基于MATLAB軟件的自動泊車控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真

1、基于MATLAB軟件的自動泊車控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真摘要 現(xiàn)代社會汽車的使用已經(jīng)相當(dāng)廣泛。而每一個司機(jī)都會面對倒車問題，有經(jīng)驗(yàn)的司機(jī)能夠快速、準(zhǔn)確的將汽車停到指定的位置。然而多數(shù)的司機(jī)尤其是一些剛剛考到駕照的新手們尤其對停車的問題十分煩惱。在準(zhǔn)確性和速度之間往往很難同時滿足，設(shè)想如果能有個智能裝置，根據(jù)當(dāng)前的車速和位置能夠自動將車停到合適位置，且又同時滿足快速性和準(zhǔn)確性。本課題正是基于以上的設(shè)想，結(jié)合我們最近學(xué)習(xí)的模糊控制的相關(guān)知識以MATLAB為軟件平臺，搭建一個基于MATLAB的自動倒車模糊控制系統(tǒng)。 以往的各種傳統(tǒng)控制方法均是建立在被控對象精確數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上的，然而，隨著系統(tǒng)復(fù)雜程度的提高，

2、將難以建立系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型。在工程實(shí)踐中，人們發(fā)現(xiàn)，一個復(fù)雜的控制系統(tǒng)可由一個操作人員憑著豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)得到滿意的控制效果。這說明，如果通過模擬人腦的思維方法設(shè)計(jì)控制器，可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的控制，由此產(chǎn)生了模糊控制。模糊控制是建立在人工經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)之上的。對于一個熟練的操作人員，他往往憑借豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，采取適當(dāng)?shù)膶Σ邅砬擅畹乜刂埔粋€復(fù)雜過程。若能將這些熟練操作員的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)加以總結(jié)和描述，并用語言表達(dá)出來，就會得到一種定性的、不精確的控制規(guī)則。如果用模糊數(shù)學(xué)將其定量化就轉(zhuǎn)化為模糊控制算法，形成模糊控制理論。糊控制理論具有一些明顯的特點(diǎn)：（1）模糊控制不需要被控對象的數(shù)學(xué)模型。模糊控制是以人對被控對象

3、的控制經(jīng)驗(yàn)為依據(jù)而設(shè)計(jì)的控制器，故無需知道被控對象的數(shù)學(xué)模型。（2）模糊控制是一種反映人類智慧的智能控制方法。模糊控制采用人類思維中的模糊量，如“高”、“中”、“低”、“大”、“小”等，控制量由模糊推理導(dǎo)出。這些模糊量和模糊推理是人類智能活動的體現(xiàn)。（3）模糊控制易于被人們接受。模糊控制的核心是控制規(guī)則，模糊規(guī)則是用語言來表示的，如“今天氣溫高，則今天天氣暖和”，易于被一般人所接受。（4）構(gòu)造容易。模糊控制規(guī)則易于軟件實(shí)現(xiàn)。（5）魯棒性和適應(yīng)性好。通過專家經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)的模糊規(guī)則可以對復(fù)雜的對象進(jìn)行有效的控制。關(guān)鍵詞：模糊控制； MATLAB仿真； 智能控制； 自動泊車1.緒論1.1 課題的背景及研

4、究意義世界汽車工業(yè)已有百年歷史。在新世紀(jì)，隨著計(jì)算機(jī)、通信、控制、傳感器技術(shù)的發(fā)展，新型汽車日益趨向智能化。當(dāng)前，汽車的智能化成為汽車工業(yè)發(fā)展的熱點(diǎn)之一。對于汽車智能化的研究，主要有以下幾個方面內(nèi)容：1. 智能化的信息系統(tǒng)。為駕駛者提供豐富的交通信息。如GPS導(dǎo)航系統(tǒng)，可為駕駛者提供方位信息，并可給出到達(dá)目的地的路徑。2. 智能化的安全系統(tǒng)。使駕駛過程更安全，減少交通事故發(fā)生的頻率，降低事故的危害。如ABS（防抱死剎車系統(tǒng)）和ESP（電子穩(wěn)定程序），二者結(jié)合可使車輛在各種情況下保持最佳的穩(wěn)定性。3. 智能化的節(jié)能系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)降低能源消耗、減少環(huán)境污染。如混合動力車的出現(xiàn)，有效地提高了能源利用率。

5、4. 智能化的輔助駕駛系統(tǒng)。指導(dǎo)、協(xié)助駕駛者完成駕駛?cè)蝿?wù)，進(jìn)而完全實(shí)現(xiàn)車輛的自主駕駛。如ACC（適應(yīng)型巡航控制）、ICC（智能巡航系統(tǒng)）和國內(nèi)外一些高校研制的陸地自主車（ALV）。隨著過去幾十年汽車工業(yè)的快速發(fā)展，現(xiàn)今的發(fā)達(dá)國家汽車普及率已非常高了。在發(fā)展中國家，近年的汽車市場也增長得非?？?。由于車輛的日益普及，現(xiàn)代都市中“停車難”問題逐漸顯現(xiàn)，停車車位供不應(yīng)求。為了緩解這一問題，停車場需要在有限的空間內(nèi)劃分出更多的車位，這樣一來，每個車位的空間就相對窄小了。在窄小的空間進(jìn)行倒車入位操作，對駕駛者來說，是一個不小的挑戰(zhàn)。如果在泊車的過程中，有智能系統(tǒng)的協(xié)助，將大大降低泊車的難度。自動泊車系統(tǒng)的

6、概念由此而生。一個性能良好的自動泊車系統(tǒng)，可以幫助駕車者安全、快速地完成泊車的操作。節(jié)省了時間，減輕了駕車的壓力。更重要的是，降低了泊車過程中車輛發(fā)生碰撞的可能性。一個低成本、高性能的自動泊車系統(tǒng)擁有良好的市場前景。1.2 國內(nèi)外研究及應(yīng)用現(xiàn)狀1.2.1 自動泊車系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀從二十世紀(jì)90年代起，國外學(xué)者開始對自動泊車的問題進(jìn)行研究。參考采用多個超聲波傳感器和編碼器獲取車輛周邊障礙物及停車位的信息。考慮到測量的誤差、車輛轉(zhuǎn)向角和速度不可突變、轉(zhuǎn)向角不可過大、倒車過程中不可發(fā)生碰撞及環(huán)境可能發(fā)生變化等限制條件，先將車輛停在合適的起始位置，然后按設(shè)計(jì)好的控制函數(shù)對轉(zhuǎn)向角和車速進(jìn)行控制，將車輛駛?cè)?/p>

7、停車位。由于車位尺寸的限制及測量誤差的影響，車輛很難通過一步操作就達(dá)到目的位置，所以需要通過實(shí)施的測量車位信息，經(jīng)過車輛的向前、向后多次的移位后，才能將車輛位置調(diào)整到目的位置。這個方法在LIGIER自主車上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LIGIER能動態(tài)修正車位長度，并完成泊車操作。 現(xiàn)如今專家提出了一種新的基于傳感器的智能車位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。智能車可在動態(tài)的部分信息可知的環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)自主運(yùn)動。此文的創(chuàng)新點(diǎn)是，建立一個數(shù)據(jù)庫，管理各種常見的基于傳感器的操作規(guī)則（SBM，sensor-based maneuver）,SBM以腳本形式保存。對于智能車需要執(zhí)行的任務(wù)，首先分解成若干條SBM，形成參數(shù)化運(yùn)動計(jì)劃（

8、PMP，parameterized motion plan）;然后由執(zhí)行機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)各條SBM，如果在某SBM執(zhí)行過程中，出現(xiàn)異常情況，如檢測到前方有障礙物等，則修改PMP或重選SBM，以適應(yīng)外界的變化。執(zhí)行完P(guān)MP,就完成一項(xiàng)任務(wù)。此文將軌跡跟蹤和平行泊車作為SBM的兩個例子，通過在自主車上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，說明此體系結(jié)構(gòu)的可行性。這里的自動泊車操作，正是使用了文中所描述的方法。 當(dāng)今社會有一種利用超聲波傳感器的測量數(shù)據(jù)，以網(wǎng)格EM形式表現(xiàn)智能車周邊環(huán)境信息的方法，并將此方法應(yīng)用于車輛導(dǎo)航、車輛避障和平行泊車上.網(wǎng)格圖以智能車的位置為中心，按與智能車的距離大小，把網(wǎng)格圖分成三部分:離車身最近的區(qū)域

9、，每個網(wǎng)格面積小，分辨率高;離車身較遠(yuǎn)的區(qū)域，網(wǎng)格面積較大，分辨率較低:離車身最遠(yuǎn)的區(qū)域，網(wǎng)格面積最大，分辨率最低。傳感器探測到障礙物，則將網(wǎng)格圖相應(yīng)網(wǎng)格填充，表示此處有障礙物:當(dāng)智能車運(yùn)行時,網(wǎng)格圖中表示為障礙物的移動。每一個網(wǎng)格中的障礙物有一個生存期，在傳感器不能檢測到障礙物時，障礙物并不馬上在圖中消失，而是要經(jīng)過一段時間后，確定障礙物不再存在，才從圖中消失。在討論平行泊車問題時，使用的是路徑規(guī)劃的方法，倒車的路徑由兩個圓弧和一段線段組成。 本文中使用的模糊控制方法，在模型小車上實(shí)現(xiàn)了自動泊車功能。模型小車與真實(shí)車輛的比例約為1:10,配置了三個超聲波傳感器和一個編碼器。整個泊車過程分為四

10、個步驟:首先，車輛前行，檢測車位;然后，車輛到達(dá)泊車操作的開始位置，接著，車輛以S形軌跡，倒入車位;最后，車輛調(diào)整位置，到達(dá)目標(biāo)停車位。在整個泊車過程中，將人們的泊車經(jīng)驗(yàn)以模糊規(guī)則形式表示出來，構(gòu)成模糊控制器，以控制車輛完成直線前進(jìn)和S形倒車操作。所描述的平行泊車方法相似，也是基于超聲波傳感器和編碼器獲取環(huán)境信息。此文中選擇兩個圓弧相切而組成的S形路徑作為倒車的軌跡。文中還提出“禁區(qū)”( forbidden area)的概念，當(dāng)車身參考點(diǎn)進(jìn)入禁區(qū)，則表明車身至少有一個部位與障礙物發(fā)生了碰撞。所以，車輛倒車的路徑，應(yīng)保證車身參考點(diǎn)不進(jìn)入禁區(qū)。 本文描述了一種模糊控制方法，實(shí)現(xiàn)在狹小空間的平行泊車

11、。與所述方法相同的是，把泊車過程分解為掃描車位、到達(dá)起始點(diǎn)、倒車入位等步驟:不同的是，每一步的控制又分為若千個子過程，每個子過程只控制車輛的一個狀態(tài)量，在一個狀態(tài)量接近目標(biāo)值時，再控制另一個狀態(tài)量，使其也接近目標(biāo)值。 在泊車的過程中，主要有兩個狀態(tài)量:車身偏向角和車輛位置。這兩個狀態(tài)量是相互藕合的，不能完全獨(dú)立地進(jìn)行控制。但在一些情況下，對各狀態(tài)量輪流進(jìn)行控制，可使各狀態(tài)量收斂于日標(biāo)值。文獻(xiàn)10還考慮到自動泊車模糊控制跟的最優(yōu)化和可移植性問題。即當(dāng)車輛的特征參數(shù)(車身長度、寬度、軸距等)改變時，如何對模糊控制器的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以獲得合適的控制器，達(dá)到應(yīng)用要求。文中提出了一種利用遺傳算法對模糊控

12、制器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的方法。在車輛特征參數(shù)改變時，可使用此方法獲得性能優(yōu)良的模糊控制器。這種方法主要通過調(diào)整隸屬度函數(shù)和比例因子實(shí)現(xiàn)模糊控制器的優(yōu)化。 本文中所用的方法，用網(wǎng)格圖的方式記錄車輛周圍的環(huán)境信息。在控制方法上，使用了模糊控制方法。 本文將模糊控制和滑動模式控制(SMC, sliding mode control)結(jié)合，用于車輛的軌跡跟蹤控制。并使用模糊增益調(diào)度方法(fuzzy gain scheduling)，從典型軌跡集中，生成車輛的參考路徑。 綜上所述，基本上是利用超聲波傳感器和編碼器，獲取車輛周圍障礙物信息.在控制方法上，主要分為兩類:一種是按參考路徑進(jìn)行泊車;另一種是將駕駛者

13、的倒車經(jīng)驗(yàn)，以模糊規(guī)則的形式表現(xiàn)，設(shè)計(jì)模糊控制器。隨著圖像處理、識別技術(shù)的發(fā)展，有一些學(xué)者開始研究圖像傳感器在自動泊車系統(tǒng)上的應(yīng)用問題。 本文中，探討了如何利用攝像頭所獲得的信息，將車輛駛?cè)胗蓸?biāo)志線劃分出來的停車位的問題。攝像頭被安裝在車后部，可拍攝到標(biāo)志線。首先對拍攝圖像進(jìn)行濾波、邊緣檢測、二值化、降低分辨率等預(yù)處理，獲得控制器的輸入數(shù)據(jù)?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)上，給出了兩種控制方法:一種是純粹使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制;另一種是將模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制相結(jié)合. 本文使用兩個攝像頭獲取停車位信息。其中一個攝像頭裝在車輛前端，負(fù)責(zé)拍攝停車位前端車輛的圖像;另一個攝像頭裝在車后部，負(fù)責(zé)拍攝停車位后端及側(cè)面路肩的圖像

14、。圖像經(jīng)過預(yù)處理后，得到前后車輛及側(cè)面路肩的邊緣信息。通過計(jì)算邊緣與參考點(diǎn)的距離(以像素為單位)，估測車輛的位置。使用模糊控制方法生成控制命令，通過人機(jī)界面指導(dǎo)駕駛者完成泊車操作。 文中所討論的問題與實(shí)際相似，也是利用攝像頭采集的信息將車輛駛?cè)霕?biāo)志線劃分的長方形區(qū)域中。此文在圖像處理時，使用了離散小波變換(DWT,discrete wavelet transformation)以減少數(shù)據(jù)量。使用SOM (self-organizing map)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制，實(shí)現(xiàn)對車輛的控制。 在自動泊車系統(tǒng)中，停車位的檢測是一個重要的問題。文獻(xiàn)16, 17對這個問題進(jìn)行了研究，分別使用激光雷達(dá)和超聲波傳

15、感器，實(shí)現(xiàn)停車位的檢測。 本文對自動泊車系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行了論述。對傳感器的選擇、方向盤的控制、泊車控制方法、人機(jī)界面的設(shè)計(jì)等問題進(jìn)行了分析. 我國目前有多家高校在進(jìn)行陸地自主車(AM Autonomous land vehicle)的研究。主要成果有清華大學(xué)、北京理工大學(xué)、南京理工大學(xué)、浙江大學(xué)、國防科技大學(xué)等幾所高校共同研制開發(fā)的7138系統(tǒng);清華大學(xué)的THMR-III和THMR-V自主車:吉林大學(xué)的JUTIV-11系統(tǒng)等2a1.自動泊車系統(tǒng)可以認(rèn)為是陸地自主車研究的一個子問題。1.2.2自動泊車系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀 進(jìn)入二十一世紀(jì)，多個汽車生產(chǎn)廠家陸續(xù)推出了自動泊車系統(tǒng):2003年，豐田(To

16、yota)公司首先在其Prius混合動力車型上配置了智能泊車系統(tǒng):2007年,又在新款LS460轎車上使用了自動泊車系統(tǒng);2006年，本田(Honda)公司宣布在改進(jìn)款life車型上提供智能泊車輔助系統(tǒng):2006年，法國的汽車零部件供應(yīng)商法雷奧( Valeo)公司發(fā)布了其第一代自動泊車系統(tǒng)(Park4UlM )，并己在大眾(Volkswagen)公司的途安系列車型中應(yīng)用;BMW也在測試類似的統(tǒng):SiemensVDO公司正在開發(fā)名為Park Mate的自動泊車系統(tǒng)，預(yù)計(jì)2008至2009年推向市場。 下面介紹一下各廠家自動泊車系統(tǒng)的特點(diǎn)。LS460的自動泊車系統(tǒng)由雷克薩斯的母公司Toyota以及

17、Aisin Seiki合作研發(fā)，采用了Dens。公司的超聲波傳感器和Aisin基于攝像頭的圖像識別技術(shù)。此系統(tǒng)配置了超聲感應(yīng)裝置車頭六個感應(yīng)頭，車尾四個，目的是能準(zhǔn)確檢測車輛位置。圖像識別上，其圖像采集來自后置攝像頭，Aisin通過色彩對比技術(shù)增強(qiáng)了該系統(tǒng)的空間識別性能。在開始泊車前，駕駛者需通過觸摸屏確定泊車方式以及調(diào)整停車位的位置。設(shè)置好后，駕駛者按下“OK"按鈕，把手從方向盤上拿開，由駕駛者控制車輛的倒車速度,自動泊車系統(tǒng)控制車輛的轉(zhuǎn)向，借助后視攝像頭、超聲傳感器以及轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中的電子馬達(dá)。將車駛?cè)胪＼囄?。這個過程中，駕駛者可以通過踩剎車或轉(zhuǎn)動方向盤中止自動泊車。 本田2006改

18、進(jìn)款life上的智能泊車輔助系統(tǒng)，并不基于傳感器技術(shù)。其工作原理是:首先，要求駕駛者將車輛停在某一特定位置(車身某一固定點(diǎn)與停車位邊緣對齊，從而確定了車身與停車位之間的位置關(guān)系):然后，要求駕駛者選擇停車方式如右倒車泊車、左倒車泊車，或縱列泊車):接著，駕駛者按下“START"鍵，泊車輔助系統(tǒng)將車輛誘導(dǎo)至最佳倒車起始位置;最后，泊車輔助系統(tǒng)會通過語音提示的方式，指導(dǎo)駕駛者操作方向盤，將車倒進(jìn)停車位。本田的這套系統(tǒng)，相對來講，有一定的成本優(yōu)勢，但需要駕駛者進(jìn)行較多的操作，智能性上有所欠缺. 法雷奧的Park4UTIn系統(tǒng)，是一個基于超聲波傳感器測距的自動泊車系統(tǒng)。安裝了此系統(tǒng)的車輛只需

19、按一下“Park4U"鍵。即可啟動泊車程序，車身側(cè)面的傳感器將掃描道路兩側(cè)，測量車位的長度。當(dāng)系統(tǒng)確認(rèn)有足夠的泊車空間，即前后比車長各多出70厘米時，將通過指示器告知駕駛者.駕駛者繼續(xù)向前行駛直至系統(tǒng)提示“開始位置”時，放開方向盤，只需控制速度和剎車即可停車入位。法雷奧的下一代Park4UTM系統(tǒng)，將可以在更狹小的空間內(nèi)完成自動泊車，其目標(biāo)是在前后比車長多出50厘米時，仍可完成自動泊車。此系統(tǒng)只是在沒有碰撞的情況下，盡量把車倒進(jìn)車位，在系統(tǒng)操作完成后，車輛并不一定能完全停入理想的位置,此時需要駕駛者人工操作，進(jìn)行調(diào)整。 我國的汽車工業(yè)起步較晚，在自動泊車系統(tǒng)的應(yīng)用上也落后于世界先進(jìn)國

20、家。比亞迪股份有限公司于2003年12月向國家知識產(chǎn)權(quán)局提出了自動泊車系統(tǒng)的實(shí)用新型專利申請，并在2005年獲得授權(quán)211。不過目前未得到更多關(guān)于此技術(shù)在具體車型上應(yīng)用的報道。為了縮小國內(nèi)與國外產(chǎn)品的水平差距，需要在自 1.3課題的研究內(nèi)容 本文是在國內(nèi)外現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，對自動泊車系統(tǒng)進(jìn)行研究，完成自動泊車系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的工作，并驗(yàn)證自動泊車系統(tǒng)的功能、性能是否達(dá)到設(shè)計(jì)要求。 課題的研究內(nèi)容有： 1.自動泊車系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)，包括自動泊車系統(tǒng)功能模塊的劃分、傳感器 的選擇、車位檢測的方法，以及人機(jī)交互方式的確定。 2.對平行泊車和垂直泊車兩種常見泊車方式，分析泊車時的行駛軌跡，從 理論上

21、計(jì)算理想的倒車起始位置，并提出基于模糊控制的泊車方法，通 過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法的可行性。3構(gòu)建自動泊車系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)平臺。此平臺包括模型車輛、車輛運(yùn)動控制電路 及相關(guān)控制軟件。 4.自動泊車系統(tǒng)軟件的實(shí)現(xiàn)。包括車位檢測方法的軟件實(shí)現(xiàn)、平行泊車和 垂直泊車模糊控制方法的軟件實(shí)現(xiàn)、人機(jī)界面的軟件實(shí)現(xiàn). 5在自動泊車實(shí)驗(yàn)平臺上進(jìn)行平行泊車和垂直泊車實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的 自動泊車系統(tǒng)的可行性。 本文第二章介紹了自動泊車系統(tǒng)研究過程中應(yīng)用到的理論知識和技術(shù);第三章給出了自動泊車系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，并闡述了除泊車控制方法以外的各功能模塊的設(shè)計(jì)思路;第四、五章分別對平行泊車和垂直泊車兩種方式，提出泊車控制方法，給出m

22、attab軟件仿真結(jié)果，并對結(jié)果進(jìn)行分析;第六章首先介紹自動泊車系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺的構(gòu)建，然后闡述自動泊車系統(tǒng)各功能模塊的軟件實(shí)現(xiàn)，最后對自動泊車系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)平臺上的測試結(jié)果進(jìn)行分析。2.相關(guān)知識介紹2.1車輛的數(shù)學(xué)模型 本文所研究的自動泊車系統(tǒng)，主要應(yīng)用于前輪轉(zhuǎn)向的四輪小車上。由于在泊車時，車輛行駛的速度一般不會很快，因此忽略離心力的作用，以及車輪與地面打滑的情況。建模時，認(rèn)為車輪是剛體圓盤。小車?yán)硐氲膭恿W(xué)模型如圖2.1所示： 圖2.1 車輛的動力學(xué)模型 圖2.1中，車輛前后車軸的距離為L，車身與參考坐標(biāo)x軸夾角為B.因?yàn)橐筌囕v轉(zhuǎn)向時，車輪不打滑，所以過車輛四個車輪中心點(diǎn)，作車輪的垂直線，相交于

23、一點(diǎn)尸。從圖2-1看出，左、右前輪偏轉(zhuǎn)角度是不相同的?？梢园褍蓚€前輪等效于在前車軸中點(diǎn)ml的一個車輪，等效的偏轉(zhuǎn)角度為W假設(shè)車輛前車軸中點(diǎn)ml的運(yùn)行速度為，后車軸中點(diǎn)m2的坐標(biāo)為(x,y)，則可列出車輛的運(yùn)動方程: (2.1)2.2超聲波傳感器測距原理 超聲波傳感器由發(fā)射端和接收端組成，利用壓電陶瓷等材料的物理特性實(shí)現(xiàn)能量的轉(zhuǎn)換。發(fā)射端將電能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能，并以超聲波形式向外傳播;接收端則將超聲波的能量轉(zhuǎn)換為電能。超聲波傳感器有固定的工作頻率，在工作頻率上，能量轉(zhuǎn)換效率最高。一個固定頻率在40KHz的超聲波傳感器，需要使用40KIIz的電信號驅(qū)動發(fā)射端，使其向外發(fā)射40KHz的超聲波;接收端在4

24、0KHz超聲波的驅(qū)動下，將產(chǎn)生40KHz的電信號。一般地，發(fā)射端的驅(qū)動電信號幅度在5V以上而接收端所產(chǎn)生的電信號是l0mV級的。 圖2.2超聲波傳感器測距的示意圖 超聲波傳感器發(fā)射端和接收端與障礙物的位置關(guān)系如圖2.2所示。發(fā)射端向外發(fā)送超聲波，超聲波經(jīng)障礙物反射，被接收端檢測到，設(shè)整個過程經(jīng)歷時間為t.超聲波傳播速度為v，則障礙物與傳感器之間的距離1為: l=vt/2 (2.2) 超聲波在空氣中傳播的速度并非為常數(shù).不同溫度下，超聲波的傳播速度如表2-1所示。因此，超聲波測距存在一定的誤差，誤差最大約在10%左右。若需要較為精確的結(jié)果，則可加入溫度補(bǔ)償。 假設(shè)超聲波傳播速度為340m/s,障

25、礙物與傳感器之間的距離在20cm至3m范圍內(nèi)，由式(2.2)可得，超聲波傳播時間t在Ims至18ms范圍內(nèi)。使用單片機(jī)內(nèi)部集成的定時器(timer)，可測量出超聲波的傳播時間。 表2.1聲速與溫度的關(guān)系溫度（°C）-3020-10 0102030100聲速(m/s）313319325 3333383443493862.3増量式光電編碼器原理 光電編碼器是一種集光、機(jī)、電為一體的數(shù)字檢測裝置。通常用于角位移和 線位移的測量0從光電編碼器的輸出信號種類來劃分，可分為增量式和絕對式兩 大類。絕對式編碼器直接輸出數(shù)字量，對應(yīng)于轉(zhuǎn)軸的轉(zhuǎn)動角度；增量式編碼器則 輸出脈沖信號，轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)動一定角度，相

26、應(yīng)輸出一定個數(shù)的脈沖。 采用增量式編碼器進(jìn)行速度檢測常用的方法有測M法和測T法。測M法是測量在一定時間內(nèi)編碼器產(chǎn)生的脈沖數(shù)，以確定碼盤轉(zhuǎn)動速度；測T法是測量編碼 器產(chǎn)生的一個脈沖的寬度，以確定碼盤轉(zhuǎn)動速度。測分法通常應(yīng)用于定時采樣中，測T法在定步釆樣中使用較多。在轉(zhuǎn)速較低時，測T法的分辨率較高；轉(zhuǎn)速較高時，測分法分辨率較高。在轉(zhuǎn)速變化范圍較廣的情況下，可將兩種方法相結(jié)合。2.4 MATLAB簡介 MATLAB是MathWorks公司1982年推出的一套高性能的數(shù)值計(jì)算和可視化軟件，到目前它已發(fā)展成為國際公認(rèn)最出色的數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件。其強(qiáng)大的擴(kuò)展功能為各領(lǐng)域的應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。它面向控制領(lǐng)域推出的建模

27、可視化功能SIMULINK和模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、控制系統(tǒng)等工具箱為控制系統(tǒng)的仿真提供了有力的支持，極大的推動了仿真研究的發(fā)展。 MATLAB軟件包括MATLAB主程序和許多日益增多的工具箱。工具箱實(shí)際就是用MATLAB基本語句編寫的各種子程序集，用于解決某一方面的專門問題或?qū)崿F(xiàn)某一類的新算法。MATLAB提供了與其他應(yīng)用語言的接口，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享和傳遞。 本文將模糊控制和PID控制結(jié)合在一起，根據(jù)各自的特點(diǎn)構(gòu)造了一個自整定模糊PID控制系統(tǒng)，并在MATLAB中的模糊邏輯工具箱和SIMULINK基礎(chǔ)上，對該控制系統(tǒng)進(jìn)行了仿真研究。2.5本章小結(jié) 本章對論文中使用到的理論知識和技術(shù)作了簡要介紹。

28、首先是對自動泊車系統(tǒng)的控制對象一小車，建立數(shù)學(xué)模型。然后介紹了超聲波傳感器和增量式編碼器的工作原理。在自動泊車系統(tǒng)中，超聲波傳感器用于測量障礙物距離，而增量式編碼器用于測量車輛的位移和速度。本章最后簡單介紹了MATLAB軟件。MATLAB是運(yùn)用非常廣泛的一種對控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真的工具。3.模糊控制的理論基礎(chǔ) 模糊理論是由LotfiA, Zadeh在二十世紀(jì)60、70年代創(chuàng)立的。1965年，Zadeh 發(fā)表了模糊集合提出了“模糊集合”的概念，并把集合論中的運(yùn)算擴(kuò)展到模糊集合。1973年他發(fā)表了另一篇開創(chuàng)性文章分析復(fù)雜系統(tǒng)和決策過程的新方法綱要，“建立了研究模糊控制的基礎(chǔ)理論，在引入語言變量這一概念

29、的基礎(chǔ)上，提出了用模糊規(guī)則來量化人類知識”。3.1模糊集合及基本運(yùn)算 設(shè)U為某些對象的集合，稱為論域，可以是連續(xù)的或離散的；u表示U的元 素，記為U=u。如果存在一個函數(shù)力(u)，將論域U中每一個元素映射到區(qū)間0，1 中的一個值，則可以用函數(shù)(u)表征一個定義在論域U上的模糊集合：這個集合由論域所含的元素組成，每個元素具有由(u)決定的對這個集合的隸屬程度。(u)稱為隸屬函數(shù)。 一個集合可以認(rèn)為是對論域中元素按某一特征進(jìn)行分類的結(jié)果。在現(xiàn)實(shí)世界 中，事物的很多特征是不能精確描述的，如美、丑、甜、咸等，是人的一種感覺， 不同的人有不同的評價。那么，如果用這些不能精確描述的特征去對論域元素進(jìn) 行分

30、類，如何表示分類結(jié)果呢？模糊集合就是這種分類結(jié)果的一種數(shù)學(xué)語言描述。 在模糊集合上的基本運(yùn)算有：補(bǔ)、并、交。模糊集合上的基本運(yùn)算結(jié)果仍然 是模糊集合。 1.補(bǔ)運(yùn)算。設(shè)模糊集合A的補(bǔ)運(yùn)算結(jié)果為，的隸屬函數(shù)定義為： （3.1）函數(shù)C可選擇任何滿足以下兩個條件的函數(shù)：（1） C(0)=1,C(1)=0；（2） 當(dāng)m、n0,l時，如果 m<n,則C(m)C(n)。通常選擇式(3.2)作為的隸屬函數(shù)。 (3.2) 2.并運(yùn)算。模糊集合A和B的并運(yùn)算表示為,的隸屬函數(shù)定義為： （3.3）函數(shù)s滿足以下四個條件：(1) s(1,1)=l,s(0,m)=s(m,0)=m;(2) S(m,n)=s(n,m

31、);(3) 如果mm且nn,則s(m,n)s(m,n);(4) S(m,n),p)=s(m,s(n,p)。滿足以上四個條件的函數(shù)為s-范式。常用的的隸屬函數(shù)有max函數(shù)。 3.交運(yùn)算。模糊集合A和B的交運(yùn)算表示為,的隸屬函數(shù)定義為： (3.4)函數(shù)t滿足以下四個條件： （1）t（0,0）=0，t（1，m)=t(m,1)=m; （2）t(m,n)=t(n,m); （3）如果mm且nn,則t(m,n)t(m,n); （4）t(m,n),p)=t(m,t(n,p)。滿足以上四個條件的函數(shù)稱為t-范式。常用的的隸屬函數(shù)有min函數(shù)。3.2 模糊語言語言是一種符號系統(tǒng)，它包括自然語言，機(jī)器語言等等。其中

32、自然語言是以字或詞為符號的一種符號系統(tǒng)，人們用它表示主客觀世界的各種事物、觀念、行為和情感的意義，是人們在日常工作和生活中所使用的語言。自然語言中常含有模糊概念。在實(shí)際生產(chǎn)過程中，人們發(fā)現(xiàn)，有經(jīng)驗(yàn)的操作人員，雖然不懂被控對象或被控過程的數(shù)學(xué)模型，卻能憑借經(jīng)驗(yàn)采取相應(yīng)的決策，很好的完成控制工作。在現(xiàn)實(shí)世界中，世界的很多特征是無法精確描述的。為了能用數(shù)學(xué)形式描述這些特征，Zadeh引入了語言變量這個概念。語言變量可表征為四元組（X,T,U,M),各個元素的含義如下：X為語言變量名稱，如“溫度”；T為語言變量X取值的術(shù)語集合，如X=“溫度”，T=冷，暖，熱；U是語言變量X的論域，如X=“溫度”，U=

33、-10,40;M是X取值的語義規(guī)則。從分類的角度看，U是分類對象，T是各個類別的標(biāo)簽，M是一個分類器，分類的結(jié)果是若干個模糊集合。例如，控制加熱爐的溫度時，就可以根據(jù)操作工人的經(jīng)驗(yàn)調(diào)節(jié)電加熱爐供電電壓，達(dá)到升溫和降溫的目的，人工操作控制溫度時，操作工人的經(jīng)驗(yàn)，可以用下述語言來描述：若爐溫低于給定溫度則升壓，低的越多，升壓越高。若爐溫高于給定溫度則降壓，高的越多，降壓越低。若爐溫等于給定溫度，則保持電壓不變。上述這些用以描述操作經(jīng)驗(yàn)的一系列模糊性語言，就是模糊條件語句。再用模糊邏輯推理對系統(tǒng)的實(shí)時輸入狀態(tài)觀測量進(jìn)行處理。則可產(chǎn)生相應(yīng)的控制決策，這就是模糊控制。有了語言變量的概念后，可以把人們用自

34、然語言描述的命題（稱之為模糊命題）與模糊集合建立起對應(yīng)關(guān)系。模糊命題的最簡單形式為一個單獨(dú)的陳述句，如“X是”,X是語言變量，是語言變量的值，即其中一個類別的標(biāo)簽。這個陳述句與確定的模糊集合相對應(yīng)。復(fù)雜的模糊命題可分解為若干條簡單的模糊命題。當(dāng)命題可用語言變量這種數(shù)學(xué)形式描述后，人類的知識就可用數(shù)學(xué)形式進(jìn)行描述。3.3模糊控制相關(guān)概念“模糊邏輯”的概念，其根本在于區(qū)分布爾邏輯或清晰邏輯，用來定義那些含混不清，無法量化或精確化的問題，對于馮諾依曼開創(chuàng)的基于“真假”推理機(jī)制，以及因此開創(chuàng)的電子電路和集成電路的布爾算法，模糊邏輯填補(bǔ)了特殊事物在取樣分析方面的空白。在模糊邏輯為基礎(chǔ)的模糊集合理論中，某

35、特定事物具有特色集的隸屬度，他可以在“是”和“非”之間的范圍內(nèi)取任何值。而模糊邏輯是合理的量化數(shù)學(xué)理論，是以數(shù)學(xué)基礎(chǔ)為根本去處理這些不確定、不精確的信息。邏輯學(xué)是研究推理的方法和原理的一門學(xué)科。這里推理表示由現(xiàn)命題得到新 命題。模糊邏輯是研究從不精確的前提推出不精確的結(jié)論的方法和原理。其中廣義取式推理是模糊邏輯中的一個重要基本原理。 廣義取式推理陳述的是，給定兩個模糊命題“x 為A”和“如果x為A，則y為B”，可推出一個新模糊命題y為B”。即 前提1：x為A 前提2：如果x為A，則y為B 結(jié)論：y為B 模糊命題可用一個模糊集合描述，模糊規(guī)則可用一個模糊關(guān)系描述。對于廣義取式推理的陳述，用模糊集

36、合和模糊關(guān)系描述如下：設(shè)語言變量x的論域?yàn)閁，模糊集合A、A分別與命題“x為A”和“x為A”對應(yīng)，其隸屬函數(shù)為和；語言變量y的論域?yàn)閂，模糊集合B、B分別與命題“y為B”和“y為B”對應(yīng)，其隸屬函數(shù)為和；模糊規(guī)則“如果x為A,則y為B”用論域U×V上的模糊關(guān)系Q進(jìn)行描述，它的隸屬函數(shù)可由式（3.3）或（3.4）計(jì)算獲得。廣義取式推理的過程，就是給定模糊集合,計(jì)算出模糊集合的過程。的計(jì)算公式如下： (3.5)其中函數(shù)t是t-范式，函數(shù)max對所有函數(shù)t的結(jié)果取最大值。 建立的模糊控制規(guī)則要經(jīng)過模糊推理才能決策出控制變量的一個模糊子集，它是一個模糊量而不能直接控制被控對象，還需要采取合理

37、的方法將模糊量轉(zhuǎn)換為精確量，以便最好地發(fā)揮出模糊推理結(jié)果的決策效果。把模糊量轉(zhuǎn)換為精確量的過程稱為清晰化，又稱解模糊(defuzzification)、去模糊化、逆模糊化、反模糊化。模糊控制是基于模糊邏輯描述的一個過程的控制算法。它是用模糊數(shù)學(xué)的知識模仿人腦的思維方式，根據(jù)模糊現(xiàn)象進(jìn)行識別和判決，給出精確控制量，進(jìn)而對被控對象進(jìn)行控制的。對于參數(shù)精確已知的數(shù)學(xué)模型，我們可以用波特圖或奈克斯特圖來分析其過程以獲得精確的設(shè)計(jì)參數(shù)。而對一些復(fù)雜系統(tǒng)，如粒子反應(yīng)，氣象預(yù)報等設(shè)備，建立一個合理而精確的數(shù)學(xué)模型是非常困難的。對于電力傳動中的變速矢量控制問題，盡管可以通過測量得知其模型，但由于其多變量且非線

38、性變化的特點(diǎn)，精確控制也是非常困難的。模糊控制技術(shù)依據(jù)與操作者的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和直觀推斷，也依靠設(shè)計(jì)人員和研發(fā)人員的經(jīng)驗(yàn)和知識積累。它無需建立設(shè)備模型，因此基本上是自適應(yīng)的，具有很強(qiáng)的魯棒性。歷經(jīng)多年發(fā)展，已有許多成功應(yīng)用模糊控制理論的案例，如Rutherford、Carter應(yīng)用于冶金爐和熱交換器的控制裝置。3.4 模糊控制的優(yōu)點(diǎn)對比常規(guī)控制辦法，模糊控制有以下幾點(diǎn)優(yōu)勢：（1）模糊控制完全是在操作人員經(jīng)驗(yàn)控制基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)的控制，無需建立數(shù)學(xué)模型，是解決不確定系統(tǒng)的一種有效途徑。（2）模糊控制具有較強(qiáng)的魯棒性，被控對象參數(shù)的變化對模糊控制的影響不明顯，可用于非線性、時變、時滯的系統(tǒng)，并能獲得優(yōu)良

39、的控制效果。（3）由離散計(jì)算得到控制查詢表，提高了控制系統(tǒng)的實(shí)時性、快速性。（4）控制的機(jī)理符合人們對過程控制作用的直觀描述和思維邏輯，是人工智能的再現(xiàn)，屬于智能控制。3.5 模糊變量的隸屬函數(shù)MATLAB模糊工具箱提供了許多函數(shù)，如表3.1所示的模糊隸屬度函數(shù)，用以生成特殊情況的隸屬函數(shù)，包括常用的三角型、高斯型、型、鐘型等隸屬函數(shù)。 表3.1 模糊隸屬度函數(shù)函數(shù)名函數(shù)功能描述pimf建立型隸屬度函數(shù)gauss2mf建立雙邊高斯型隸屬度函數(shù)gaussmf建立高斯型隸屬度函數(shù)gbellmf生成一般的鐘型隸屬度函數(shù)smf建立S型隸屬度函數(shù)trapmf生成梯形型隸屬度函數(shù)trimf生成三角型隸屬度

40、函數(shù)zmf建立Z型隸屬度函數(shù)3.6.模糊推理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)管理函數(shù)介紹在MATLAB工具箱中，把模糊推理系統(tǒng)的各部分作為一個整體，提供了模糊推理系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)管理函數(shù)，用以完成模糊規(guī)則的建立、解析與修改，模糊推理系統(tǒng)的建立、修改和存儲管理以及模糊推理的計(jì)算及去模糊化等操作。（1）readfis功能：從磁盤載入模糊推理系統(tǒng)。（2）addrule功能：向模糊推理系統(tǒng)添加模糊規(guī)則。（3）addvar功能：向模糊推理系統(tǒng)添加變量。（4）convertfis功能：將模糊邏輯工具箱1.0版FIS轉(zhuǎn)換為2.0版FIS結(jié)構(gòu)。（5）evalfis功能：執(zhí)行模糊推理計(jì)算。（6）gensurf功能：生成模糊推理系統(tǒng)的

41、曲面并顯示。（7）getfis功能：獲得模糊推理系統(tǒng)特性曲線。（8）mam2sug功能：將Mamdani FIS變換為Sugeno FIS。（9）parsrule功能：解析模糊規(guī)則。（10）plotfis功能：作圖顯示模糊推理系統(tǒng)輸入/輸出結(jié)構(gòu)。（11）plotmf功能：繪制隸屬度函數(shù)曲線。（12）rmmf功能：從模糊推理系統(tǒng)中刪除隸屬度函數(shù)。（13）rmvar功能：從模糊系統(tǒng)中刪除對象。（14）setfis功能：設(shè)置模糊推理特性。（15）showfis功能：顯示添加了注釋的模糊推理系統(tǒng)。（16）showrule功能：顯示模糊規(guī)則。（17）writefis功能：將模糊規(guī)則保存到磁盤中。（18）

42、addmf功能：向模糊推理系統(tǒng)添加隸屬度函數(shù)。（19）defuzz功能：隸屬度函數(shù)的去模糊化。去模糊化方法的5個可取的值如下： Centroid：面積重心法。 Bisector：面積平分法。 Mom：平均最大隸屬度法。 Som：最大隸屬度取最小法。 Lom：最大隸屬度取最大法。（20）evalmf功能：通用隸屬度函數(shù)估計(jì)。（21）mf2mf功能：隸屬度函數(shù)間的參數(shù)轉(zhuǎn)換。（22）newfis功能：建立新的模糊推理系統(tǒng)。選擇較多的詞匯描述輸入、輸出變量，可以使制定控制規(guī)則方便，但是控制規(guī)則相應(yīng)變得復(fù)雜；選擇詞匯過少，使得描述變量變得粗糙，導(dǎo)致控制器的性能變壞。一般情況下都選擇七個詞匯，但也可以根據(jù)

43、實(shí)際系統(tǒng)需要選擇三個或五個語言變量。針對被控對象，改善模糊控制結(jié)果的目的之一是盡量減小穩(wěn)態(tài)誤差。因此，對應(yīng)于控制器輸入(誤差、誤差的變化率)之一的誤差采用：(負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大)用英文字頭縮寫為：NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB另一個輸入誤差的變化率及控制器的輸出采用：(負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大)用英文字頭縮寫為：NB，NM，NS，Z0，PS，PM，PB定義各模糊變量的模糊子集。定義一個模糊子集，實(shí)際上就是要確定模糊子集隸屬函數(shù)曲線的形狀。將確定的隸屬函數(shù)曲線離散化，就得到了有限個點(diǎn)上的隸屬度，便構(gòu)成了一個相應(yīng)的模糊變量的模糊子集。理論研究顯示，在眾多

44、隸屬函數(shù)曲線中，用正態(tài)型模糊變量來描述人進(jìn)行控制活動時的模糊概念是適宜的。但在實(shí)際的工程中，機(jī)器對于正態(tài)型分布的模糊變量的運(yùn)算是相當(dāng)復(fù)雜和緩慢的，而三角型分布的模糊變量的運(yùn)算簡單、迅速。因此，控制系統(tǒng)的眾多控制器一般采用計(jì)算相對簡單，控制效果迅速的三角型分布。3.7 模糊推理方式3.7.1 Mamdani模糊模型（邁達(dá)尼型）Mamdani型的模糊推理方法最先將模糊集合的理論用于控制系統(tǒng)9。它是在1975年為了控制蒸汽發(fā)動機(jī)提出來的。其采用極小運(yùn)算規(guī)則定義表達(dá)的模糊關(guān)系。如R：If x is A then y is B。式中：x為輸入語言變量；A為推理前件的模糊集合；y為輸出語言變量；B模糊規(guī)則

45、的后件。用RC表示模糊關(guān)系，如公式(3.6)。 （3.6）當(dāng)x為，且模糊關(guān)系的合成運(yùn)算采用“極大極小”運(yùn)算時，模糊推理的結(jié)論計(jì)算如公式3.7所示。 （3.7）3.7.2 Takagi-Sugeno模糊模型(高木-關(guān)野)Sugeno模糊模型也稱TSK模糊模型，旨在開發(fā)從給定的輸入輸出數(shù)據(jù)集合產(chǎn)生模糊規(guī)則的系統(tǒng)化方法。此類方法將解模糊也結(jié)合到模糊推理中，故輸出為精確量。這是因?yàn)镾ugeno型模糊規(guī)則的后件部分表示為輸入量的線性組合。它是最常用的模糊推理算法。與Mamdani型類似；其中輸入量模糊化和模糊邏輯運(yùn)算過程完全相同，主要差別在于輸出隸屬函數(shù)的形式。典型的零階Sugeno型模糊規(guī)則的形式：

46、If x is A and y is B then z =k。式中：x和y為穿入語言變量；A和B為推理前件的模糊集合；z為輸出語言變量；k為常數(shù)。更為一般的一階Sugeno模型規(guī)則形式為：If x is A and y is B then z= px+qy+r。當(dāng)然，以上兩種解模糊方法各有千秋。由于Mamdani型模糊推理規(guī)則的形式符合人們的思維和語言表達(dá)的習(xí)慣。因而能夠方便地表達(dá)人類的知識，但存在計(jì)算復(fù)雜、不利于數(shù)學(xué)分析的缺點(diǎn)；Sugeno型模糊推理則具有計(jì)算簡單，利于數(shù)學(xué)分析的優(yōu)點(diǎn)，是具有優(yōu)化與自適應(yīng)能力的控制器或模糊建模工具。3.8 模糊控制規(guī)則表建立模糊控制器的控制規(guī)則。模糊控制器的控

47、制規(guī)則是基于手動控制策略，而手動控制策略又是人們通過學(xué)習(xí)、試驗(yàn)以及長期經(jīng)驗(yàn)積累而逐漸形成的，存儲在操作者頭腦中的一種技術(shù)知識集合。手動控制過程一般是通過對被控對象(過程)的一些觀測，操作者再根據(jù)已有的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)知識，進(jìn)行綜合分析并做出控制決策，調(diào)整加到被控對象的控制作用，從而使系統(tǒng)達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。手動控制的作用同自動控制系統(tǒng)中的控制器的作用是基本相同的，所不同的是手動控制決策是基于操作系統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)知識，而控制器的控制決策是基于某種控制算法的數(shù)值運(yùn)算。利用模糊集合理論和語言變量的概念，可以把利用語言歸納的手動控制策略上升為數(shù)值運(yùn)算，于是可以采用微型計(jì)算機(jī)完成這個任務(wù)以代替人的手動控制，實(shí)現(xiàn)所謂

48、的模糊自動控制。 模糊控制表一般由兩種方法獲得，一種是采用離線算法，以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)進(jìn)行合成推理，根據(jù)采樣得到的誤差e、誤差的變化ec，計(jì)算出相應(yīng)的控制量變化。另一種是以操作人員的經(jīng)驗(yàn)為依據(jù)，由人工經(jīng)驗(yàn)總結(jié)得到模糊控制表。然而這種模糊控制表是非常粗糙的，引起粗糙的原因，是確定模糊子集時，完全靠人的主觀而定，不一定符合實(shí)際情況，在線控制時有必要對模糊控制表進(jìn)行在線修正。 由于e的模糊分割數(shù)是7，ec的模糊分割數(shù)也是7。我們建立的模糊系統(tǒng)共包括49條規(guī)則。所表示的規(guī)則依次為：如果E是NB and EC是NB則U是NB：如果E是NB and EC是NM則U是NB：如果E是NB and EC是NS則U

49、是NM ：如果E是PB and EC是PM則U是PM：如果E是PB and EC是PB則U是PB在View菜單中選擇Rules命令，可以查看模糊推理規(guī)則。3.9 模糊控制器的基本結(jié)構(gòu) 模糊系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖3.1所示: 圖3.1模糊系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu) 各個模塊的功能如下:1.規(guī)則庫。它是一個模糊IF-THEN規(guī)則的集合。這些模糊規(guī)則是人類的知識總結(jié)，模糊推理機(jī)依賴于規(guī)則庫的數(shù)據(jù)以完成推理的任務(wù)。2.模糊器。因?yàn)橥獠枯斎氲男盘柺乔逦?，而模糊推理機(jī)需要的輸入信號是模糊集合，因此需要進(jìn)行清晰值到模糊集合的映射。模糊器的任務(wù)就是完成這一映射操作。常用的模糊器有：單值模糊器、高斯模糊器和三角形模糊器等。3.解模糊器。它是模糊器的逆操作。因?yàn)槟：评頇C(jī)輸出的是模糊集合，而外部環(huán)境需要的是清晰的信號值，因此需要進(jìn)行模糊集合到清晰值的映射。常用的解模糊方法有：重心法、中心平均法、最大值法等。4.模糊