[發明專利]一種采用純模糊與模糊PID復合控制的電動舵機設計方法

有效

• 申請號: 201710242946.2
• 申請日: 2017-04-14
• 公開（公告）號: CN107132761B
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 張友安;雷軍委;劉海峰;孫玉梅;辛濤;趙靜蕾;吳華麗
• 申請（專利權）人: 煙臺南山學院;中國人民解放軍海軍航空工程學院
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04;G05B11/42
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 談杰

1.一種采用純模糊與模糊PID復合控制的電動舵機設計方法，其特征在于按照以下步驟進行：

步驟1：測量舵機的角位置信號進行反饋，與輸入舵機指令進行比較，形成誤差信號；測量舵機角位置信號y與角速度信號并構造誤差信號與誤差微分信號；利用角位置信號y與舵機輸入指令信號r進行反饋比較，得到誤差信號e，e＝r-y；利用角速度信號取反后直接構成誤差微分信號

步驟2：通過誤差的大小不同設計純模糊控制規則庫，實現電動舵機對基本輸入信號的自動跟蹤，純模糊控制策略的設計如下：

以誤差信號e為模糊系統的輸入，控制律u₁為模糊系統的輸出，建立輸入輸出變量的隸屬度函數；

其中誤差信號e的隸屬度函數通過matlab的程序指令函數直接畫出，選取d₁＝0.017，認為誤差信號e屬于‘PB’即‘正大’的范圍，其隸屬概率函數p₅為

認為誤差信號e屬于‘PM’即‘正中’的范圍，其隸屬概率函數p₄為

認為誤差信號e屬于‘ZO’即‘幾乎為零’的范圍，其隸屬概率函數p₃為

認為誤差信號e屬于‘NM’即‘負中’的范圍，其隸屬概率函數p₂為

認為誤差信號e屬于‘NB’即‘負大’的范圍，其隸屬概率函數p₁為

PB為誤差‘正大’的范圍，PM為誤差‘正中’的范圍，ZO為誤差‘幾乎為零’的范圍，NB為誤差‘負大’的范圍，NM為誤差‘負中’的范圍；

控制律u₁的隸屬度函數中PB為u₁‘正大’的范圍，PM為u₁‘正中’的范圍，ZO為u₁‘幾乎為零’的范圍，NB為u₁‘負大’的范圍，NM為u₁‘負中’的范圍；

建立模糊控制的基本思想，誤差信號e較大，則控制律u₁應當越大；誤差信號e較小，則控制律u₁應當越小；誤差信號e幾乎為0時，則控制律u₁也應當幾乎為0；

建立模糊控制的五條規則如下：

R1：IF e is PB Then u₁ is PB如果誤差為正大，則控制律為正大；

R2：IF e is PM Then u₁ is PM如果誤差為正中，則控制律為正中；

R3：IF e is ZO Then u₁ is ZO如果誤差為幾乎為0，則控制律為幾乎為0；

R4：IF e is NM Then u₁ is PM如果誤差為負中，則控制律為負中；

R5：IF e is NB Then u₁ is PB如果誤差為負大，則控制律為負大；

并設計規則矩陣如下：

[1 1 1 1；

2 2 1 1；

3 3 1 1；

4 4 1 1；

5 5 1 1]

最后，采用Matlab軟件的newfis('smc_fz_1')函數生成模糊系統，再采用addrule函數將上述規則矩陣加入模糊系統，然后利用函數b1＝setfis(b1,'DefuzzMethod','centroid')設置采用centroid方法反模糊化，使用evalfis(e,b1)函數，反解模糊控制的控制量；

步驟3：通過測量舵機轉動的角速度信號形成誤差的微分項；計算生成誤差積分項，由上述誤差、誤差微分與誤差積分組成PID，并通過誤差與誤差的微分設計PID控制系數的模糊調節規則庫，實現模糊PID控制中控制系數的模糊動態調節；

誤差積分的計算與PID控制器的構造：根據誤差項，構造誤差積分項如下u_i2：

u_i2＝k_i∫edt

其中k_i為積分控制的增益，將在下一步采用模糊規則進行調節；其次，根據第一步構造的誤差項與誤差微分項，與誤差積分項進行組合，得到PID控制規律如下：

u₂＝u_p2+u_i2+u_d2

上式中u_p2為比例項，設計如下：

u_p2＝k_pe

上式中k_p為比例控制的增益，將在下一步采用模糊規則進行調節；

其中u_d2為微分項，設計如下：

上式中k_d為微分控制的增益，將在下一步采用模糊規則進行調節；

PID控制增益的模糊規則調整：首先，以誤差信號e與誤差微分為模糊系統的輸入，PID控制增益的導數以及為模糊系統的輸出，建立輸入輸出變量的隸屬度函數；

其中誤差信號e的隸屬度函數d1＝0.017；

PB為誤差‘正大’的范圍，PM為誤差‘正中’的范圍，ZO為誤差‘幾乎為零’的范圍，NB為誤差‘負大’的范圍，NM為誤差‘負中’的范圍；

誤差微分的隸屬度函數d1＝1.7；PB為誤差微分‘正大’的范圍，PM為誤差微分‘正中’的范圍，ZO為誤差微分‘幾乎為零’的范圍，NB為誤差微分‘負大’的范圍，NM為誤差微分‘負中’的范圍；

PID控制系數的隸屬度函數d1＝500；

PID控制系數的隸屬度函數d1＝5；

PID控制系數的隸屬度函數d1＝10；

其次，建立模糊控制的基本思想，選取增益初始值為k_p＝5，k_d＝0.2，k_i＝0.5，如果|e|較大，則k_p，k_i應當增大；如果較大，則k_d應當增大；

再次，建立模糊控制的六條規則如下：

R1：IF|e|is PB ThenΔk₁ is PB andΔk₂ is PB andΔk₃ is ZO

如果誤差絕對值為正大，則Δk₁、Δk₂為正大，Δk₃為幾乎為0；

R2：IF|e|is PM Then Δk₁ is PM andΔk₂ is PM andΔk₃ is ZO

如果誤差絕對值為正中，則Δk₁、Δk₂為正中，Δk₃為幾乎為0；

R3：IF|e|is ZO ThenΔk₁ is ZO andΔk₂ is ZO andΔk₃ is ZO

如果誤差絕對值為幾乎為0，則Δk₁、Δk₂為為幾乎為0，Δk₃為幾乎為0；

R4：IFis PB ThenΔk₁ is ZO andΔk₂ is ZO andΔk₃ is PB

如果誤差微分絕對值為正大，則Δk₁、Δk₂為為幾乎為0，Δk₃為正大；

R5：IFis PM ThenΔk₁ is ZO andΔk₂ is ZO andΔk₃ is PM

如果誤差微分絕對值為正中，則Δk₁、Δk₂為為幾乎為0，Δk₃為正中；

R6：IFis ZO ThenΔk₁ is ZO andΔk₂ is ZO andΔk₃ is ZO

如果誤差微分絕對值為幾乎為0，則Δk₁、Δk₂為為幾乎為0，Δk₃為幾乎為0；

并設計規則矩陣如下：

Rulelist1＝[5 5 5 5 5 1 1；

5 4 5 5 4 1 1；

5 3 5 5 3 1 1；

4 5 4 4 5 1 1；

4 4 4 4 4 1 1；

4 3 4 4 3 1 1；

3 5 3 3 5 1 1；

3 4 3 3 4 1 1；

3 3 3 3 3 1 1]；

最后，采用Matlab軟件的newfis('smc_fz_2')函數生成模糊系統，再采用addrule函數將上述規則矩陣加入模糊系統，然后利用函數a1＝setfis(a1,'DefuzzMethod','centroid')設置采用centroid方法反模糊化，使用evalfis([e de],a1)函數，反解模糊PID控制的增益調節規律，最后采用積分的方法對進行運算，即

Γ為比例常數，根據經驗選取為Γ₁＝Γ₂＝Γ₃＝1；

步驟4：將純模糊控制律與模糊PID控制規律進行復合，以提高電動舵機的快速性，實現對舵機輸入指令的快速跟蹤；模糊控制與模糊PID控制律的復合，針對上一步模糊系統生成的PID控制增益系數，生成模糊PID控制規律如下：

u₂＝u_p2+u_i2+u_d2

同時針對第二步中生成的純模糊控制律u₁，最終采用兩者疊加進行u＝u₁+u₂，生成復合控制律，對電動舵機系統進行控制；

步驟5：對電動舵機建模，將步驟一至步驟四所得的控制律，代入所建立的電動舵機模型，通過不斷調整控制參數，并觀察輸出角位置曲線，從而確定最終電動舵機純模糊與模糊PID復合控制方案中的控制參數，使得整個電動舵機系統具有滿意的快速性與動態性能；

電動舵機的建模：

其中u為待設計的控制律，y_a為舵機的轉動角速度，y為舵機的角度，T為舵機系統的時間常數。