基于模糊PID控制算法的地铁站屏蔽门控制模型仿真

基于模糊PID控制算法的地铁站屏蔽门控制模型仿真

【摘要】研究地铁站屏蔽门优化控制问题。采用传统的控制算法进行地铁站屏蔽门控制，需要对控制模型的参数进行反复整定，增加了工作量与投入成本，且无法保证控制效果的满意度，为此，提出一种基于模糊PID控制算法的地铁站屏蔽门控制方法。依据模糊PID控制原理，设计地铁站屏蔽门控制器，结合先验知识与数据推理结果，制定模糊控制规则，编写屏蔽门控制程序，通过对Kp，Ki，Kd的调整、量化因子比例因子的优化，实现地铁站屏蔽门最优控制模型的构建。通过分析模型的控制效果可知，采用模糊PID控制算法进行地铁站屏蔽门控制，能够有效的提高控制精度，减小系统超调量，达到预期的控制效果，具有更强的自适应能力。

【关键词】地铁站屏蔽门;模糊PID控制模型;参数整定

1引言

随着城市轨道交通的快速发展，地铁由于其便利性、舒适性与快捷性被越来越广泛的应用到人们的日常出行中[1]。而作为地铁站台的边缘防护屏障，地铁站屏蔽门的设计与应用大大降低了地铁站内空调等通风设备的能耗，提高了列车行驶的安全性与候车乘客的舒适度，尤其是有效的避免了乘客意外跌落轨道造成的伤害，具有十分重要的意义[2]。而对地铁站屏蔽门的有效、精准控制，能够更好的满足地铁运营高效、安全、舒适的需求，因此，已经成为该领域热点研究的问题之一。目前，应用于地铁站屏蔽门的控制算法有很多，其中最常用的主要包括神经网络控制算法、逻辑门限控制算法和Optimal控制算法，而在实际的控制过程中，以上算法往往存在很多不足，如缺乏理论依据、易受到环境噪声干扰、稳定性较差等，无法达到较好的控制效果、满足实际的控制需求。

为了避免上述算法的不足，提出一种基于模糊PID控制算法的的地铁站屏蔽门控制方法。根据模糊PID控制原理，设计地铁站屏蔽门控制器，将先验知识与数据推理结合，制定模糊控制规则，编写地铁站屏蔽门的控制程序，通过对比例、积分、微分及量化因子比例因子的优化调整，达到理想的控制状态，实现地铁站屏蔽门最优控制模型的构建。该算法在实际应用过程中，有效的提高了控制的稳定性与精确度，减小了控制误差与计算量，降低了算法运行能耗与投入成本，具有十分巨大的应用价值。

2地铁站屏蔽门控制系统设计原理

地铁站屏蔽门的门机控制系统的驱动装置主要是采用无刷直流电机，其结构主要是由电动机本体、转子位置传感器及功率管主回路等部分组成。在屏蔽门运行时，系统依据预设调速周期及频率进行无刷直流电机的目标速度设定，并依据反馈的速度与设定的目标速度进行比较，获取误差值，由控制原理进行电枢电压的调节，并依据采样电阻对电枢电流进行检测，若检测结果超过上限值，则应对调速占空比进行限定，实现系统的自动控制。

3基于模糊PID控制算法的地铁站屏蔽门控制模型

3.1模糊PID控制算法描述

模糊PID控制是一种拥有闭环结构的数字控制系统，以模糊数学、模糊逻辑推理及模糊知识表达为理论基础，采用计算机自动控制技术构成。它是模糊控制与PID控制的融合，因此，同时兼具了两种控制方法的优势，既克服了传统PID控制算法灵活性与适应性较差的缺陷，又弥补了模糊控制存在的平滑度和精确度低的不足。

在实际应用过程中，首先依据先验知识建立模糊控制表，并根据控制系统的误差及误差变化率，获取相应的比例、积分、微分的参数整定值。分别将反馈值及目标值的误差e（t）和 误差变化率de（t）作为控制系统的输入值，依据模糊规则对相关参数进行调节，使之满足控制需求，达到稳定可靠的控制效果。

3.2模糊PID控制算法在地铁站屏蔽门控制过程的应用

模糊PID控制算法在地铁站屏蔽门控制中的实际应用过程可描述如下：

Step1输入模糊化。

依据模糊PID原理确定地铁屏蔽门控制系统的输入与输出论域，根据变换因子对输入变量进行规范化操作，将其转换成相应的模糊语言变量值，实现屏蔽门控制系统输入的模糊化操作。其中输入变量的二维控制器通常采用误差e及误差变化率ec。在误差论域e上分别定义NB，NS，ZO，PS，PB五个模糊子集，在误差变化论域ec上分别定义NS，ZO，PS三个模糊子集，上述各个模糊子集的隶属函数分别选为具有较高灵敏度、全对称、交叠的等距三角形函数。

Step2模糊PID控制参数整定原则

在地铁站屏蔽门控制器设计时，需要分别找出比例、积分、微分系数即Kp，Ki，Kd与系统误差误差变化率e，ec间的模糊关系，参照对e，ec的实时检测结果，进行参数调整，直至达到期望状态。Kp，Ki，Kd对控制系统的不同影响可描述为：

（1）Kp：在一定的范围内，比例系数Kp的值越大，对误差的调节速度越快，对屏蔽门控制系统的精度与控制速度具有积极的影响。而当Kp超过上限值时，系统即会产生超调。

（2）Ki：积分系数Ki可以有效的减小屏蔽门控制系统的静态误差，在一定的范围内，Ki的值越大，则消除静态误差的速度也越快。

（3）Kd：对微分系数的合理调节，可有效抑制偏差的变化，改善控制系统

的动态性能。若Kd超过一定上限，则会使控制系统的抗干扰性降低，增加系统响应耗时。

根据上述系数的特性，制定屏蔽门控制系统的参数整定原则如下：

（1）若误差绝对值│e│较大，为避免积分饱和，Kp应取较大值，Kd取较小值，ki取零值，与此同时，应该迅速对控制误差进行调整，从而最大程度的减小系统的误差绝对值;

（2）若e*ec>0，为控制误差绝对值│e│增大的趋势，Kp应取较大值，Ki，Kd取较小值;

（3）若e*ec<0，e=0，则表示控制系统的误差绝对值│e│呈减小趋势或趋于平衡，无需对系数做任何调整;

（4） 若若e*ec=0，e≠0，则表明控制系统的曲线和理论曲线为平行状态，此时，Kp、Ki应该取较大值，可使控制系统的稳定性提高， Kd应适度取值以减小设定值的振荡，提高控制系统的抗干扰性。

Step3建立模糊控制规则

将上述参数整定原则和数值的运算决策相结合，在地铁站屏蔽门控制相关先验知识的基础上采用数据测试推理方法，设计制定模糊PID控制规则。规则采用if A and B then C （若A且B否则C）的控制语句进行规则描述。对各规则后件中的加权系数进行分析，得到控制器中比例、积分、微分的权重，因此，对该系数的调整需遵循PID参数调整原则，还需综合考虑全局的平衡问题，最大限度的降低规则间控制量的差异程度，保证控制过程的稳定性，在此，也可通过对Kp，Ki，Kd的调整实现。

Step4选取比例因子和量化因子

在地铁站屏蔽门控制系统运行过程中，量化因子、比例因子的选择将对控制效果产生直接的影响。当量化因子的取值较小时，模型的基本论域将被放大，误差控制的灵敏度降低，系统控制的精度提高;反之，控制精度降低;当比例因子的取值超过一定的上限值，则会造成系统阻尼度的下降，反之，比例因子取值过小，则会造成控制系统的响应过慢。因此，在地铁站屏蔽门控制过程中，应选取适当的比例因子及量化因子。

Step5反模糊化

上述过程可得到模糊推理控制量，而在实际的应用过程需要较为精确的数据量，因此，需对模糊量进行反模糊化处理，得到清晰量。常用的反模糊化方法主要有模糊型加权推理法、经典Mamdani法等。

4结语

针对传统算法的不足提出一种基于模糊PID控制算法的地铁站屏蔽门控制方法。依据模糊PID控制相关原理，结合实际需求与数据推理，制定模糊控制规则，根据参数整定原则对控制器的比例、积分、微分系数进行调节，选取适当的量化因子及比例因子，提高控制模型的综合性能。分析结果表明，模糊PID控制算法在地铁站屏蔽门控制中的应用不但提高了控制精度与响应速度，减小了超调量，而且节约了控制成本，具有极为广阔的发展潜力。

参考文献：

[1] 佟永鑫.浅谈地铁屏蔽门控制UPS系统的优化[J].魅力中国，2014（3）：121-121.

[2] 李岩，张建平.地铁屏蔽门电位差问题分析与治理方法探讨[J].轨道交通，2013（12）：102-103.