电子设计工程
Electronic Design Engineering
第 27卷
Vol.27
第 19期
No.19
2019年 10月
Oct. 2019
收稿日期：2019-01-10 稿件编号：201901052
基金项目：国家自然科学基金项目（51577091，51377080）
作者简介：陈诗慧（1993—），女，上海人，工学硕士。研究方向：激光无线电力传输。
微型无人机在工业、商业以及军事领域已有广
泛的应用，例如可以进行动态视频和静态图像的拍
摄、生化探测、交通监测、通信中继、灾情勘察以及拯
救人质等的独特工作
[1-4]
。但由于其携带电池重量的
限制，目前的微型飞行器续航时间普遍较短。利用
激光辐射强度大、方向性好以及特制激光电池允许
辐照光强大、光电转换效率高的特点，将激光电池片
贴在微型飞行器下部的表面，采用激光束远程照射
进行实时充电，是提高微型飞行器续航时间的一条
有效途径。但这种实时充电需要有对飞行过程中的
无人机进行精准、灵敏地跟踪（tracking）以保证激光
束总是对准激光电池片，才能实现高效充电。为实
现对移动充电目标的实时跟踪，需要将地面发射的
激光束装载到可二维扫描的转动平台上，再通过图
像识别、GPS 定位或四象限定位等方法，将无人机的
位置及运动信息实时提供给驱动平台转动的伺服电
机，以实现激光束对运动无人机的实时跟踪。为提
高转台对移动目标的跟踪精度和灵敏度，国内外学
者基 于不同 的应 用背景 提出 了多种 跟踪 控制的 方
法。2002 年，中国科学院长春光学精密机械与物理
研究所基于机载光电平台的应用背景，提出将传统
校正方法经离散化后得到的数字控制算法的系数作
为神经网络权值初值的新方法，并采用分段控制，将
传统校正方法和神经网络控制方法相结合，仿真结
果为 系统阶 跃响应的超 调量为 11.2%，调节 时间为
0.232s
[5]
。神经网络 PID 控制方法具有逼近任意连续
有界非线性函数的能力，可有效地应用于非线性系
统和不确定系统，较 PID 控制而言具有更快的实时
性和更好的适应能力
[6]
。2012 年，北京航空航天大学
基于导弹制导的应用背景，对导弹制导系统中的重
要组成部分直流力矩电机的伺服控制算法进行了研
基于模糊 PID 控制的伺服电机系统仿真
陈诗慧，杨雁南
（南京航空航天大学 理学院，江苏 南京 210016）
摘要：基于激光对微型无人机实时远程充电的实际需求，以装载激光束发射系统的转动伺服电机
为研究对象，在 Matlab 环境下，建立转台伺服电机的 Simulink 数学模型，采用 PID 控制与模糊逻辑
控制相结合的方法，对伺服电机跟踪系统的动态性能进行校正与仿真，并与只采用 PID 控制或模糊
逻辑控制的校正仿真结果进行对比。结果表明，模糊 PID 控制方法相较于传统 PID 控制方法或模
糊逻辑控制方法，具有更好的动态性能和鲁棒性。
关键词：伺服电机；PID 控制；模糊 PID 控制；Simulink
中图分类号：TN20 文献标识码：A 文章编号：1674-6236（2019）19-0174-06
The simulation of servo motor system based on fuzzy PID control
CHEN Shi⁃hui，YANG Yan⁃nan
（College of Science，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 210016，China）
Abstract: Based on the actual demand of laser for micro-UAV real-time remote charging，the rotating
servo motor with laser beam launching system is taken as the research object. Establishing Mathematical
Model of Turntable Servo Motor by Matlab，and the dynamic performance of the servo motor model is
corrected and simulated by using the fuzzy logic control，the PID control and the fuzzy PID control. The
simulation results show that the fuzzy PID control system has better dynamic performance and robustness
than the traditional PID control system or fuzzy logic control system.
Key words: servo motor；PID control；fuzzy PID control；Simulink
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