CN110308647B - 含误差积分输入项的无人机三段式模糊pid控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种含误差积分输入项的无人机三段式模糊PID控制方法。该方法为:首先建立包含误差积分输入项的模糊控制器、三段式修正器和PID控制器,模糊控制器根据控制误差、误差的微分和误差的积分三个输入参数建立有关Kp、Ki和Kd的模糊规则库;然后参照模糊规则库,利用重心法进行解模糊,得到三段式修正器的输入值α、β、γ,三段式修正器根据***实时控制误差,并结合输入参数,对参数P、I、D进行调节;最后将调节完成后的参数P、I、D传给PID控制器,PID控制器将控制值输出至被控对象进行控制。本发明降低了无人机控制***的振荡误差与稳态误差,减少了控制***逼近控制目标值的时间,提高了无人机控制***的控制性能。
Description
技术领域
本发明涉及无人机模糊自适应PID控制技术,特别是一种含误差积分输入项的无人机三段式模糊PID控制方法。
背景技术
无人机模糊自适应PID控制是在PID算法的基础上,以误差和误差的微分作为输入,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,来满足不同时刻的误差和误差的微分对PID参数自整定的要求。一般来说,在对三阶线性***的控制中,利用稳定边界法进行参数整定的经典PID控制的超调量比模糊自适应PID控制的超调量要大,但模糊PID控制存在一定的稳态误差,因而解决模糊控制引起的稳态误差问题成为其首要问题。在三输入模糊控制PID算法中,以误差的二次微分作为输入变量,相比于二维模糊控制PID算法并不能很好地解决稳态误差问题。
在文献1(电液位置伺服***的三维模糊PID控制,殷增振,尹志宏,徐兆红,范文冲,《机械》,2005(03))中,将误差、误差的微分与误差的二次微分作为输入参数,一定程度上优化了控制效果,但还存在较明显的稳态误差。文献2(基于智能积分因子的三维模糊控制器及其应用,王昌,李天石,黎晖,《机床与液压》,2004(04))中,引入误差的积分变量,优化了稳态误差问题,但其在稳定状态下存在一定的振荡问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够降低稳态误差、减少控制***逼近控制目标值的时间、提高无人机控制性能的无人机三段式模糊PID控制算法。
实现本发明目的的技术解决方案为:一种含误差积分输入项的无人机三段式模糊PID控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、建立包含误差积分输入项的模糊控制器、三段式修正器和PID控制器;
步骤2、模糊控制器根据控制误差、误差的微分和误差的积分三个输入参数建立有关Kp、Ki和Kd的模糊规则库;
步骤3、参照模糊规则库,利用重心法进行解模糊,得到三段式修正器的输入值α、β和γ;
步骤4、三段式修正器根据***实时控制误差,并结合输入参数,对参数P、I、D进行调节;
步骤5、将调节完成后的参数P、I、D传给PID控制器,PID控制器将控制值输出至被控对象进行控制;
其中,所述P为PID控制器的比例系数,I为PID控制器的积分系数,D为PID控制器的微分系数,Kp'、Ki'和Kd'分别为P、I、D参数的预设初始值,Kp、Ki、Kd分别为修正后的Kp'、Ki'、Kd'值;α为模糊控制器参数P解模糊后的值,β为模糊控制器参数I解模糊后的值,γ为模糊控制器参数D解模糊后的值。
进一步地,步骤2中所述的建立有关Kp、Ki和Kd的模糊规则库,具体如下:
模糊控制器对传统无人机模糊PID控制所用的以误差与误差的微分所构建二维模糊规则库进行升维,以误差、误差的微分与误差的积分构建模糊规则库,形成三维模糊规则库。
进一步地,步骤2中所述的模糊控制器,将输入变量的隶属度值减少至3个,形成3*3*3的控制规则库,但仍然保持输出变量Kp'、Ki'、Kd'的隶属度值为7个。
进一步地,步骤4所述的三段式修正器根据***实时控制误差,并结合输入参数,对参数P、I、D进行调节,具体如下:
三段式修正器进行修正计算后,输出PID控制器所需输入参数P、I、D,公式如下:
Δ0=g0-s0
Δ=g-s
Δ1∈(-0.3Δ0,-0.01Δ0)
Δ2∈(0.01Δ0,0.3Δ0)
P=Kp+Kp*α
I=Ki+Ki*β
D=Kd+Kd*γ
式中:g为控制目标值,s为测量值,控制误差Δ为控制目标值g与测量值s的差值;g0为控制初始目标值,s0为初始测量值,Δ为实时控制误差,初始控制误差Δ0为控制初始目标值g0与初始测量值s0的差值;Δ1为误差阀值1,Δ2为误差阀值2,误差阀值1Δ1和误差阀值2Δ2为根据初始控制误差Δ0在确定范围内选定的值;P为PID控制器的比例系数,I为PID控制器的积分系数,D为PID控制器的微分系数,Kp'、Ki'和Kd'分别为P、I、D参数的预设初始值,Kp、Ki、Kd分别为修正后的Kp'、Ki'、Kd'值;α为模糊控制器参数P解模糊后的值,β为模糊控制器参数I解模糊后的值,γ为模糊控制器参数D解模糊后的值,f11(Δ)、f12(Δ)、f13(Δ)、f21(Δ)、f22(Δ)、f23(Δ)、f31(Δ)、f32(Δ)、f33(Δ)为Kp、Ki、Kd对Kp'、Ki'、Kd'关于实时控制误差Δ的函数;
当Δ1≤Δ2时,三段式修正器算法的分段计算公式为:
当Δ1>Δ2时,三段式修正器算法的分段计算公式为:
三段式修正器中的修正函数f11(Δ)、f12(Δ)、f13(Δ)、f21(Δ)、f22(Δ)、f23(Δ)、f31(Δ)、f32(Δ)、f33(Δ)有两种实现方法:一种是设置为与Δ无关的常量,另一种是设置为实时变量Δ的函数。
本发明与现有技术相比,其显著优点在于:(1)改善了控制***的振荡误差和稳态误差,降低了控制***中的稳态误差问题,稳态误差从1%降低至4‰以下;(2)使控制***逼近控制目标值的时间减少了20%以上,提高了无人机控制***或类似控制***的控制性能;(3)充分发挥了模糊控制的优点,简化了控制流程的复杂度。
附图说明
图1是本发明含误差积分输入项的无人机三段式模糊PID控制方法流程图。
图2是本发明实施例中简化模糊规则示意图。
图3是本发明实施例中***阶跃响应曲线图。
图4是本发明实施例中三变量模糊规则示意图。
图5是本发明实施例中无人机三输入量模糊自适应PID控制仿真模型的结构示意图。
具体实施方式
本发明含误差积分输入项的无人机三段式模糊PID控制方法,包括以下步骤:
步骤1、建立包含误差积分输入项的模糊控制器、三段式修正器和PID控制器;
步骤2、模糊控制器根据控制误差、误差的微分和误差的积分三个输入参数建立有关Kp、Ki和Kd的模糊规则库;
步骤3、参照模糊规则库,利用重心法进行解模糊,得到三段式修正器的输入值α、β和γ;
步骤4、三段式修正器根据***实时控制误差,并结合输入参数,对参数P、I、D进行调节;
步骤5、将调节完成后的参数P、I、D传给PID控制器,PID控制器将控制值输出至被控对象进行控制;
其中,所述P为PID控制器的比例系数,I为PID控制器的积分系数,D为PID控制器的微分系数,Kp'、Ki'和Kd'分别为P、I、D参数的预设初始值,Kp、Ki、Kd分别为修正后的Kp'、Ki'、Kd'值;α为模糊控制器参数P解模糊后的值,β为模糊控制器参数I解模糊后的值,γ为模糊控制器参数D解模糊后的值。
进一步地,步骤2中所述的建立有关Kp、Ki和Kd的模糊规则库,具体如下:
模糊控制器对传统无人机模糊PID控制所用的以误差与误差的微分所构建二维模糊规则库进行升维,以误差、误差的微分与误差的积分构建模糊规则库,形成三维模糊规则库。
进一步地,步骤2中所述的模糊控制器,将输入变量的隶属度值减少至3个,形成3*3*3的控制规则库,相对于传统7*7*7的三维模糊控制器,大大减少了控制方法的运算量,但仍然保持输出变量Kp'、Ki'、Kd'的隶属度值为7个,这在一定程度上保证了***的控制精度。
进一步地,其特征在于,步骤4所述的三段式修正器根据***实时控制误差,并结合输入参数,对参数P、I、D进行调节,具体如下:
三段式修正器进行修正计算后,输出PID控制器所需输入参数P、I、D,公式如下:
Δ0=g0-s0
Δ=g-s
Δ1∈(-0.3Δ0,-0.01Δ0)
Δ2∈(0.01Δ0,0.3Δ0)
P=Kp+Kp*α
I=Ki+Ki*β
D=Kd+Kd*γ
式中:g为控制目标值,s为测量值,控制误差Δ为控制目标值g与测量值s的差值;g0为控制初始目标值,s0为初始测量值,Δ为实时控制误差,初始控制误差Δ0为控制初始目标值g0与初始测量值s0的差值;Δ1为误差阀值1,Δ2为误差阀值2,误差阀值1Δ1和误差阀值2Δ2为根据初始控制误差Δ0在确定范围内选定的值;P为PID控制器的比例系数,I为PID控制器的积分系数,D为PID控制器的微分系数,Kp'、Ki'和Kd'分别为P、I、D参数的预设初始值,Kp、Ki、Kd分别为修正后的Kp'、Ki'、Kd'值;α为模糊控制器参数P解模糊后的值,β为模糊控制器参数I解模糊后的值,γ为模糊控制器参数D解模糊后的值,f11(Δ)、f12(Δ)、f13(Δ)、f21(Δ)、f22(Δ)、f23(Δ)、f31(Δ)、f32(Δ)、f33(Δ)为Kp、Ki、Kd对Kp'、Ki'、Kd'关于实时控制误差Δ的函数;
当Δ1≤Δ2时,三段式修正器算法的分段计算公式为:
当Δ1>Δ2时,三段式修正器算法的分段计算公式为:
三段式修正器中的修正函数f11(Δ)、f12(Δ)、f13(Δ)、f21(Δ)、f22(Δ)、f23(Δ)、f31(Δ)、f32(Δ)、f33(Δ)有两种实现方法:一种是设置为与Δ无关的常量,另一种是设置为实时变量Δ的函数。
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。
实施例
结合图1,本发明一种含误差积分输入项的无人机三段式模糊PID控制方法,包括以下步骤:
步骤1、建立包含误差积分输入项的模糊控制器、三段式修正器和PID控制器,结合图1,所述模糊控制器、三段式修正器、PID控制器与被控对象和测量变送器一起组成三段式模糊PID控制***。
步骤2、模糊控制器根据控制误差、误差的微分和误差的积分三个输入参数建立有关Kp、Ki和Kd的模糊规则库;
被控对象的输出值通过测量变送器与控制目标值作运算,解算出控制误差、误差的微分与误差的积分值,并将这三个变量传输给模糊控制器;
模糊控制器输入参数为控制误差、误差的微分与误差的积分,解模糊后的模糊控制器输出结果α、β和γ是三段式修正器的输入量;
在建立模糊控制器之前,为达到最为理想的效果,需要对Kp'、Ki'和Kd'进行初始化,初始化方法与传统PID参数调节一致,具体为:在输出不振荡时,尽可能增大比例增益Kp',最后取Kp'值的百分之70;在输出不振荡时,尽可能减小积分时间常数Ki',最后取Ki'值的百分之130;在输出不振荡时,尽可能增大微分时间常数Kd',最后取Kd'值的百分之30。在本次仿真中分别取Kp'、Ki'和Kd'的值为1、0.01和0.01。
接着对参数Kp、Ki和Kd的隶属度进行简化。以下将Kp为例,图2是根据目前公认的误差与误差变化率的隶属表简化而得的Kp的隶属表,其中误差E与误差的微分Ed只有三个隶属度NB、ZO、PB,本发明中误差E的隶属度表示-1、0和1,误差微分的隶属度表示-1,0和1,表中数值为对应的Kp的隶属度值-NB、NM、MS、ZO、PS、PM、PB(分别对应的值为-1、-2/3、-1/3、0、1/3、2/3、1)。为建立包含误差积分项的三维模糊规则库,需要对上述模糊规则库进行升维,以P的隶属度表改进为例,如图3所示,以E=NB,ED=ZO为例,此时被控制量处于图5所示的A点处。当EI处于NB时,表示积分值偏小,需要尽快回调至标准值,因而将Kp的隶属值调为PB。同理当EI为ZO、PB时,将Kp的隶属度值调为PM、PS,本发明中误差积分的隶属度具体为-1.5,-1与-0.5。其余Kp的隶属度值如图4所示。Ki和Kd的隶属度表同样根据上述方法建立起包含误差积分项的隶属度表,使用Kp、Ki、Kd的隶属度表构建模糊控制器的模糊规则库。
步骤3、参照模糊规则库,利用重心法进行解模糊,得到三段式修正器的输入值α、β和γ;
参考模糊规则表,找出控制误差、误差的微分与误差的积分在模糊规则表中的位置,再利用重心法进行解模糊。以对Kp值解模糊为例,当控制误差E处于-1与0之间,误差的微分值处于-1与0之间,误差的积分值处于-1.5与-1之间时,参照图4,可知此时Kp的隶属度取值范围如虚线框内所示;然后对Kp解模糊得到α的值,当Kp的隶属度为如图中所示PB(即值为1)时,E、EI与Ed的隶属度均为NB,计算方法为:
Kp(PB)=(E+1)*(Ei+1)*(Ed+1.5)/0.5*(-1)
同样将Kp的其他七个隶属度对应的值求出来,最后相加得到解模糊后的值α。同理求出Ki和Kd解模糊后的值β和γ,并将这第三个参数传入三段式修正器中。
步骤4、三段式修正器根据***实时控制误差,并结合输入参数,对参数P、I、D进行调节;
三段式修正器进行修正计算后,输出PID控制器所需输入参数P、I、D,公式为:
Δ0=g0-s0
Δ=g-s
Δ1∈(-0.3Δ0,-0.01Δ0)
Δ2∈(0.01Δ0,0.3Δ0)
P=Kp+Kp*α
I=Ki+Ki*β
D=Kd+Kd*γ
式中:g为控制目标值,s为测量值,控制误差Δ为控制目标值g与测量值s的差值;g0为控制初始目标值,s0为初始测量值,Δ为实时控制误差,初始控制误差Δ0为控制初始目标值g0与初始测量值s0的差值;Δ1为误差阀值1,Δ2为误差阀值2,误差阀值1Δ1和误差阀值2Δ2为根据初始控制误差Δ0在确定范围内选定的值;P为PID控制器的比例系数,I为PID控制器的积分系数,D为PID控制器的微分系数,Kp'、Ki'和Kd'分别为P、I、D参数的预设初始值,Kp、Ki、Kd分别为修正后的Kp'、Ki'、Kd'值;α为模糊控制器参数P解模糊后的值,β为模糊控制器参数I解模糊后的值,γ为模糊控制器参数D解模糊后的值,f11(Δ)、f12(Δ)、f13(Δ)、f21(Δ)、f22(Δ)、f23(Δ)、f31(Δ)、f32(Δ)、f33(Δ)为Kp、Ki、Kd对Kp'、Ki'、Kd'关于实时控制误差Δ的函数;
当Δ1≤Δ2时,三段式修正器算法的分段计算公式为:
当Δ1>Δ2时,三段式修正器算法的分段计算公式为:
其中,三段式修正器中的修正函数f11(Δ)、f12(Δ)、f13(Δ)、f21(Δ)、f22(Δ)、f23(Δ)、f31(Δ)、f32(Δ)、f33(Δ)有两种实现方法:一种是设置为与Δ无关的常量,另一种是设置为实时变量Δ的函数。
设置为与Δ无关的常量,当Δ1≤Δ2时,上式具体实现为:
依据实时的控制误差Δ来修正Kp的值,并将α、β和γ的值一同传入以下公式,完成P、I、D控制参数的计算:
P=Kp+Kp*α
I=Ki+Ki*β
D=Kd+Kd*γ
步骤5、将调节完成后的参数P、I、D传给PID控制器,PID控制器将控制值输出至被控对象进行控制;
PID控制器根据参数P、I、D解算出控制量,输出控制量u,实现对***的控制,公式为:
根据仿真结果显示,***的稳态误差控制在4‰左右,且***逼近目标值的时间也缩短了20%左右。
结合图1~图5,本实施例一种含误差积分输入项的无人机三段式模糊PID控制方法,将三段式修正器中的修正函数,f11(Δ)、f12(Δ)、f13(Δ)、f21(Δ)、f22(Δ)、f23(Δ)、f31(Δ)、f32(Δ)、f33(Δ)设置为实时变量Δ的函数,将Kp和Kd设定为实时变量Δ的线性函数,Ki设定为实时变量Δ的非线性函数。
当Δ1≤Δ2时,三段式修正器算法的分段计算公式为:
依据实时的控制误差Δ来修正Kp的值,并将模糊控制器传入α、β和γ三个参数一同传入以下公式,完成P、I、D控制参数的计算:
P=Kp+Kp*α
I=Ki+Ki*β
D=Kd+Kd*γ
最后将调节完成后的参数P、I、D传给PID控制器,PID控制器将控制值输出至被控对象进行控制。
根据仿真结果显示,***的稳态误差控制在3‰左右,且***逼近目标值的时间也缩短了20%左右,本实施例的控制曲线更为平滑,过度更自然,稳态误差得到了进一步降低。
Claims (3)
1.一种含误差积分输入项的无人机三段式模糊PID控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、建立包含误差积分输入项的模糊控制器、三段式修正器和PID控制器;
步骤2、模糊控制器根据控制误差、误差的微分和误差的积分三个输入参数建立有关Kp、Ki和Kd的模糊规则库;
步骤3、参照模糊规则库,利用重心法进行解模糊,得到三段式修正器的输入值α、β和γ;
步骤4、三段式修正器根据***实时控制误差,并结合输入参数,对参数P、I、D进行调节,具体如下:
三段式修正器进行修正计算后,输出PID控制器所需输入参数P、I、D,公式如下:
Δ0=g0-s0
Δ=g-s
Δ1∈(-0.3Δ0,-0.01Δ0)
Δ2∈(0.01Δ0,0.3Δ0)
P=Kp+Kp*α
I=Ki+Ki*β
D=Kd+Kd*γ
式中:g为控制目标值,s为测量值,控制误差Δ为控制目标值g与测量值s的差值;g0为控制初始目标值,s0为初始测量值,Δ为实时控制误差,初始控制误差Δ0为控制初始目标值g0与初始测量值s0的差值;Δ1为误差阀值1,Δ2为误差阀值2,误差阀值1Δ1和误差阀值2Δ2为根据初始控制误差Δ0在确定范围内选定的值;P为PID控制器的比例系数,I为PID控制器的积分系数,D为PID控制器的微分系数,Kp'、Ki'和Kd'分别为P、I、D参数的预设初始值,Kp、Ki、Kd分别为修正后的Kp'、Ki'、Kd'值;α为模糊控制器参数P解模糊后的值,β为模糊控制器参数I解模糊后的值,γ为模糊控制器参数D解模糊后的值,f11(Δ)、f12(Δ)、f13(Δ)、f21(Δ)、f22(Δ)、f23(Δ)、f31(Δ)、f32(Δ)、f33(Δ)为Kp、Ki、Kd对Kp'、Ki'、Kd'关于实时控制误差Δ的函数;
当Δ1≤Δ2时,三段式修正器算法的分段计算公式为:
当Δ1>Δ2时,三段式修正器算法的分段计算公式为:
三段式修正器中的修正函数f11(Δ)、f12(Δ)、f13(Δ)、f21(Δ)、f22(Δ)、f23(Δ)、f31(Δ)、f32(Δ)、f33(Δ)有两种实现方法:一种是设置为与Δ无关的常量,另一种是设置为实时变量Δ的函数;
步骤5、将调节完成后的参数P、I、D传给PID控制器,PID控制器将控制值输出至被控对象进行控制;
其中,所述P为PID控制器的比例系数,I为PID控制器的积分系数,D为PID控制器的微分系数,Kp'、Ki'和Kd'分别为P、I、D参数的预设初始值,Kp、Ki、Kd分别为修正后的Kp'、Ki'、Kd'值;α为模糊控制器参数P解模糊后的值,β为模糊控制器参数I解模糊后的值,γ为模糊控制器参数D解模糊后的值。
2.根据权利要求1所述的含误差积分输入项的无人机三段式模糊PID控制方法,其特征在于,步骤2中所述的建立有关Kp、Ki和Kd的模糊规则库,具体如下:
模糊控制器对传统无人机模糊PID控制所用的以误差与误差的微分所构建二维模糊规则库进行升维,以误差、误差的微分与误差的积分构建模糊规则库,形成三维模糊规则库。
3.根据权利要求1所述的含误差积分输入项的无人机三段式模糊PID控制方法,其特征在于,步骤2中所述的模糊控制器,将输入变量的隶属度值减少至3个,形成3*3*3的控制规则库,但仍然保持输出变量Kp'、Ki'、Kd'的隶属度值为7个。
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Publication number | Publication date |
---|---|
CN110308647A (zh) | 2019-10-08 |
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