基于模糊pid的水下滑翔机姿态控制算法
【专利摘要】本发明公开了一种基于模糊PID的水下滑翔机姿态控制算法。该算法包括：(1)模糊PID控制器原理性设计；(2)模糊PID控制器Matlab中的设计；(3)编写模糊PID控制器控制程序；(4)模糊PID控制器结构框图的搭建；(5)搭建控制系统，运行模糊PID控制器控制程序，实现算法控制。本发明能够解决姿态角大迟滞和大惯性控制问题、姿态角实时控制参数整定问题、姿态角强耦合控制问题。具有研发周期短，测试周期短，成本低，控制效果优良，缩短姿态角调节时间，降低稳态误差的优点。长远来讲，优良的姿态角控制可以降低电池功耗，增强滑翔机续航能力。
【专利说明】
基于模糊PID的水下滑翔机姿态控制算法
技术领域
[0001 ]本发明涉及一种基于模糊PID的水下滑翔机姿态控制算法。
【背景技术】
[0002] 当今社会，对于海洋全面认知的需求，实现真正了解海洋、服务人类的目的，海洋 探索的步伐不断从近海走向远洋，从浅海走向深海，从定点走向空间，不断深入。用于海洋 监测、考察和开发的主要工具也从海洋科考船只逐渐转向水下机器人，在海洋工程界通常 称为潜水器。海洋探测工具按照历史进程取得了长足发展，其中水下机器人按是否载人分 为载人、载人无人两用和无人三种类型。可载人型机器人相对机动灵活，便于处理复杂问 题，但需要有复杂的生命保障系统，而且体积庞大，价格昂贵;对于航程长、范围广的考察任 务则常选用无人潜水器，也可是无人水下机器人。水下滑翔机作为无人潜水器的一种，航行 速度不如螺旋桨推进的水下自主航行器，但它由自身净浮力提供驱动力，具有能耗小、噪音 低、续航能力长、制造成本低、可重复利用、投放回收方便等优势，适于大范围长期的海洋立 体监测，能够长时间不间断地进行海洋信息的搜集，海洋探测和科研的范围从时间和空间 上得到了拓展。
[0003] 水下滑翔机的姿态控制是滑翔机领域内的一个重要研究课题，因为滑翔机所需航 行能量来源于其搭载电池组，而电池电量的消耗很大程度上来源于航行姿态，如若有一个 很完备的航行姿态控制技术，便可优化航行轨迹，提高航行里程，减少航行电池电量的消 耗，从而使得滑翔机有效工作时间更长。
[0004] 现有技术不能对滑翔机的姿态角进行实时控制，并且控制效果并不能很好的满足 控制指标。另外，现有技术需要获得较为精确的姿态角传递函数，需要通过大量的试验，分 析试验数据得出，成本高，效率低，耗时长。而本项发明的主要目的，是为解决现有技术的缺 点来提出。另一方面，本项目的研究成果将有助于推动水下滑翔机控制技术向前发展，有助 于推动水下机器人技术在我国的应用和推广，打破国外技术封锁和垄断，推动国产海洋仪 器的产品化进程，为提升我国海洋开发和应用的技术水平和能力发挥了重要推动作用，为 蓝色经济的发展做出贡献。
【发明内容】
[0005] 本发明要解决的技术问题是提供一种基于模糊PID的水下滑翔机姿态控制算法。
[0006] 为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是，基于模糊PID的水下滑翔机姿 态控制算法，包括以下步骤：
[0007] (1)模糊PID控制器原理性设计
[0008] 设计模糊PID控制器时首先需要进行模糊化处理和知识库的配置;根据要求设计 出死区、饱和区和采样周期;根据PID各个参数对被控系统的影响可以得到:模糊PID控制以 系统运行的不同状态为基础，考虑比例增益A kp、积分增益A ki、微分增益A kd三个参数之 间的关联，根据工程实际经验设计模糊控制器整定这三个参数，选择输入变量为误差e和误 差变化率ec，相对应的语言变量值取NB、匪、NS、ZE、PS、PM、PB七个模糊值;再选择输出语言 变量为邱、灯、1((1，相对应的语言变量值也取呢、匪、吧、2￡、？3、？11、1^七个模糊值，并且可对 应求出误差因子、误差变化率因子和输出比例因子;然后得出比例增益A kp、积分增益A ki、微分增益A kd的模糊规则表，其中A表不取微分；
[0009] (2)模糊PID控制器Matlab中的设计
[0010] 基于以上模糊规则表的建立，然后在MATLAB中进行控制器设计，对输入输出结构、 隶属度函数及规则库进行配置；
[0011] 该模糊控制器根据条件设置为两输入三输出结构，控制器输入为误差和误差变化 率，输出为比例、积分和微分增益；
[0012] 根据经验设置输入输出的隶属度函数都为三角型函数，通过搭建PID控制器系统 仿真得出的合理PID参数;于是，误差e范围和误差变化率ec范围便可相应设置；同时设定比 例增益A kp范围，微分增益A kd和积分增益A ki范围；
[0013] 设置完隶属度函数后，按照上述三个模糊规则表进行模糊规则的配置；
[0014] 按照上述步骤依次设置模糊PID控制器，最后保存控制器设计文件，以便在仿真时 调用；
[0015] (3)编写模糊PID控制器控制程序
[0016] 在完成matlab中控制器设计之后，根据要求编写模糊PID控制器控制程序；
[0017] (4)搭建控制系统，运行模糊PID控制器控制程序，实现算法控制
[0018] 完成模糊PID控制器控制程序编写后，通过MAILAB/simulink搭建控制系统框图， 对姿态角进行控制仿真，并运行模糊PID控制器控制程序，得出仿真结果。
[0019] 作为优选，在步骤(3)中，所述模糊PID控制器控制程序包括以下步骤：
[0020] (1)系统开启，读取设定的FIS模糊控制系统文件；
[0021] (2)构造姿态角系统传递函数，并离散化；
[0022] (3)设置控制系统参数初值、采样周期及控制时间；
[0023] (4)传入设定姿态角度；
[0024] (5)进行模糊推理计算，得出新参数；
[0025] (6)得到PID输出结果与系统姿态角控制结果；
[0026] (7)计算误差与误差变化率；
[0027] (8)修改PID比例增益A kp、积分增益A ki、微分增益A kd;
[0028] (9)跳转至第(5)步，进行循环控制；
[0029] (10)在得到期望控制效果或达到设定控制时间后，系统暂停，等待接收下一条控 制指令。
[0030] 作为优选，NB、匪、NS、ZE、PS、PM、PB分别代表了相应语言变量值的负大、负中、负 小、零、正小、正中、正大共七个模糊值。
[0031] 本发明的有益效果是：
[0032] 1.能够解决姿态角大迟滞和大惯性控制问题。
[0033] 2.能够解决姿态角实时控制参数整定问题。
[0034] 3.能够解决姿态角强耦合控制问题。
[0035] 4.研发周期短，测试周期短，成本低。
[0036] 5.控制效果优良，缩短姿态角调节时间，降低稳态误差。
[0037] 6.长远来讲，优良的姿态角控制可以降低电池功耗，增强滑翔机续航能力。
【附图说明】
[0038]下面结合附图和【具体实施方式】对本发明作进一步详细的说明。
[0039]图1是本发明实施例的模糊PID的控制系统框图。
[0040] 图2是本发明实施例的模糊控制器配置结果图。
[0041] 图3是本发明实施例的模糊PID控制器各参量的隶属度函数配置图。
[0042]图4是本发明实施例的按照三个模糊规则表进行模糊规则的配置图。
[0043]图5是本发明实施例的控制系统仿真结构图。
[0044]图6是本发明实施例的模糊PID控制仿真结果。
【具体实施方式】
[0045] 1、模糊PID控制框图设计：
[0046] 图1描绘了模糊PID的控制系统框图，系统输入为滑翔机设定姿态角，输出为滑翔 机当前姿态角，并反馈回输入端，与设定值做差，得到误差，经过微分处理得到误差变化率。 以误差和误差变化率作为模糊PID控制器的输入，控制器的输出作用到水下滑翔机本体，在 控制框图中为姿态角传递函数。其中，模糊推理实时整定比例、积分和微分增益。
[0047] 2、模糊PID控制器设计：
[0048]设计模糊PID控制器时首先需要进行模糊化处理和知识库的配置。根据要求设计 出0.05的死区和0.1的饱和区，采样周期为0.01秒。根据PID各个参数对被控系统的影响可 以得到:模糊PID控制以系统运行的不同状态为基础，考虑比例增益A kp、积分增益A ki、微 分增益A kd三个参数之间的关联，根据工程实际经验设计模糊控制器整定这三个参数，选 择输入变量为误差e和误差变化率ec，相对应的语言变量值取NB、匪、NS、ZE、PS、PM、PBtf 模糊值，其中NB、匪、NS、ZE、PS、PM、PB分别代表语言变量值的负大、负中、负小、零、正小、正 中、正大共七个模糊值。再选择输出语言变量为邱、灯、1((1，相对应的语言变量值也取呢、匪、 NS、ZE、PS、PM、PB七个模糊值，并且可对应求出误差因子为3，误差变化率因子为1，输出比例 因子为〇 . 4。然后得出比例增益A kp、积分增益A ki、微分增益A kd的模糊规则表(表1、2、 3)：
[0049] 表1:比例增益A kp的模糊规则表
[0057]基于以上模糊规则表的建立，然后在MATLAB中进行控制器设计，对输入输出结构、 隶属度函数及规则库进行配置。
[0058]该模糊控制器根据条件设置为两输入三输出结构，控制器输入为误差和误差变化 率，输出为比例增益A kp、积分增益A ki、微分增益A kd。图2为模糊控制器配置结果。
[0059] 根据经验设置输入输出的隶属度函数都为三角型函数，通过搭建PID控制器系统 仿真得出的合理PID参数为:1^ = 0.75，1?1 = 28，1^=0.25;于是，误差6范围设置为[-6,6]， 误差变化率ec范围设置为[-3,3]，比例增益八1^范围设置为[-3,3]，微分增益八1?1范围设 置为[_3,3]，积分增益A ki范围设置为[_3,3]，图3为模糊PID控制器各参量的隶属度函数 配置。
[0060] 设置完隶属度函数后，按照上述三个比例增益a kp、积分增益A ki、微分增益A kd 模糊规则表进行模糊规则的配置(图4)。
[0061 ]按照上述步骤依次设置模糊PID控制器，最后保存控制器设计文件，以便在仿真时 调用。完成模糊PID控制器的配置后，通过MAILAB/simulink搭建控制系统框图，对姿态角进 行控制仿真。图5是控制系统仿真结构图。
[0062] 3、编写模糊PID控制程序，程序设计流程如下：
[0063] (1)系统开启，读取设定的FIS模糊控制系统文件；
[0064] (2)构造姿态角系统传递函数，并离散化；
[0065] (3)设置控制系统参数初值、采样周期及控制时间；
[0066] (4)传入设定姿态角度；
[0067] (5)进行模糊推理计算，得出新参数；
[0068] (6)得到PID输出结果与系统姿态角控制结果；
[0069] (7)计算误差与误差变化率；
[0070] (8)修改PID比例增益A kp、积分增益A ki、微分增益A kd;
[0071] (9)跳转至第(5)步，进行循环控制；
[0072] (10)在得到期望控制效果或达到设定控制时间后，系统暂停，等待接收下一条控 制指令。
[0073] 4、模糊PID控制算法控制结果：
[0074]水下滑翔机目标姿态角度为30°，即给定阶跃输入设置为30°。开启滑翔机姿态调 节，可以得到如图6中的控制效果。
[0075] 由控制结果可以看出，模糊PID控制器对于姿态角度的控制获得了良好的控制效 果，比例增益A kp、积分增益A ki、微分增益A kd随着时间的变化而变化，达到了实时控制 的目的。
[0076] 以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明 的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范 围之内。
【主权项】
1. 基于模糊PID的水下滑翔机姿态控制算法，包括以下步骤： (1) 模糊PID控制器原理性设计 设计模糊PID控制器时首先需要进行模糊化处理和知识库的配置;根据要求设计出死 区、饱和区和采样周期;根据PID各个参数对被控系统的影响可以得到:模糊PID控制以系统 运行的不同状态为基础，考虑比例增益A kp、积分增益Δ ki、微分增益Δ kd三个参数之间的 关联，根据工程实际经验设计模糊控制器整定这三个参数，选择输入变量为误差e和误差变 化率 ec，相对应的语言变量值取NB、匪、NS、ZE、PS、PM、PB七个模糊值;再选择输出语言变量 为Kp、Ki、Kd，相对应的语言变量值也取NB、NM、NS、ZE、PS、PM、I?七个模糊值，并且可对应求 出误差因子、误差变化率因子和输出比例因子;然后得出比例增益A kp、积分增益Aki、微 分增益A kd的模糊规则表，其中△表不取微分； (2) 模糊PID控制器Mat Iab中的设计 基于以上模糊规则表的建立，然后在MATLAB中进行控制器设计，对输入输出结构、隶属 度函数及规则库进行配置； 该模糊控制器根据条件设置为两输入三输出结构，控制器输入为误差和误差变化率， 输出为比例、积分和微分增益； 根据经验设置输入输出的隶属度函数都为三角型函数，通过搭建PID控制器系统仿真 得出的合理PID参数;于是，误差e范围和误差变化率ec范围便可相应设置；同时设定比例增 益Δ kp范围，微分增益Δ kd和积分增益Δ ki范围； 设置完隶属度函数后，按照上述三个模糊规则表进行模糊规则的配置； 按照上述步骤依次设置模糊PID控制器，最后保存控制器设计文件，以便在仿真时调 用； (3) 编写模糊PID控制器控制程序 在完成matlab中控制器设计之后，根据要求编写模糊PID控制器控制程序； (4) 搭建控制系统，运行模糊PID控制器控制程序，实现算法控制 完成模糊PID控制器控制程序编写后，通过MAILAB/simulink搭建控制系统框图，对姿 态角进行控制仿真，并运行模糊PID控制器控制程序，得出仿真结果。2. 如权利要求1所述的水下滑翔机姿态控制算法，其特征在于，在步骤(3)中，所述模糊 PID控制器控制程序包括以下步骤： (1) 系统开启，读取设定的FIS模糊控制系统文件； (2) 构造姿态角系统传递函数，并离散化； (3) 设置控制系统参数初值、采样周期及控制时间； (4) 传入设定姿态角度； (5) 进行模糊推理计算，得出新参数； (6) 得到PID输出结果与系统姿态角控制结果； (7) 计算误差与误差变化率； (8) 修改PID比例增益Δ kp、积分增益Δ ki、微分增益Δ kd; (9) 跳转至第(5)步，进行循环控制； (10) 在得到期望控制效果或达到设定控制时间后，系统暂停，等待接收下一条控制指 令。3.如权利要求1所述的水下滑翔机姿态控制算法，其特征在于，所述NB、匪、NS、ZE、PS、 PM、PB分别代表了相应语言变量值的负大、负中、负小、零、正小、正中、正大共七个模糊值。
【文档编号】G05D1/08GK105892475SQ201610289870
【公开日】2016年8月24日
【申请日】2016年5月4日
【发明人】宋大雷, 苏志强, 韩雷, 王向东
【申请人】中国海洋大学