循迹小车智能预测控制方法研究毕业论文(编辑修改稿)

循迹小车智能预测控制方法研究毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

(1)采用继电器对电动机的开或关进行控制 ,通过开关的切换对小车的速度进行调整 .此方案的优点是电路较为简单 ,缺点是继电器 的响应时间慢 ,易损坏 ,寿命较短 ,可靠性不高。 (2)采用功率三极管作为功率放大器的输出控制直流电机。 线性驱动应用是一种最为简单和最为直接的驱动应用方式，其电路简单、体积小巧，能满足一些特定的场合应用较多。 采用由达林顿管组成的 H 型桥式电路（如图 4）。 采取由单片机控制达林管，让其在能够调节的占空比开关状态下运行。 这种电路由于工作在管子的饱和截止模式下，拥有高效率的特性， H 型桥式电路保证了简单的实现对转速和方向的控制功能， 图 4 H 桥式电路 实际使用的时候，用分立元件制作 H 桥是很麻烦的，好在现在市面上有很多 封装好的 H 桥集成电路，接上电源、电机和控制信号就可以使用了，在额定的电压和电流内使用非常方便可靠。 比如常用的 L293D、 L298N、 TA7257P、SN754410等。 现市面上有很多此种芯片，我选用了 L298N[11]。 反馈模块 单片机程序中 PID 算法的应用和霍尔传感器测速的应用。 PID 控制已成为智能自动化控制的研究中最为活跃而又富有成果的领域 [7]。 从过去的传统与现代控制技术的应用发展历史来讲 PID 控制研究与应用已经得到十分迅速地发展。 然而，在很多新兴的模糊控制技术方法不断涌现人们视野之后，人们 更加清楚地认识到了模糊控制研究中所面临的众多理论问题己经成为模糊 PID 控制技术广泛 8 研究应用的严重障碍。 例如， PID 控制技术还尚未在工业生产过程控制中得到如同日常家电产品一样的推广和应用，在这其中包含有如何解决 “ 控制性能优于传统 PID 控制器的模糊控制器设计 ” 问题。 世界各先进国都曾先后做过对锅炉、炼钢炉、蒸汽机以及汽轮发电机组等 PID 控制的计算机研究和仿真，他们也进行了 PID 控制算法和经典的传递函数算法之间的计算机研究仿真比较。 所有结果表明： PID 控制比传统的经典控制要稳定，效果也更加良好。 世界各国的优秀科技工 作者采用电子计算技术和 PID 控制算法，对工业生产过程控制进行了大量的仿真研究和试验。 并且成功的把仿真内容准确的应用于实际中去，研制出了非常多成功的 PID 控制应用开发系统 [8]。 本系统中，在小车出现偏差时由图像采集模块将信息传给单片机，不进行立即调整，由 PID 程序对偏差进行微分积分以及相应的比例算法进行处理，再根据处理结果对小车进行调整。 霍尔传感器一般由霍尔元件和磁钢组成，当霍尔元件和磁钢相对运动时，就会产生脉冲信号，根据磁钢和脉冲数量就可以计算转速，进而求出车速。 这样使小车具有前进和后退的检测功能，并用指示 灯显示；记录小车的行驶时间，实时计算小车的行驶速度，根据路况，调整速度。 出现偏差，及时反馈控制模块进行调整。 机械系统 本题目要求小车的机械系统稳定、快速、灵活、简单，因此采用前驱，后轮采用两个万向轮。 小车上装有电池、电机、电子器件等，使得电机负担较重。 为使小车能够顺利启动，且运动平稳，在直流电机和轮车轴之间加装了三级减速齿轮。 电源系统 采用 4节普通 干电池单电源供电，但 6V 的电压太小，不同时给单片机与与电机供电。 电机在运行过程中产生的反向电动势可能会影响单片机的正常工作。 所以决定独 立供电，即单片机控制系统和光对管与电机分开供电。 由于单片机为低功元件而可采用普通 电池（共 4节）供电，电机为大功耗器件因而单独采用（ 900mAh）供电。 硬件总体设计如图 5： 9 图 5 总体结构图 本系统是基于 Freescsle 公司的 16位单片机的智能车控制系统，综合了传感器技术、自动控制技术。 中央处理器采用 STC89C52，控制所有的外围设备及传感器系统协调运行。 信号采集模块 为了防止因传感器太少引起的误动作，因而在车体前 段安装了 5个红外光对管（如图 6），有效的减小了误动作的发生，减小了小车冲出跑道的几率。 图 6 5路光对管 电源模块 本模块主要是对采集信号进行分析，同时控制电机起停、正反转。 ，该模块包括电源模块，串口电平转换模块，以及 I/O 口扩展模块。 电源模块为系统提供稳定的电源，串口电平转换模块可以将电脑与单片机串口相连从而实现程序的下反馈模块 按键与显示 驱动电机 转向舵机 图像采集模块 单片机STC89C52 10 载以及串口打印 debug 调试功能。 I/O 扩展排针将单片机的管脚引出，可以实现灵活的扩展功能。 驱动模块 本模块主要是对单片机传送过来的高低电平信号进行处理，控制电机 起停、正反转。 原理图如图 7： 图 7 驱动模块原理图 总体设计 智能小车采用前轮驱动，前轮左右两边各用一个电机驱动，调制前面两个轮子的转速起停从而达到控制转向的目的，后轮是万向轮，起支撑的作用。 将循迹光对管分别装在车体下的左右。 当车身下左边的传感器检测到黑线时，主控芯片控制左轮电机停止，车向左修正，当车身下右边传感器检测到黑线时，主控芯片 11 控制右轮电机停止，车向右修正。 由于系统采用模块化结构，各个模块之间采用杜邦线连接。 预测控制算法 PID 控制已成为智能自动化控制的研究中最为活跃而又富有 成果的领域，从过去的传统与现代控制技术的应用发展历史来讲 PID 控制研究与应用已经得到十分迅速地发展。 该小车采用 PID 算法镶嵌到智能小车单片机程序中。 用红外光来采集道路图像。 通过红外光的场信号与行信号传送给单片机的 ETC 模块，利用中断控制图像采集，并将采集的 8位数据通过数据接口传给单片机 [4]。 PID控制设计： 模糊逻辑整定控制器的表达式为 ( ) ( 1 ) ( )( ) ( 1 ) ( )( ) ( 1 ) ( )p p p pi i id d d dK k K k k KK k K k k KK k K k k K           其中， ( ), ( ), ( )p i dr k r k r k为校正速度量，其值随校正次数增加而减小。 为了简单可以将它 们均设成常数。  0( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( 1 )kp i diu k K k e k K k e i K k e k e k     注意，这里求和式子不是全部的 PID控制器积分项，正常的应该和采样周期T相乘，为简单起见，将变量 ()iKk中，上式同样对 ()dKk进行处理。 这样可以推导出状态方程为： ( 1) ( ) ( )x k x k e k+ = + （ 4） 这时，式中的控制量可以改写成 = K ( ) ( )+ K ( ) ( )+ K ( ) [ ( ) ( 1 ) ]k p i du k e k k x k k e k e k （ 5） 设计 总体程序流程图 如图 8： （ 2） （ 3） 12 图 8 程序流程图 开始 光电开关扫描 右转 前进 左边扫描 右边扫描 左转 前面障碍物或偏差 霍尔传感器测速或 PID 算法处理 调整后执行循迹子程序 到达终点 系统初始化 N N N Y Y Y 前边扫描 13 总程序 PID 控制算法程序： include include typedefunsignedcharuint8。 typedefunsignedintuint16。 typedefunsignedlongintuint32。 /**********函数声明 ************/ voidPIDOutput()。 voidPIDOperation()。 /*****************************/ typedefstructPIDValue { uint32Ek_Uint32[3]。 //差值保存，给定和反馈的差值 uint8EkFlag_Uint8[3]。 //符号， 1 则对应的为负数， 0 为对应的为正数 uint8KP_Uint8。 uint8KI_Uint8。 uint8KD_Uint8。 uint16Uk_Uint16。 //上一时刻的控制电压 uint16RK_Uint16。 //设定值 uint16CK_Uint16。 //实际值 }PIDValueStr。 PIDValueStrPID。 uint8out。 //加热输出 uint8count。 //输出时间单位计数器 /********************************* PID=Uk+KP*[E(k)E(k1)]+KI*E(k)+KD*[E(k)2E(k1)+E(k2)]。 (增量型 PID 算式 ) 函数入口 :RK(设定值 ),CK(实际值 ),KP,KI,KD 函数出口 :U(K) 14 //PID 运算函数 ********************************/ voidPIDOperation(void) { uint32Temp[3]。 //中间临时变量 uint32PostSum。 //正数和 uint32NegSum。 //负数和 Temp[0]=0。 Temp[1]=0。 Temp[2]=0。 PostSum=0。 NegSum=0。 if()//设定值大于实际值否。 { if(10)//偏差大于 10 否。 { =100。 }//偏差大于 10 为上限幅值输出 (全速加热 ) else { Temp[0]=。 //偏差 =10,计算 E(k) [1]=0。 //E(k)为正数 //数值移位 [2]=[1]。 [1]=[0]。 [0]=Temp[0]。 /************。