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摘要：传统智能便盖开闭控制系统一般通过电位器或限位开关来完成开闭盖动作。然而在不同负载和堵塞情况下，此类方法往往会降低开闭盖控制性能，导致用户体验感不佳。基于此搭建了一款基于自适应模糊PID控制的智能便盖开闭系统，用于提高智能便盖的控制性能。该系统首先将模糊规则逻辑与传统速度PID融合得到自适应模糊PID控制函数，然后通过结合压力传感器数据微调增量数值，以实现对智能便盖在不同负载和运动状态下的稳定控制。还集成有串口单元通信模块到智能便盖系统便于系统集成。最后通过产品测试验证了本系统在不同负载情况下的控制性能和抗干扰能力均优于传统控制系统，具有一定开发价值。
关键词：模糊PID控制；智能便盖；稳定控制；抗干扰能力
0引言
随着科技的迅速发展，智能化技术已经深入到生活的方方面面，为人们带来了前所未有的便利和舒适[1]。在卫生领域，智能坐便器作为一种集成先进技术的产品[2]，不仅满足基本的生理需求，还为用户提供更智能、便捷的使用体验[1]。其中，智能便盖作为智能坐便器系统的核心组成部分[3]，对于满足用户个性化需求和实时调整以提供更智能、高效的服务起着至关重要的作用。近年来随着我国国民生活水平的不断提高，消费升级使得大众对于居家品质方面的要求不断提升，智能马桶呈现爆发式增长。数据显示，我国智能马桶销量从2016年的439万台上升至2021年的910万台左右。预计2022年我国智能马桶销量将超1 000万台，行业呈现快速增长态势[4]。出于快捷、卫生的考虑，尤其是公共场合，智能马桶便盖的自动开闭功能将会被大量的应用[3]。
本文将深入研究智能坐便器便盖的设计，着重关注自适应模糊PID控制器[5]和传统PID控制器在便盖开闭系统中的应用效果对比[6]。通过对自适应模糊PID控制技术[4]的深入对比研究，旨在揭示该技术对智能座便盖开闭[3]性能提升的重要作用，为未来智能卫生设备的广泛应用提供参考依据[1-2]。
首先，本文将介绍智能坐便器系统的基本硬件结构框图和自适应模糊PID控制器[7]设计方法，强调其在提高控制性能和自适能力的关键原理[8，9]。接着，详细介绍了自适应模糊PID控制技术具体实现流程与逻辑。最后，通过模拟测试[10]，并与传统PID控制器进行对比分析。验证了系统在不同负载情况下的出色控制性能，以及在开闭盖动作控制和抗干扰方面均优于传统PID控制器，具有一定的实用价值。
1系统工作原理
自适应模糊PID控制的智能便盖控制系统通过融合自适应性和模糊逻辑，以及经典的PID控制方法为基础，实现对便盖在不同负载条件下的稳定控制。系统首先通过传感器感知和负载信息处理根据变化的负载条件调整控制策略。然后引入自适应模糊控制算法，使用模糊逻辑处理非线性和不确定性，实现对控制参数的自适应调整，在此过程中还会融合压力数据对增量数值进行调整，以提高系统的稳定性和适应性。最后通过实时传感器数据反馈便盖的实际运动状态和速度跟随情况，并根据反馈信息调整电机的控制信号，以实现准确的便盖开闭运动控制。
2系统硬件设计
本文以STM32F103RET6微控制器[11]为核心，外设包括加速度传感器、压力传感器、通信模块、电源模块、电机驱动器、位置传感器以及直流有刷电机模块。系统的速度反馈通过采集加速度传感器数据后进行计算得到，便盖重量则通过采集压力传感器数据进行计算获得。反馈电流是通过在电机驱动器供电端采样电阻电压，然后使用欧姆定律进行换算得到的。为了实时检测便盖的位置信息，系统还集成了位置传感器。为了提高系统的可集成性，增加有通信模块，如图1所示。
3自适应模糊PID控制器设计
3.1速度PID控制器
经典PID控制是一种常用的反馈控制算法，广泛应用于工业控制、自动化系统和机械电子设备中。PID代表比例（Proportional）、积分（Integral）和微分（Deriva⁃tive），这3个组成部分共同协调工作，以维持系统的稳定性和准确性。通过使用经典的PID控制器，速度控制输出uv(t)可以表示为：
式中：KP为比例系数；Ki为积分时间常数；Kd为微分时间常数。
3.2自适应模糊PID控制器
为满足系统控制需求，本文将模糊逻辑[12]规则与速度PID融合，得到整个速度控制系统的方程，可表示为：
式中：uv(t)为速度控制输出；KP、Ki、Kd为原始PID参数；ΔKP、ΔKi、ΔKd由模糊逻辑规则产生的增量。
为满足自适应能力，本控制系统将压力数据P作为额外的输入量，定义系数b用于微调ΔKi，同时将速度误差ev(t)以及速度误差变化率e.v(t)一同纳入模糊逻辑控制中。结合后得到电机速度PID控制的整体动态方程：
将方程（3）进行离散化处理，离散化处理后方便编程并运行于控制器上，把连续状态PID方程整理后，便可以得到增量式PID：
式中：uv(k)为在时刻k的速度控制输出；uv(k−1)为在k−1时刻的速度控制输出；Δuv(k)为增量控制信号；k为采样时间序号。
将Δuv(k)表达为ΔKP、ΔKi、ΔKd的变化量，便可以得到增量表达式：
式中：Δuv(k)为k时刻的速度控制增量；ev[k]为当前时刻速度误差；ev[k−1]为上一时刻速度误差；Ts为采样时间间隔。
由于增量式算法的独特特性，即无需对积分项进行累加，使得输出控制量仅与邻近几次的误差相关。相较于其他算法，这种特性使得计算误差对系统控制量计算的影响较小。出于该原因，本文在控制系统中选择了增量式算法，以实现更为灵活和高效的控制。
采用增量式算法的控制系统在计算过程中更加注重当前误差的影响，而不需要对历史误差进行累积。这带来的优势在于系统对实时性的要求得到更好的满足，而不过度受历史误差的累积影响。同时，该算法对于系统的稳定性和响应速度也有积极的影响，因此在计算中本系统选择增量式算法。
3.3确定隶属度函数和建立自适应模糊规则
系统首先定义参数e，ec，ΔKP,ΔKi,ΔKd的模糊集合为{PB、PS、ZE、NS、NB}，中文名为正大、正小、零、负小、负大，对应的论域[9]为{-3，3}，压力系数b值域为{0.1 10}，正常负载下b=1，b值与负载成正比关系，该系数由负载测试后获得。对于不同的使用场景，隶属度函数[13]选择也不同，本文输入选择高斯型隶属度函数而输出选择三角形隶属度函数[8]。
本控制系统在定义模糊规则表时，综合考虑速度误差ev(t)、速度误差变化率e.v(t)以及压力P这几个输入变量相互之间的关联关系，同时考虑不同时刻ΔKP、ΔKi、ΔKd参数建立模糊规则表[9]。
3.4模糊推理和逆模糊化
模糊推理是模糊逻辑系统中的关键步骤，用于将模糊的输入映射到模糊的输出。它模拟人类的推理过程，考虑到输入之间的模糊关系，并基于一组模糊规则生成相应的输出。本文根据系统输入的模糊参量，结合模糊控制规则，可以得到输出模糊控制量然后对控制量进行逆模糊化即得到一组所需精准数[9]，最终获得所需的控制物理量。根据以上流程便可得到直流有刷电机[12]的自适应模糊PID控制系统结构图，其中，e为速度误差值，ec为速度误差变化率，如图2所示。
4控制软件设计
本自适应模糊PID控制[14]系统控制流程：当收到开闭盖动作后，首先，系统通过传感器采集加速度和压力数据，这些数据用于反映系统当前的工作状态和环境条件。在数据采集后，系统进行条件判断，先确定是否启用模糊控制。若需要进行自适应模糊PID控制，则系统进行自适应模糊PID控制，否则使用经典PID控制。
若系统启用自适应模糊PID控制，系统进行模糊化处理，将清晰的传感器数据转换为模糊的概念，以处理数据的不确定性和模糊性。接着，进行模糊推理，基于一组模糊规则，生成相应的模糊输出。最后，通过逆模糊化过程重心法，将模糊输出映射为具体的增量值。在更新PID参数前将判断是否引入压力b系数对增量值进行调整。后对PID参数进行智能调整，以优化系统的控制性能。
经过模糊控制和PID参数调整后，系统计算电机控制信号，该信号用于驱动智能便盖执行相应的动作。通过实际反馈信息，系统监测智能便盖的实际运行情况。这些反馈信息可以包括位置、速度等参数。系统根据反馈信息进行性能监测，评估控制效果。在需要时，系统可以动态调整模糊控制规则和PID参数，以适应不同负载条件和工作状态。这是一个循环反馈的过程，确保系统具有良好的鲁棒性和适应性。
整个控制过程形成了一个自适应的闭环系统[15]，通过不断地监测、判断和调整，实现了在不同负载条件下的智能便盖开闭控制。这种方法有效应对了实际工作环境的复杂性和变化性，使得系统具备更高的智能化水平。
5控制系统测试与分析
控制系统模拟[10]负载测试，完成在正常控制调参后，系统分别模拟增加200 g和400 g配重块，通过对比测试传统PID控制器和自适应模糊PID控制器在开盖时速度控制效果。
观察图4可以得出自适应模糊PID控制比传统PID更快收敛，达到期望值。其中，红色虚线为给定量，粉色实线为自适应模糊PID控制，蓝色实线为传统PID控制；X轴为时间t（s），Y轴为速度v（r/min）。而从图5~6观察得出增加200 g负载后传统PID控制速度超调11%左右，控制误差22 r/min；增加400 g负载后传统PID控制速度超调23%左右，控制误差46 r/min。而自适应模糊PID控制速度控制系统在增加200 g负载后的超调量为1%，控制误差为2 r/min；增加400 g负载后的超调量为2%，控制误差为4 r/min。因此，自适应模糊PID控制的智能便盖开闭控制系统可以在一定程度上提高整个系统的控制性能，具有收敛快、适应性强、超调量小及鲁棒性[16]强等特点。
图7~8为实际产品验证测试，分别在400 g负载下控制开闭盖时采集速度控制曲线，前半段为开盖动作曲线，后半段为闭盖动作曲线。观察图7~8可得自适应模糊PID控制的智能便盖在控制性能上优于传统PID，故验证了本设计的有效性。其中，蓝实线为设定值；粉实线为测量值；X轴为时间t，ms；Y轴为速度v，r/min。
6结束语
通过采用STM32F103RET6为核心控制器，成功解决了智能便盖在不同负载条件下的自适应控制问题。本文的关键优化点在于将压力b系数融入自适应模糊PID控制函数，充分发挥传感器数据和优化的控制系统的作用，实现了对智能便盖在不同负载和运动状态下的稳定控制。
借助传感器数据，能够实时监测系统状态，使得控制系统能够更准确地感知环境变化，从而更灵活地调整控制参数。通过引入自适应模糊PID控制算法，使控制系统参数能够智能地随着负载变化而调整，确保在各种负载条件下都能够实现稳定的控制。这一智能调整的特性使得系统能够更具适应性和鲁棒性，为智能便盖的实际应用提供了可靠的解决方案。
通过模拟测试，验证了系统在不同负载情况下的出色性能，同时系统在控制性能和抗干扰方面均优于传统控制系统。这一控制方案为智能便盖的稳定控制提供了新的思路，为未来系统的不断优化和广泛应用提供参考依据。
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基于自适应模糊PID控制的智能便盖开闭系统设计论文
人参与 2025-01-09 09:39:32 分类 : 理学 点这评论 作者：团论文网 来源：https://www.tuanlunwen.com/
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