ak=(vk-vk-1)/T。

式(1)中，T为抽样时间，α为加速度，本实验中取T=1 s，α0=±0.18 m/s2。判断是加速还是减速，只需比较前后两个速度的大小，如果速度下降则取负号，反之取正号。根据每一对距离和时间值，查询一个速度值，再确定加速度的值，从而又计算出一对距离和时间的值，如此循环直到d=0。仿真程序流程如图4所示。

选取2个有代表性的初始距离进行仿真，图5分别表示了行车到目标之间的水平距离为20 m,60 m的仿真过程。以图5(a)为例来说明仿真过程：

(1) 初始化：d0=20，α0 = 0.18

通过式(1)得：

θ0 =arctan(a0/g)=arctan(0.18/9.8)=1.03

(2) 模糊化:

将d0，θ0经过前面设计的模糊隶属度函数模糊化。根据距离和角度的隶属度函数，距离分为11挡，角度分为15挡，即d0=5，θ0 = 7，其中d0为PB，θ0为PB。

(3) 模糊推理:

通过查找建立的模糊规则表4，得：IF d0is PB，and θ0 is PB, THEN U is PB。

所以得出速度输出量为PB，即U=5。

此时速度给定最大，行车全速运行T时间，通过迭代得到下一步的距离d1和角度θ1，重复步骤(1)~(3)。

从仿真结果可以发现随着距离的缩短，摆角θ呈下降的趋势：当距离从20 m减少到13 m时，摆角明显下降；当距离降到9 m时摆角接近于零。在整个行车运行过程中θ的最大值不超过2.5°，且停车误差不超过0.07 m，最后停车时摆角最大不超过0.5°。所有这些性能指标，能很好的满足工厂中对行车安全平稳运行的要求。

6 结 语

采用高性能的单片机实现交流电动机调速控制器的数字化，同时将智能控制理论应用到交流电动机调速控制器中，采用Matlab对用模糊理论控制行车的摆角进行仿真，结果表明，物料摆角较小，能达到安全平稳的目的。

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作者简介 赵 欣 女,1963年出生，重庆人，副教授。主要研究方向为计算机控制、软件开发。