基于带时变修正权函数FUZZY-PID控制器的智能车系统研究

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智能车作为移动机器人的一种,是一个集环境感知、规划决策、自动驾驶等多种功能于一体的综合系统。为了提高智能车跟踪和运动性能,本文在分析智能车系统原理的基础上,从硬件系统、控制策略、控制算法和优化算法等方面出发,成功研制了一个基于带时变修正权函数FUZZY-PID控制器的智能车系统。首先,在分析基于递推函数的解析描述模糊控制规则性能的基础上,本文设计了一种基于时变修正函数α(δ,γ)的解析描述模糊控制规则。时变修正函数α(δ,γ)能够根据系统的“惯性”,结合专家经验,通过动态过程的误差δ实时调整模糊控制器的控制规则。其次,针对直流电机调速系统具有一定时变和非线性的特点,本文采用具有惯性特性的时变修正函数α(δ,γ),设计了一种带时变修正权函数FUZZY-PID控制算法。该算法综合了模糊控制算法、PID控制算法和智能权函数各自的优点,无需确定模糊变量的隶属函数和控制规则表,并且控制系统的运算量小,相当于常规的PID控制算法,但性能优于积分分离的PI控制算法及带智能权函数的常规模糊控制算法。然后,在分析模拟退火算法原理的基础上,本文提出一种改进的模拟退火算法。以系统的性能作为寻优指标,采用模拟退火-黄金分割算法对本文所设计的带时变修正权函数FUZZY-PID控制器的参数进行优化设计。最后,设计了一种基于HCS12单片机的智能车硬件系统,并将本文所设计的算法应用到该系统中。实验结果证明:本文设计的智能车系统硬件简单可靠,控制算法能够模仿人工驾驶行为控制智能车准确快速地跟踪路径运行。
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