e (k) =0直接跳出选择
刹车控制：刹车采用模糊控制算法
1. 确定模糊语言变量
e基本论域取［-50,50］, ec基本论域取［-20,20］，刹车控制量输出u基本论域取［-30,30］，这里我将这三个变量按照下面的公式进行离散化：
^b22- (x- )]
其中，x • ［a,b］，n为离散度
E、ec和u均取离散度n=3，离散化后得到三个量的语言值论域分别为:
E=EC=U={-3,-2,-1,0,1,2,3}
其对应语言值为{ NB,NM,NS,ZO, PS,PM,PB }
2. 确定隶属度函数
E/EC和U取相同的隶属度函数即：
” g(x ,— A 1 )
trig (x - 3^ 2,0)
trig (x - 3^ 1,1)
(x 2 , 0 , 2)
U^E C U」trig
trig (x - 1,1,3)
trig (x , 0 , 2 , 3 )
i g(x , 1, 5)
说明：边界选择钟形隶属度函数，中间选用三角形隶属度函数，图像略实际EC和E 输入值若超出论域范围，则取相应的端点值。
3. 模糊控制规则
由隶属度函数可以得到语言值隶属度(通过图像直接可以看出)如下表：表1：E/EC
和U
3.模糊推理
由模糊规则表3可以知道输入E与EC和输出U的模糊关系，这里我取两个例子做模糊推理如下：
if (E is NB) and (EC is NM) the n (U is PB)
那么他的模糊关系子矩阵为：
R| =R E1R E C2 R ui
其中，R E1二P0 = (1,0.5,0,…,0)17,即表1中NB对应行向量,
R EC2二P1 = (0,1,0.5,0, ,0)17 , R U1二P0 = (1,0.5,0,
,0)17
-0 1 0.5 0 ・■■ ■■0
「
0 0.5 0.5 0 ---0
R
E1 汉R EC2 =(1,0.5,0，...，0)J(0,1,0.5,0， 0
=
0 0 0 0 0
-
-
0 0 0 0 ---
0_ 7>7
R E1 EC
2 =(。,1,0.5,0,0,0,0,0,0.5,0.5,0,…，。
皿
-■0 0 0 0 ・・・
0 1
1 0.5 0 0 ---0
& 二R E1EC2 x R U1 =(0,1,0.5，…,0)J(1,0.5,0，…,0)= 0.5
a 0.5 0
a
s
a
,0 0 0 0 ・・
・0-
49X7
if (E is NVB or NB) and (EC is NVB) the n (U i
s
PVB )
R2 二R E1 R E C1 R U1结果略
同理可以得到,
按此法可得到27个关系子矩阵，对所有子矩阵取并集得到模糊关系矩阵如 下：
R = R R 2 L - L R(i =1,2,
,27)
由R 可以得到模拟量输出为： U =(E EC) R
4. 去模糊化
由上面得到的模拟量输出为1X 7的模糊向量，每一行的行元素(u (Z ij ))对 应相应的离散变量Z j ，则可通过加权平均法公式解模糊：
21 v
U (Z ij )Z j
U 吕 (i 二 j =1,2； ,21)
u(Z j )
i =0
从而得到实际刹车控制量的精确值 u 。 油门控制：
油门控制采用增量式PID 控制，即：
u(k)=u(k-1) (k p k i k d )e(k) (-k p-2k d )e(k-1) k d e(k-2)
只需要设置k p
、匕、k d
三个参数即可输出油门控制量 二、程序实现及参数调节
clear all
(%************************ %/********* 隶属度向量
*****%
P0=[1,0.5,0,0,0,0,0]; %*********NB P1=[0,1,0.5,0,0,0,0]; %*********NM P2=[0,0.5,1,0.5,0,0,0]; %*********NS P3=[0,0,0.5,1,0.5,0,0]; %*********ZO P4=[0,0,0,0.5,1,0.5,0]; %*********PS P5=[0,0,0,0,0.5,1,0]; %*********PM P6=[0,0,0,0,0,0.5,1]; %*********PB
NB=-3;NM=-2;NS=-1;ZO=0;PS=1;PM=2;PB=3; %/*********
模糊规则表 *****%
Pg=[PB PB PM PM PS ZO ZO;
PB PM PM PS ZO ZO NS; PM PM PS PS ZO NS NS; PM PS PS ZO ZO NS NM; PS PS ZO ZO ZO NS NM; PS ZO ZO ZO NS NM NB; ZO ZO ZO NS NM NM NB];
%/********* 根据规则表计算模糊关系矩阵 *****% R1_=dikaer(xbing(P0,P1),7,P0,7);
模糊算法
(%*********** 语言值 *****%
