基于模糊PID控制的防误踩电子节气门控制系统研究

胡晶晶， 罗 钦

（1.重庆工程学院， 重庆 400056；2.广安职业技术学院， 四川 广安 638000）

1 电子节气门控制系统的结构

随着科技的飞速发展，汽车电子技术也得到了飞速发展。传统的汽车电子节气门是拉线式油门，后来慢慢改变为借助传感器和电控单元达到对油门开度的控制，这种控制系统称为汽车电子节气门控制系统。通过对汽车电子节气门控制系统的研究，能够在一定程度上实现对发动机转速、空燃比、自动巡航地精确控制。电子节气门控制系统能够在一定程度上方便人们的日常出行，也能在一定程度上起到环境保护、提高车辆行驶安全性等多种作用。

虽然汽车电子节气门有众多的优势，但目前其仍然面临很多挑战，如节气门阀受到传动齿轮间隙、回位弹簧非线性弹力等因素的影响，从而会引起节气门开度的恶化。传统解决油门开度恶化的方式是控制定参数，但针对电子节气门定参数效果并不好，所以需要应对非线性影响的控制方法来提高控制效果。本文设计了一种油门防误踩系统，能够识别紧急情况下误踩油门的情况。现实中当司机遇到紧急情况时有可能会误把油门当刹车踩，而本文设计的系统能够在一定程度上对这一现象进行识别并及时采取强制措施，从而减少由误踩油门产生的交通事故。该系统主要包含以下几个部分[1]。

1.1 信号采集模块

信号采集模块主要是由一个加速度检测模块构成的。正常情况下，司机加速踩油门踏板时会有一个正常的加速值，但当紧急情况下司机误踩油门时，油门踏板产生的加速度与正常值相比相差很大，会比正常值大很多。因此，设计一个加速度检测模块可以通过对加速值进行判断，从而决策出此时司机是否误踩油门[2]。

1.2 主控模块

主控模块是整个电子节气门控制系统的核心部分，其硬件电路主要是由单片机最小系统构成。单片机通过计时器端口将信号检测模块的频率数据进行读取，然后对频率数据进行分析处理，得出频率的变化情况，从而计算得出速度变化率，此变化率也就是系统做控制所需要的加速度值。然后将此加速度值和预先设定好的门限值进行对比，若加速度值高于门限值，那么系统会立刻输出一个高电平，此高电平作为触发信号出发下一级的驱动，此时说明驾驶员进行错误的操作，误将油门踏板当做刹车来踩，此时就会启动紧急处理模式。

1.3 驱动与执行模块

系统的执行模块主要由驱动电路构成。主控模块对制动系统的驱动作用主要是由多级放大电路和继电器的通断供电来完成的，另外，还可以完成对电子节气门开度的调整、检测到紧急情况时实现报警等功能。执行模块主要包含：紧急制动、H桥式PWM控制驱动电路、怠速跛行三部分。

2 模糊PID控制器

2.1 PID控制参数整定

常规PID控制是一种闭环反馈控制算法，给定值与实际值之间的偏差作为即为误差，因此常规PID控制是基于这种误差的一种控制算法，也是一种以比例（Proportional）、积分（Integral）、微分（Derivative）三种算法线性组合在一起进行调整的闭环控制方法。通过选取适当的Kp、Ki、Kd值进行统筹兼顾、合理搭配，就能达到出理想的控制效果，从而更好地辅助实践[3]。

PID控制器控制规则的过程可以用以下数学公式表达：

基于计算机采样的离散化PID控制原理方程如下：

本文采用临界比例法对参数进行整定。整定后得到PID控制参数初始值分别为：Kp0=1.3，Ki0=30.2，Kd0=0.012。

2.2 模糊PID控制器设计

本文对控制器的设计结构采用的是参数模糊在线整定的PID控制结构。首先，模糊控制器接收系统采样值，然后对误差e（k）和误差的一阶差分ec（k）进行二位模糊化，然后将模糊化后的结果输入控制器进行推理操作，从而查询模糊控制规则得出PID控制器中 kp、ki、kd的修正参数 Δkp、Δki、Δkd，然后解模糊化得到其精确值输入控制流程达到相当于对PID控制器参数进行整定的效果。因此该PID控制结构比传统PID控制具有更好的自适应的特性，更能保证控制系统的稳定性和精确性[4]。

2.2.1 模糊量化

系统为二维模糊化输入，即误差e（k）和误差变化量ec（k），经研究本文将模糊语言变量e（k）、ec（k）的模糊论域均设置为[-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6]，输出 ΔKp、ΔKi、ΔKd的模糊论域分别设置为 [-0.3，-0.2，-0.1，0，0.1，0.2，0.3]、[-0.06，-0.04，-0.02，0，0.02，0.04，0.06]及[-3，-2，-1，0，1，2，3]。e（k）的基本论域为[-0.1，0.1]，误差变化率ec（k）的基本论域为[-0.05，0.05]，论域转换后按四舍五入取整，超过变化范围的取边际值。

经过去模糊化得到的精确值 ΔKp、ΔKi、ΔKd按以下公式对 kp、ki、kd进行整定：

2.2.2 模糊子集隶属度函数

系统e（k）、ec（k）、ΔKpΔKiΔKd的模糊子集均设置为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}。其中{NM}，{NS}，{ZO}，{PS}，{PM}的隶属度描述选择三角形隶属度函数，边际值的描述语言变量{PB}选择S形隶属度函数，{NB}选择Z函数进行隶属度描述。

2.2.3 模糊控制规则库设计

模糊控制规则要统筹兼顾各个方面的因素，比如响应速度和超调量特性、震荡稳定性特性。并且，控制规则不仅要考虑历史时刻的误差，还要考虑当前时刻以及将来可能产生的误差变化，这样才能针对误差情况做相对应的预防措施。基于积分控制和微分控制的原理特性，ΔKi和ΔKd的模糊控制规则也要考虑和设计[5]。

2.2.4 模糊推理与去模糊化

系统的输入信号为电子节气门阀片的偏差和变化率，系统的输出是一系列的PWM波形，通过PWM波形变化从而控制占空比。偏差的模糊语言变量E和偏差变化率 Ec为输入，ΔKp、ΔKi、ΔKd为系统的输出变量。根据每一组的模糊输入变量，以及其隶属度分布情况，从而得出被激活的模糊规则和前件满足度，然后借助玛丹尼方法得出预想结果的模糊集，将每一组激活规则对应的模糊集进行并运算，就能得到一个控制参数的输出结果，然后就能求出ΔK'，最后只需要进行去模糊化操作。本文采用的去模糊化方法是重力中心法，这种方法能够最大限度反映模糊输出变量，也就是加权平均法，即：

通过此公式可以在系统软件设计中建立一个模糊控制查询表格，此表格中的输入变量和输出控制信号是一一对应关系。在系统软件设计过程中，需要将此模糊控制表格预先存储在单片机内存中，当系统进行到模糊控制时，只需通过系统的离线方式查询表格中模糊控制量的值，在去模糊化的过程中乘以相应的比例因子就能得出最终的精确控制量[6]。

3 Matlab仿真分析

最后要借助Matlab仿真平台搭建一个模糊PID控制系统仿真模型。找到Matlab模糊控制工具箱Fuzzy Logic，然后将输入信号、输出变量、以及模糊控制规则等变量输入到模糊推理系统编辑器（Fis Editor），然后联结到Simulink模型中的Fuzzy logic Controller模块就能搭建出仿真模型。经仿真实验证明，常规PID在加以模糊PID参数整定的调整补偿之后，超调量明显减小，系统震荡减弱，静态稳定性也得到了明显提高。

4 结语

本文在硬件电路设计方面，对原车结构改动较小，灵活方便，操作简单，并且还具备一定的可拓展性。同时模糊PID控制方法由于其离线查表的属性，具有良好的模块独立性和便于实际应用的特点。