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智能控制大作业.docx

发布时间：2022-06-13 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：1.57M 资料格式：docx 举报 版权申诉
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    一、实验要求
    二、实验过程
    2.2.2控制原理
    基于模糊自整定 PID 控制的二自由度直升机 偏航系统设计 姓名： 黄兵 学号： 2013201562 课程： 智能控制理论及应用 完成时间：2014 年 1 月 14 日 专业： 导航制导与控制 指导老师：李爱军
    一、实验要求 1. 以2 自由度直升机或4 旋翼飞行器为控制对象，设计一种模糊控制系统，控 制结构形式任选； 2. 被控对象能够实现某一特定功能（例如姿态保持、指令跟踪等），并能满足 控制要求； 3. 分别进行数字仿真和实物仿真研究（首先进行数字仿真，通过后进行实物仿 真），对比结果的不同； 4. 在数字仿真环境下，研究控制规则、隶属函数、解模糊方法等对控制效果的 影响。 二、实验过程 2.1 二自由度直升机模型 2.1.1 设备简介 Quanser 二自由度直升机设备由一个用直流发动机驱动的安装有固定双电机 的直升机模型组成，模型通过集电滑环固定在竖直的底座上。前电机用于控制俯 仰运动，而后电机用于控制直升机偏航运动。两个电机的共同作用组成了一个两 输入两输出系统。俯仰角和偏航角信号由高分辨率的编码器测量，俯仰编码器和 发动机信号通过集电环传输。通过集电环传输能够避免电信号导线相互缠绕、并 且降低摩擦，同时可以实现任意角度的自由旋转。 2.1.2 二自由度直升机模型动力学分析 二自由度直升机建模中使用的约定如下： 1.这架直升机是水平的，俯仰角满足 0 。 2.俯仰角正向增大，   0t ，机首上升，且机体沿逆时针 CCW 方向旋转。  3.偏航角正向增大，   0t ，机体沿顺时针 CW 方向旋转。 4.俯仰增加， 0 ，俯仰推力为正， 0pF 。 5.偏航增加， 0 ，偏航推力为正， 0yF 。
    图 1：二自由度直升机的简单自由体受力图 图 2：二自由度直升机的动力学分析（以质量为中心的笛卡尔坐标系）
    2l 2m 1l 图 3：简化模型受力分析 1m gF 俯仰轴的转矩由前后两个螺旋桨电机驱动产生升力 1F 和 2F 共同作用形成，螺 旋桨电机的升力 Fp  1 FF 2  。  当 pF 大于重力 gF 时，直升机上升；  当 pF 小于 gF 时，直升机下降；  当 pF 等于 gF 时，直升机不变。 假设初始状态 0 ，可得到如下动力学方程：  FFlFl 11 2     J  1 1  gFl 1 J   J    gFlFlFl 11   1 2 1  VVKl 2  1 1   T g  TVKl g  1 其中， sJ 是俯仰轴的转动惯量， lmJ s 11  2 2  lm 22 。 前电机电压为 1V ，产生升力 1F ；后电机的电压为 2V ，产生升力 2F 。 K 是电机升力常数。 1l 是支点与电机的距离， 2l 是支点与平衡块的距离。
    gT 是俯仰轴产生的有效重力矩， Tg  glm 1 1  glm 2 2 ， 1m 是电机的质量， 2m 是 平衡块的质量。  是俯仰角速度， 是俯仰角加速度。 2.1.3 状态空间模型 定义由前后电动机作用于俯仰轴的推力作用。使用欧拉-拉格朗日公式，可 以得出二自由度直升机系统的非线性运动方程。这些方程关于零点线性化后，定 义了描述电压至角度连接位置的转换，用动力学情况的线性状态空间模型（A，B， C，D）表示。 如下给出了状态空间表示 x  y  Ax  Bu Cx  Du 针对二自由度直升机的状态向量的定义 Tx  输出向量是 [ ( ),  t     ( ), ( ), t t ( )] t  其中，为俯仰角度， 为俯仰角速度；为偏航角度。 Ty  [ ( ), t   ( )] t 系统线性状态空间模型为： A  00 00 00 00         1 0 Bp JTp 0  0 1 0 Bp JTp          B           0 0 K pp J Tp K J yp Ty 0 0 K py J Tp K J yy Ty          由于对俯仰通道单通道控制，不存在与偏航通道的交联耦合现象，所以针对系统 给定的矩阵进行解耦运算后，可以确定状态空间矩阵为：
    A  0 0  J _ eq _ p B  1 _ eq m _ p 2 * l _ cm heli _      01C 0 K _ m  _ pp      B      0D J _ eq _ p     2 * l _ cm heli  dt   其中， J Tp  J _ eq _ p  lm heli _ _ cm J Ty  J _ eq _ y  lm heli _ _ cm 2 2 控制增益是由线性二次调节方案来计算。 首先系统状态扩展到包含俯仰和偏航状态的积分， x T i    dt    由反馈定理 加权矩阵 u  iKx Q           200 0 0 0 0 0 0 150 0 0 0 0 0 0 100 0 0 0 0 0 0 200 0 0 0 0 0 0 50 0 0 0 0 0 0 50          2.2 控制系统设计 2.2.1 模糊自整定 PID 控制系统概述 R     1 0 0 1    模糊 PID 控制器有多种结构形式，但是工作原理基本一致，即运用模糊数学的基本原理 和方法，把规则的条件、操作用模糊集来表示，把这些模糊控制规则以及相关的信息作为知 识存入计算机的知识库中，然后计算机根据系统的实际响应运用模糊推理，可实现对 PID 参数的最佳调整。 自适应模糊 PID 控制器以误差 e 和误差变化 ec 作为输入，可以满足不同时刻的 e 和ec 对 PID 参数自整定的要求。利用模糊控制规则在线对 PID 参数进行修改，便构成了自适应模 糊 PID 控制器，其结构如图 4 所示。
    图 4 自适应模糊控制器结构 PID 参数模糊自整定是找出 PID 三个参数 kp、ki、kd 与 e 和 ec 之间的模糊关系，在运行中通 过不断检测 e 和 ec ，根据模糊控制原理来对 3 个参数进行在线修改，以满足不同e 和 ec 时 对控制参数的不同要求，而使被控对象有良好的动、静态性能。 2.2.2 控制原理 PID 参数的整定必须考虑到在不同时刻三个参数的作用以及相互之间的互连关系。而模 糊自整定 PID 就是在 PID 控制算法的基础上，通过计算当前系统误差 e 和误差变化率 ec ， 利用模糊规则进行模糊推理，查询模糊矩阵表进行参数调整。 模糊控制设计的核心是总结工程技术人员的技术知识和实际操作经验，建立合适的模糊 规则表，得到针对 pk 、 ik 、 dk 三个参数分别整定的模糊控制表如表 1 至表 3 所示。 ec Kp e NB NM NS ZO PS PM PB NB PB PB PM PM PS PS ZO Ki e NB NM ec NB PS PS 表 1 pk 的模糊控制规则表 NS PM PM PM PS ZO NS NM ZO PM PS PS ZO NS NM NM PS PS PS ZO NS NS NM NM 表 2 ik 的模糊控制规则表 NS NB NB ZO NB NM PS NB NM NM PB PB PM PM PS ZO ZO NM NS NS PM ZO ZO NS NM NM NM NB PM NM NS PB ZO NS NS NM NM NB NB PB PS ZO
    NS ZO PS PM PB K e NB NM NS ZO PS PM PB ZO ZO ZO PB PB NS NS ZO NS PM NM NS ZO PS PM NM NS ZO PS PM NS NS ZO PS PS NS NS ZO PS PS 表 3 dk 的模糊控制规则表 ec NB NM NS ZO PS PM NB NB NB NM NM ZO ZO ZO ZO PS PM PM PB PB 将系统误差 e 和误差变化率 ec 的变化范围定义为模糊集上的论域。 NM NM NS NS ZO PS PS NM NS NS ZO PS PS PM NB NB NM NM NS ZO ZO NS NS ZO PS PS PM PM ZO ZO ZO PB PB PB ZO ZO PS PM PB PB PB , ece }5,4,3,2,1,0,1,2,3,4,5{ 其模糊子集为 , ece  { NB , NM , NS , ZO , PMPS , , } PB ，子集中元素分别代表负 大、负中、负小、零、正小、正中、正大。设 e 、 ec 和 pk 、 ik 、 dk 均服从正态分部，因 此可得出各模糊子集的隶属度，根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数的模糊调整规则模 型，运用模糊合成推理设计出的 PID 参数模糊调整矩阵表，查出修正参数代入下式计算      k p k i k d ' k  p k  ' k  d ' i    },{ kece },{ kece },{ kece p i d    ' k P ' k i k ' d k  k  i k  p d 式中 pk 、 ik 、 dk 是 PID 控制器的参数， ' pk 、 ' ik 、 ' dk 是 pk 、 ik 、 dk 的初始参数，它 们通过常规方法获得，在线运行过程中，通过微机测控系统不断的检测系统的输出响应值， 并实时的计算出偏差和偏差变化率，然后将它们模糊化得到 e 和 ec ，通过查询模糊调整矩
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