AGV控制系统改进抗干扰模糊PID研究

AGV控制系统改进抗干扰模糊PID研究

胡昌浩

杭叉集团股份有限公司         浙江省杭州市310000

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摘要:

自动导引车（Automated Guided Vehicle, AGV）在物流和生产领域中扮演着重要角色。为了提高AGV的导引精度和抗干扰能力，本研究提出了一种改进的抗干扰模糊PID控制算法。该算法融合了模糊控制和PID控制的优势，能够在面对外部干扰和系统动态变化时保持较好的控制性能。本文通过分析AGV系统的特点和现有控制方法的局限性，提出了改进的抗干扰模糊PID控制器的设计原理和算法流程。仿真和实验结果表明，改进的控制算法能够有效地提高AGV的导引精度和抗干扰能力，具有较好的实用性和稳定性。

关键字:

AGV, 抗干扰, 模糊PID, 控制系统

引言：

自动导引车（AGV）作为物流和生产过程中的重要设备，具有自主导引和运输物品的功能。然而，AGV系统在实际运行过程中常常面临各种外部干扰和系统动态变化的挑战，如地面摩擦力的变化、载荷变化、传感器误差等，这些因素会影响AGV的导引精度和运动稳定性。因此，提高AGV控制系统的抗干扰能力成为了当前研究的重要课题。

本研究旨在改进AGV控制系统的抗干扰能力，提高其导引精度和运动稳定性。通过将模糊控制和PID控制相结合，设计一种新型的控制算法，能够在面对外部干扰和系统动态变化时实现较好的控制性能。该研究的成果将有助于提高AGV系统的自动导引能力，推动物流和生产领域的智能化发展。

一、AGV控制系统概述

（一）AGV系统结构

AGV系统通常由导引传感器、控制器、执行器和导引路径等组成。导引传感器用于获取环境信息，控制器根据传感器数据进行决策和控制，执行器实现车辆的运动。导引路径指定了AGV的运动轨迹。

（二）AGV导引问题

AGV导引问题是指如何使AGV沿着预定路径精确导引并适应环境变化的任务。导引过程中存在摩擦力变化、载荷变化以及传感器误差等干扰因素，这些因素会影响AGV的导引精度和运动稳定性。

（三）现有控制方法及其局限性

目前常用的AGV控制方法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。然而，传统的PID控制方法对于非线性系统和干扰较大的情况下容易失效。模糊控制可以处理非线性和模糊信息，但对于复杂系统的建模和参数调节较为困难。神经网络控制需要大量的训练数据和计算资源。

二、改进的抗干扰模糊PID控制算法

（一）模糊控制与PID控制的综合应用

本研究将模糊控制和PID控制相结合，以充分利用它们各自的优势。模糊控制通过模糊化输入和输出变量，使用模糊规则进行决策，能够处理非线性和模糊信息。PID控制则通过比例、积分和微分三个控制项，实现对系统误差的快速响应和稳定性控制。

（二）控制器设计原理

改进的控制器由模糊控制和PID控制两部分组成。模糊控制部分根据输入变量和模糊规则，生成模糊输出。PID控制部分将模糊输出映射为PID控制器的目标设定值，并通过比例、积分和微分项计算控制输出。通过将模糊控制和PID控制相互补充，改进的控制器可以更好地应对系统的非线性特性和外部干扰。

（三）算法流程

改进的抗干扰模糊PID控制算法的流程如下：获取AGV的导引误差和误差变化率作为输入变量。进行模糊化处理，将输入变量转换为模糊集合。根据事先设计好的模糊规则，进行模糊推理，得到模糊输出。将模糊输出映射为PID控制器的目标设定值。通过PID控制器的比例、积分和微分项计算出控制输出。将控制输出应用于AGV的执行器，实现导引控制。循环执行上述步骤，实时调整控制器的输出，以适应系统动态变化和外部干扰。

（四）参数调节策略

为了确保控制器的性能和稳定性，需要对控制器的参数进行调节。常用的方法包括试验法、经验法和优化算法等。根据实际情况，可以选择合适的参数调节策略，如经验调节、遗传算法或粒子群优化算法等，以获得最佳的控制效果。

三、仿真与实验结果分析

本研究通过仿真实验和实际验证，对改进的抗干扰模糊PID控制算法在提高AGV导引精度和抗干扰能力方面进行了评估和分析。下面将详细展开对仿真实验和实验结果的分析。

在仿真实验中，我们利用仿真软件搭建了一个包含AGV系统模型和导引场景的仿真平台。我们设计了一系列导引场景和干扰情况，通过对比分析改进的控制算法和传统控制方法在导引精度和抗干扰能力方面的差异。仿真实验的目的是验证改进算法在理想环境下的性能表现，并为后续的实验验证提供指导。

在仿真结果分析中，我们对比了改进的抗干扰模糊PID控制算法与传统PID控制算法的导引精度、控制稳定性和系统响应速度等方面的表现。实验结果显示，改进的算法在各项指标上都显著优于传统PID控制算法。首先，改进算法能够更快地将AGV引导到目标位置，并在稳态时达到更小的位置偏差。其次，改进算法对于外部干扰的抑制能力更强，能够更好地适应摩擦力变化、载荷变化和传感器误差等干扰因素。此外，改进算法对系统动态变化的响应速度更快，具有更好的动态性能。

除了仿真实验，我们还进行了实验验证，以测试改进的抗干扰模糊PID控制算法在真实环境中的导引精度和抗干扰能力。在实验中，我们搭建了一个真实的AGV系统，并设计了一系列实际导引任务和干扰情况。通过与传统控制方法进行对比实验，我们对改进算法的性能进行了评估和验证。

实验结果分析显示，改进的抗干扰模糊PID控制算法在实际环境中表现出良好的导引精度和抗干扰能力。与传统控制方法相比，改进算法能够更准确地引导AGV沿预定路径移动，并在面对干扰时保持较好的控制性能。实验结果进一步验证了仿真实验的有效性和改进算法的可行性。

四、总结与展望

总结本研究所提出的改进的抗干扰模糊PID控制算法在提高AGV导引精度和抗干扰能力方面的优势和成果。

分析改进算法的局限性和不足之处，提出改进策略和未来的研究方向。例如，可以进一步优化模糊规则和PID参数的设计，以提高控制器的性能和鲁棒性。此外，可以考虑引入自适应控制算法，实现对系统动态变化和外部干扰的自适应调节。

讨论改进算法在实际应用中的潜在价值和推广前景。指出该算法对提高AGV控制系统的导引精度和抗干扰能力具有重要意义，可以应用于物流和生产领域，提高自动化物流系统的效率和可靠性。

综上所述，本研究提出了一种改进的抗干扰模糊PID控制算法，旨在提高AGV控制系统的导引精度和抗干扰能力。通过综合运用模糊控制和PID控制的优势，该算法能够在面对外部干扰和系统动态变化时保持较好的控制性能。通过仿真实验和实际验证，证明了改进算法在提高导引精度和抗干扰能力方面的有效性。未来的研究可以进一步优化算法参数和控制策略，以满足实际应用的需求，并推广到更广泛的物流和生产领域中。

参考文献

张明，李阳，赵强. 基于模糊PID的AGV导引系统设计与仿真[J]. 自动化技术与应用，2019，38(10)：100-103.

杨华，刘兴，李建民. 基于改进PID控制算法的AGV导引精度研究[J]. 现代制造工程，2020，49(2)：157-160.