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Non-linear PID Control Method with Feed-forward in Smart Car

Non-linear PID Control Method with Feed-forward in Smart Car. 作者 : Ma Shuhua , Li Wei 指導教授 : 曾慶耀 教授 學生 : 盧宜良. 2.1 傳統 PID 控制器的缺點. 對於較大的參數或非線性對象並不能有效的去控制範圍的改變 原因如下 : 1. 參考輸入不平順或非連續的訊號，希望系統的輸出是平順的訊號。 2. 不考慮控制目標的慣性影響，直接輸出 y(t) ，在現實的應用上很 容易產生系統的 Overshoot 震盪現象。

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Non-linear PID Control Method with Feed-forward in Smart Car

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Presentation Transcript

  1. Non-linear PID Control Method with Feed-forward in Smart Car 作者:Ma Shuhua , Li Wei 指導教授:曾慶耀 教授 學生:盧宜良

  2. 2.1 傳統PID控制器的缺點 • 對於較大的參數或非線性對象並不能有效的去控制範圍的改變 原因如下: • 1. 參考輸入不平順或非連續的訊號，希望系統的輸出是平順的訊號。 • 2. 不考慮控制目標的慣性影響，直接輸出y(t)，在現實的應用上很 容易產生系統的Overshoot震盪現象。 • 3.系統的輸入是非線性訊號，很難得到他的積分誤差訊號，而且即使獲得了訊號，也很難能進行有效的控制，因為有很多的雜訊。 • 4. 傳統的線性PID控制器在要求高速度和Overshoot中會產生矛盾現象。

  3. 例如: • 在實際的應用上，我們希望可以藉由調整PID的三個參數，來改變系統的響應， • 以第一個項目Kp來說,較大的Kp會增加系統的響應速度,但隨著減少e(t)我們又希望Kp相對的減少從而降低Overshoot • 當e(t) < 0和 de/dt >0 我們為了減少Overshoot造成的影響,所以我們希望逐漸增加Kp • 當e(t) < 0和 de/dt <0 我們希望Kp逐漸減少,當系統回到平衡時才不會有較大的Overshoot 然而,以上這些是線性PID所無法解決。

  4. 對於智能車系統來說,我們無法預知軌道的類型對於智能車系統來說,我們無法預知軌道的類型 • 要在保證不會跑出軌道的前提之下，能以最快的速度跑完全程。 • 所以智能車的控制器需要有很好的適應性,需要不斷的改變系統的參數以應對不斷改變的路線。

  5. 線性PID控制器，參數只有常數 在實際的控制智能車運行上，常常會出現不順暢和突發的意外。 這方法有一些缺陷， 所以我們必須找到一個新的控制方法去滿足我們要的系統控制。

  6. 2.2 The Non-linear PID Control law • 因為速度與Overshoot造成的矛盾，我們為了解決這種問題，所以我們使用了非線性PID方法，這方法成功的擺脫原先數學模型的限制， • 文獻中提到了以下的非線性PID數學模型。

  7. 依照這些我們對於此非線性PID控制器可以得到一個具體的公式如下:依照這些我們對於此非線性PID控制器可以得到一個具體的公式如下: 六個常數參數： • 在比例這一列，當誤差小時我們使用大增益，誤差大時，我們使用小 • 增益。為了滿足要求我們的 使用 ， • 在積分這一列，我們為了避免飽和積分現象， ， • 在微分這一列，誤差微分與微分增益成正比， ， • 使用這方法，當越接近穩定時，控制器影響的效果越小。

  8. 3 The Smart Car Controlled by the Non-linear PID 使用Freescale single chip MC9S12DG128B • 非線性PID的參數可以隨著軌道的不同而改變參數， • 而且同時，系統的適應性和強健性也會隨著良好的控制器而改善。

  9. 4 Feed-forward Non-linear PID Control 非線性PID控制器比傳統的PID控制器有更好的強健性與適應性，但是整個系統仍然是一個閉迴路系統。對於一些特殊的對象，如延時控制系統，高端系統，非極小相位系統，尤其是智能車系統，該系統的響應時間將受到影響，因為需要花較長的時間來調整。

  10. 5 The Result Of Experiment • 馬達的控制模型： ， = • 在t=0.001s給一個步階，

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