CN107942663A - 基于模糊pid算法的农机自动转向控制方法 - Google Patents

基于模糊pid算法的农机自动转向控制方法 Download PDF

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郝慧娟
段杰
赵晓杰
孙瑞瑞
郝凤琦
李成攻
程广河
姜岩
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    • G05B11/01—Automatic controllers electric
    • G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
    • G05B11/42—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P. I., P. I. D.
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
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Abstract

本发明的基于模糊PID算法的农机自动转向控制方法，通过以下步骤来实现：a).PID算法离散化；b).获取增量型PID控制算法；c).定义转向角偏差变化率；d).模糊化处理变量；e).建立模糊控制规则表；f).控制输出。本发明的农机自动转向控制方法，利用获取的ΔKP、ΔKI和ΔKD对比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD进行修正，使得转向控制***更加稳定，在满足农机控制要求的基础上，使得农机的转向控制具有更好的快速性和准确性，相应时间更快、稳态误差更小。

Description

基于模糊PID算法的农机自动转向控制方法
技术领域
本发明涉及一种农机自动转向控制方法，更具体的说，尤其涉及一种基于模糊PID算法的农机自动转向控制方法。
背景技术
我国是一个农业大国，农业人口众多，但是我国的农业发展水平与西方的一些发达国家还有着很大差距。随着科学技术的迅速发展，现代农业的发展也在日益兴起，一个国家的农业机械化程度体现了其农业发展水平，发展智慧的农业机械是实现农业现代化的关键。
发展精准农业是实现现代农业的前提，农机的自动导航***又是精准农业的重要一步，自动转向控制***又是自动导航***中的关键一环。在自动转向控制***中，控制算法的选择、设计以及优化的好坏，将直接影响农机的作业精度。PID控制算法是一种最为常用的控制算法，它可以从根本上摆脱***建模，只需要依据被控对象的一些响应特征来组合控制模块，控制过程简单且稳态性好。模糊控制亦不依赖于控制模型，而是根据人们的工作经验，对于被控对象进行简单的模糊处理，但与此同时影响了控制精度。在此基础上，将算法与模糊控制巧妙地结合起来，能够互补利弊，会使整个控制***获得更加良好的性能，增加***的灵活性和精确性，可以在农机播种或者农机收割等这种路线比较简单的工程中加以应用。
发明内容
本发明为了克服上述技术问题的缺点，提供了一种基于模糊PID算法的农机自动转向控制方法。
本发明的基于模糊PID算法的农机自动转向控制方法，农机上设置有导航控制器、转向控制器、转向驱动器、农机转向***以及转角测量模块，导航控制器用于获取农机的方位信息并输出目标转向角至转向控制器，转向驱动器由液压驱动器和比例换向阀组成，转角测量模块用于获取农机转向***的实际转向角并将其传输至转向控制器；其特征在于，农机自动转向控制方法通过以下步骤来实现：
a).PID算法离散化，采用公式(1)中的PID控制算法对农机的转向进行控制：
式中，u(t)为转向控制器的输出信号，e(t)为转向控制器的输入信号，即目标转向角与实际转向角的差值，记为转向角偏差；KP为比例系数，TI为积分系数，为积分控制项；TD为微分系数，为微分控制项；
由于需要通过目标转向角与农机的实际转向角的差值来计算控制量，需要对公式(1)进行离散化处理，得到离散的PID控制算法如公式(2)所示：
式中，k为采样次数，u(k)为第k次采样后转向控制器输出的控制值，e(k)为第k次采样时输入的转向偏差值，T为调节系数；
b).获取增量型PID控制算法，通过公式(2)可推导出：
Δu(k)＝u(k)-u(k-1)
＝KP[e(k)-e(k-1)]+KIe(k)-KD[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)] (3)
＝KPΔe(k)+KIe(k)+KD[Δe(k)-Δe(k-1)]
得到的Δu(k)就是增量型PID控制算法的表达式，式中：Δe(k)＝e(k)-e(k-1)，Δe(k-1)＝e(k-1)-e(k-2)；
c).定义转向角偏差变化率，在对农机的转向控制过程中，要保证农机转向控制***的相应速度和稳定性，还应考虑转向角偏差变化率，定义转向角偏差变化率ec(k)如下：
d).模糊化处理变量，转向控制器按照一定的采样频率对转向偏差e(k)进行采集，获取3次以上的转向角偏差，并通过公式(4)计算转向角偏差变化率ec(k)；然后，对输入量e(k)、ec(k)和输出量KP、KI和KD都进行模糊化处理，其模糊子集均为：{NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，ZO(零)，PS(正小)，PS(正中)，PB(正大)}，各个子集的隶属函数均选取为高斯型隶属函数，其中心点分别为：{-6， -4， -2， 0， 2， 4， 6}；
e).建立模糊控制规则表，根据KP、KI和KD三个参数各自的作用以及它们之间的相互影响，建立ΔKP、ΔKI和ΔKD的模糊控制规则表，分别如表1、表2和表3所示：
表1
表2
表3
利用公式(5)更新比例系数KP、积分系数TI和微分系数TD：
f).控制输出，将利用公式(5)求取的比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD，带入公式(2)中求出第k次采样后转向控制器输出的控制值u(k)，u(k)输入至液压控制器中，用于控制比例换向阀的方向和开度，以实现对农机转向的控制。
本发明的基于模糊PID算法的农机自动转向控制方法，步骤a)中所述调节系数T的取值范围为[1,2]。
本发明的基于模糊PID算法的农机自动转向控制方法，步骤d)中所述转向控制器的采样周期为0.1s。
本发明的基于模糊PID算法的农机自动转向控制方法，步骤e)中，比例系数KP、积分系数TI和微分系数TD的初始值分别为3.9、16.5和0.5。
本发明的有益效果是：本发明的基于模糊PID算法的农机自动转向控制方法，首先获取离散的PID控制算法的计算公式，并推导出增量型PID控制算法的计算公式，然后根据采集的数据实时地计算出转向偏差及其变化率，利用建立的模糊控制规则表，利用获取的ΔKP、ΔKI和ΔKD对比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD进行修正，获取最终的比例系数、积分系数和微分系数，以计算转向控制器输出的控制值，用于控制比例换向阀的方向和开度，以实现对农机转向的控制。本发明的农机自动转向控制方法，良好地结合了PID算法和模糊控制算法的优势，使得转向控制***更加稳定，在满足农机控制要求的基础上，使得农机的转向控制具有更好的快速性和准确性，相应时间更快、稳态误差更小，为农机转向的精准控制提供了一种行之有效的控制方法。
附图说明
图1为本发明中设置于农机上的自动转向控制***的结构图；
图2为本发明的农机自动转向控制方法的***结构图；
图3为农机的自动转向控制***的响应输出曲线；
图4为本发明中输入输出变量的隶属度函数。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，给出了本发明中设置于农机上的自动转向控制***的结构图，其由导航控制器、转向控制器、转向驱动器、农机转向***以及转角测量模块组成，导航控制器用于获取农机的方位信息并输出目标转向角至转向控制器，转向驱动器由液压驱动器和比例换向阀组成，转角测量模块用于获取农机转向***的实际转向角并将其传输至转向控制器。转向控制器根据输入的目标转向角与实际转向角的差值，以及转向角偏差值的变化率，采用模糊控制算法，对PID调节的比例系数、积分系数和微分系数进行修正，求出更加符合农机当前转向状态的转向控制量。
如图2所示，给出了本发明的农机自动转向控制方法的***结构图，模糊PID控制***的原理就是运用模糊数学的理论和方法，把模糊控制规则以模糊集的形式表示出来，根据被控对象的实际响应情况运用模糊推理，实现对PID参数在不同时间不同状态下的最佳调整，实现最优控制。将模糊PID控制器的输入定为转向角偏差e(k)和偏差变化率ec(k)，输出则为模糊控制器经过模糊规则推理得到的ΔKP、ΔKI和ΔKD。***在线实时改变的参数的值为KP+ΔKP、KI+ΔKI、KD+ΔKD，这样就实现了PID控制算法中参数的自整定环节，使得被控对象的动、静态性能得到提高。
如图3所示，给出了农机的自动转向控制***的响应输出曲线，当农机在田间行走时，控制器会不断地检测e(t)和ec(t)的值，并且不断地对检测到的值和PID的三个参数进行在线修改，而满足在不同环境中的e(t)和ec(t)对PID控制器的不同要求。
分析图3中的响应曲线，可以总结出PID控制算法的三个参数与转向角偏差和偏差变化率的之间联系如下所述：
1)当输出响应处于图中曲线的第Ι阶段时，|e(t)|的值较大，为了不让开始时|e(t)|的值瞬间变大，从而导致微分溢出，应该取较大的KP和较小的KD。这样还可以提高转向控制***的响应速度，还应取KI＝0以此来防止积分饱和。
2)当输出响应处于图中曲线的第Ⅱ阶段时，|e(t)|和|ec(t)|的值都是中等大小，为了减小转向控制***的超调，保证步进电机的响应速度，KP、KI和KD的值都不能取的太大，KP的值要取得较小，KI和KD的值要大小适中。
3)当输出响应处于图中曲线的第Ⅲ阶段时，|e(t)|的值较小，为了使自动转向***具有良好的稳态性能，应该增大KP和KI的数值。应该适当的选取KD的值，以此来提高***的抗干扰能力，其原则是：当|Δe(t)|的值较小时，KD的取值要大一些；当|Δe(t)|值较大时，KD取较小的数值。通常KP和KI的值都要取为中等大小。
根据上述分析可以得出：不确定的***在常规控制作用下，误差e(t)和和误差变化率ec(t)的值越大，***中的不确定量就越大。那么如果误差e(t)和误差变化率ec(t)越小，***中的不确定量就越小。利用这个e(t)和ec(t)对***不确定量的估计，进行对PID三个参数KP、KI和KD的调整计算。
本发明的基于模糊PID算法的农机自动转向控制方法，具体通过以下步骤来实现：
a).PID算法离散化，采用公式(1)中的PID控制算法对农机的转向进行控制：
式中，u(t)为转向控制器的输出信号，e(t)为转向控制器的输入信号，即目标转向角与实际转向角的差值，记为转向角偏差；KP为比例系数，TI为积分系数，为积分控制项；TD为微分系数，为微分控制项；
由于需要通过目标转向角与农机的实际转向角的差值来计算控制量，需要对公式(1)进行离散化处理，得到离散的PID控制算法如公式(2)所示：
式中，k为采样次数，u(k)为第k次采样后转向控制器输出的控制值，e(k)为第k次采样时输入的转向偏差值，T为调节系数；
该步骤中，所述调节系数T的取值范围为[1,2]。
b).获取增量型PID控制算法，通过公式(2)可推导出：
Δu(k)＝u(k)-u(k-1)
＝KP[e(k)-e(k-1)]+KIe(k)-KD[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)] (3)
＝KPΔe(k)+KIe(k)+KD[Δe(k)-Δe(k-1)]
得到的Δu(k)就是增量型PID控制算法的表达式，式中：Δe(k)＝e(k)-e(k-1)，Δe(k-1)＝e(k-1)-e(k-2)；
c).定义转向角偏差变化率，在对农机的转向控制过程中，要保证农机转向控制***的相应速度和稳定性，还应考虑转向角偏差变化率，定义转向角偏差变化率ec(k)如下：
d).模糊化处理变量，转向控制器按照一定的采样频率对转向偏差e(k)进行采集，获取3次以上的转向角偏差，并通过公式(4)计算转向角偏差变化率ec(k)；然后，对输入量e(k)、ec(k)和输出量KP、KI和KD都进行模糊化处理，其模糊子集均为：{NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，ZO(零)，PS(正小)，PS(正中)，PB(正大)}，各个子集的隶属函数均选取为高斯型隶属函数，其中心点分别为：{-6， -4， -2， 0， 2， 4， 6}；
该步骤中，所述转向控制器的采样周期为0.1s。如图4所示，给出了本发明中输入输出变量的隶属度函数。
e).建立模糊控制规则表，根据KP、KI和KD三个参数各自的作用以及它们之间的相互影响，建立ΔKP、ΔKI和ΔKD的模糊控制规则表，分别如表1、表2和表3所示：
表1
表2
表3
利用公式(5)更新比例系数KP、积分系数TI和微分系数TD：
f).控制输出，将利用公式(5)求取的比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD，带入公式(2)中求出第k次采样后转向控制器输出的控制值u(k)，u(k)输入至液压控制器中，用于控制比例换向阀的方向和开度，以实现对农机转向的控制。
利用公式(5)更新比例系数KP、积分系数TI和微分系数TD：
该步骤中，比例系数KP、积分系数TI和微分系数TD的初始值分别为3.9、16.5和0.5。
f).控制输出，将利用公式(5)求取的比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD，带入公式(2)中求出第k次采样后转向控制器输出的控制值u(k)，u(k)输入至液压控制器中，用于控制比例换向阀的方向和开度，以实现对农机转向的控制。

Claims (4)

1.一种基于模糊PID算法的农机自动转向控制方法，农机上设置有导航控制器、转向控制器、转向驱动器、农机转向***以及转角测量模块，导航控制器用于获取农机的方位信息并输出目标转向角至转向控制器，转向驱动器由液压驱动器和比例换向阀组成，转角测量模块用于获取农机转向***的实际转向角并将其传输至转向控制器；其特征在于，农机自动转向控制方法通过以下步骤来实现：
a).PID算法离散化，采用公式(1)中的PID控制算法对农机的转向进行控制：
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式中，u(t)为转向控制器的输出信号，e(t)为转向控制器的输入信号，即目标转向角与实际转向角的差值，记为转向角偏差；KP为比例系数，TI为积分系数，为积分控制项；TD为微分系数，为微分控制项；
由于需要通过目标转向角与农机的实际转向角的差值来计算控制量，需要对公式(1)进行离散化处理，得到离散的PID控制算法如公式(2)所示：
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式中，k为采样次数，u(k)为第k次采样后转向控制器输出的控制值，e(k)为第k次采样时输入的转向偏差值，T为调节系数；
b).获取增量型PID控制算法，通过公式(2)可推导出：
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得到的Δu(k)就是增量型PID控制算法的表达式，式中：Δe(k)＝e(k)-e(k-1)，Δe(k-1)＝e(k-1)-e(k-2)；
c).定义转向角偏差变化率，在对农机的转向控制过程中，要保证农机转向控制***的相应速度和稳定性，还应考虑转向角偏差变化率，定义转向角偏差变化率ec(k)如下：
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d).模糊化处理变量，转向控制器按照一定的采样频率对转向偏差e(k)进行采集，获取3次以上的转向角偏差，并通过公式(4)计算转向角偏差变化率ec(k)；然后，对输入量e(k)、ec(k)和输出量KP、KI和KD都进行模糊化处理，其模糊子集均为：{NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，ZO(零)，PS(正小)，PS(正中)，PB(正大)}，各个子集的隶属函数均选取为高斯型隶属函数，其中心点分别为：{-6， -4， -2， 0， 2， 4， 6}；
e).建立模糊控制规则表，根据KP、KI和KD三个参数各自的作用以及它们之间的相互影响，建立ΔKP、ΔKI和ΔKD的模糊控制规则表，分别如表1、表2和表3所示：
表1
表2
表3
利用公式(5)更新比例系数KP、积分系数TI和微分系数TD：
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f).控制输出，将利用公式(5)求取的比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD，带入公式(2)中求出第k次采样后转向控制器输出的控制值u(k)，u(k)输入至液压控制器中，用于控制比例换向阀的方向和开度，以实现对农机转向的控制。
2.根据权利要求1所述的基于模糊PID算法的农机自动转向控制方法，其特征在于：步骤a)中所述调节系数T的取值范围为[1,2]。
3.根据权利要求1或2所述的基于模糊PID算法的农机自动转向控制方法，其特征在于：步骤d)中所述转向控制器的采样周期为0.1s。
4.根据权利要求1或2所述的基于模糊PID算法的农机自动转向控制方法，其特征在于：步骤e)中，比例系数KP、积分系数TI和微分系数TD的初始值分别为3.9、16.5和0.5。
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