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摘 要：无人机是一种高机动、低造价和体积小的无人机型，其现已被广泛应用于监测、勘探、侦查和航拍等领域。由于传统的无人机控制系统主要采用模糊控制器或PID控制器，因此控制效果不佳。据此，本文介绍一种模糊自适应PID控制器，具体讨论其在无人机飞行控制中的应用，以供同行借鉴。
关键词：无人机；模糊自适应PID；控制系统
1 PID控制器参数的整定
PID控制器控制的方程式为：
式中，——比例系数；——积分系数；——微分系数；——系统输出；——误差；——误差变化率。
通常情况下，、、应按控制系统的客观实际而定，以确保系统的控制效果更佳，即提高控制系统的稳定性和响应特性。
1.1 模糊自整定法
模糊自整定法是一种基于人工反复试验和专家经验的参数整定方法，即通过制定控制规则，让控制器的控制参数在系统状态变化的条件下不断优化，进而使得系统以最快的速度进入稳定状态。模糊自整定法具有鲁棒性和智能化的特征，因此常被应用于复杂的控制环境中。
1.2 临界比例度法
临界比例度法的实现步骤为：在PID控制器中设比例状态→从大到小对比例度进行试验→选定发生等幅振荡时的临界比例度数值→确定临界振荡周期。通常情况下，PID控制器的比例度取1.7δk；微分时间取0.125Tk；积分时间取0.5Tk。
2 模糊自适应PID控制器的设计
模糊自适应PID控制器主要由模糊控制器和PID控制器组成。模糊控制器采取两输入+三输出的结构，其中输出量包括PID控制器的比例系数、积分系数、微分系数；输入量包括高度误差、误差变化率。据此，模糊自适应PID控制器的工作原理如下：根据模糊规则，采用模糊逻辑算法来优化PID控制器的、、，进而获得更佳的控制效果。
如图1所示，模糊控制器利用高度传感器测得无人机实际的高度，并通过与控制系统的给定高度进行比较，得出高度误差；然后通过间歇采样获得无人机飞行高度误差变化率；最后再根据控制规则，获得模糊控制器的输出值、、，并将之传给PID控制器，进而实现对无人机稳定性和飞行性能的有效控制。
2.1 模糊控制模型的建立
模糊控制模型要求模糊控制器输入量选取无人机高度、高度误差、高度误差变化率，输出量选取、、，具体在Matlab/fuzzy环境下建立模糊控制模型。假设PID控制器两输入三输出的论域、模糊子集分别为[-1，1]，；输入/出变量的隶属度函数为三角函数隶属函数曲线。在输入量、和输出量、、的模糊论域中，各个元素所表示的内容间表1。
2.2 模糊控制规则的建立
模糊控制规则的建立是指根据不同的、，按以下规律选取与之相对应的、、值：1.当值比较大时，选取的较大值、的较小值，以使控制系统的响应时间更短；2.当值中等时，选取的较小值、、的适当值，以使控制系统的超调性能更低；3.当值较小时，选取、的较大值、的适当值，以使控制系统在设定值前后保持在稳定状态，进而提高系统的整体稳定性。根据上述规律，大致可以建立R1：IF、R2：IF、…、R49：IF共49条模糊控制规则，比如 。
3 模糊自适应PID控制系统的仿真
模糊自适应PID控制系统仿真时，假设无人机的初始高度、飞行高度和仿真时间分别为0m、12m、120s，则根据上述研究内容可得，如图2所示的模糊自适应PID控制系统的响应曲线。
根据图2可知，模糊控制系统的响应时间较短，可使系统运行参数快速升至设定值，但系统却很难在设定值附近保持稳定；PID控制系统具有较高的稳定性，但其响应时间却较长。
4 结语
模糊自适应PID控制系统综合了模糊控制和PID控制系统的优点，因此在无人机控制中的效果非常好，具体表现在对飞行高度、速度和状态的有效控制，即具有响应时间短、超调量小、拍摄精度高的优点，适用于在复杂环境下对对象进行控制。
参考文献
[1]肖亚辉，王新民，王晓燕，等.无人机三维编队飞行模糊PID控制器设计[J].西北工业大学学报，2011，29（6）：834-838.
[2]刘浩蓬，龙长江，万鹏，等.植保四轴飞行器的模糊PID控制[J].农业工程学报，2015，（1）：71-77.
（作者单位：江苏省海安高级中学）
关键词：无人机；模糊自适应PID；控制系统
1 PID控制器参数的整定
PID控制器控制的方程式为：
式中，——比例系数；——积分系数；——微分系数；——系统输出；——误差；——误差变化率。
通常情况下，、、应按控制系统的客观实际而定，以确保系统的控制效果更佳，即提高控制系统的稳定性和响应特性。
1.1 模糊自整定法
模糊自整定法是一种基于人工反复试验和专家经验的参数整定方法，即通过制定控制规则，让控制器的控制参数在系统状态变化的条件下不断优化，进而使得系统以最快的速度进入稳定状态。模糊自整定法具有鲁棒性和智能化的特征，因此常被应用于复杂的控制环境中。
1.2 临界比例度法
临界比例度法的实现步骤为：在PID控制器中设比例状态→从大到小对比例度进行试验→选定发生等幅振荡时的临界比例度数值→确定临界振荡周期。通常情况下，PID控制器的比例度取1.7δk；微分时间取0.125Tk；积分时间取0.5Tk。
2 模糊自适应PID控制器的设计
模糊自适应PID控制器主要由模糊控制器和PID控制器组成。模糊控制器采取两输入+三输出的结构，其中输出量包括PID控制器的比例系数、积分系数、微分系数；输入量包括高度误差、误差变化率。据此，模糊自适应PID控制器的工作原理如下：根据模糊规则，采用模糊逻辑算法来优化PID控制器的、、，进而获得更佳的控制效果。
如图1所示，模糊控制器利用高度传感器测得无人机实际的高度，并通过与控制系统的给定高度进行比较，得出高度误差；然后通过间歇采样获得无人机飞行高度误差变化率；最后再根据控制规则，获得模糊控制器的输出值、、，并将之传给PID控制器，进而实现对无人机稳定性和飞行性能的有效控制。
2.1 模糊控制模型的建立
模糊控制模型要求模糊控制器输入量选取无人机高度、高度误差、高度误差变化率，输出量选取、、，具体在Matlab/fuzzy环境下建立模糊控制模型。假设PID控制器两输入三输出的论域、模糊子集分别为[-1，1]，；输入/出变量的隶属度函数为三角函数隶属函数曲线。在输入量、和输出量、、的模糊论域中，各个元素所表示的内容间表1。
2.2 模糊控制规则的建立
模糊控制规则的建立是指根据不同的、，按以下规律选取与之相对应的、、值：1.当值比较大时，选取的较大值、的较小值，以使控制系统的响应时间更短；2.当值中等时，选取的较小值、、的适当值，以使控制系统的超调性能更低；3.当值较小时，选取、的较大值、的适当值，以使控制系统在设定值前后保持在稳定状态，进而提高系统的整体稳定性。根据上述规律，大致可以建立R1：IF、R2：IF、…、R49：IF共49条模糊控制规则，比如 。
3 模糊自适应PID控制系统的仿真
模糊自适应PID控制系统仿真时，假设无人机的初始高度、飞行高度和仿真时间分别为0m、12m、120s，则根据上述研究内容可得，如图2所示的模糊自适应PID控制系统的响应曲线。
根据图2可知，模糊控制系统的响应时间较短，可使系统运行参数快速升至设定值，但系统却很难在设定值附近保持稳定；PID控制系统具有较高的稳定性，但其响应时间却较长。
4 结语
模糊自适应PID控制系统综合了模糊控制和PID控制系统的优点，因此在无人机控制中的效果非常好，具体表现在对飞行高度、速度和状态的有效控制，即具有响应时间短、超调量小、拍摄精度高的优点，适用于在复杂环境下对对象进行控制。
参考文献
[1]肖亚辉，王新民，王晓燕，等.无人机三维编队飞行模糊PID控制器设计[J].西北工业大学学报，2011，29（6）：834-838.
[2]刘浩蓬，龙长江，万鹏，等.植保四轴飞行器的模糊PID控制[J].农业工程学报，2015，（1）：71-77.
（作者单位：江苏省海安高级中学）