模糊控制系統(tǒng)的MATLAB仿真與應(yīng)用2

1、36?微處理機(jī)2004 年模糊控制系統(tǒng)的MATLAB仿真與應(yīng)用邢春貴，何熙文（大連理工大學(xué)微電子中心 ,大連116023）摘 要：本文在對MATLAB 軟件及其工具箱進(jìn)行介紹的基礎(chǔ)上，通過一個模糊控制的實例介紹了利用MATLAB進(jìn)行模糊系統(tǒng)仿真、分析的過程。關(guān)鍵詞：MAT ALB;模糊控制；SIM ULINK 動態(tài)系統(tǒng)仿真中圖分類號:TP31文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1002- 2279（ 2004）01- 0034- 03Application and Simulation of MATLAB on Fuzzy Control SystemXING Chun- gui, HE Xi- wen(

2、The center of micr oelectronics, Dalian University of T echnology, D alian 116023, China)Abstract : Based on the intr oduction of MATLAB softw are and its toolboxes, this paper illustrates us the process of system simulatio n and analy ses with the help of MA TLAB through an example of fuzzy contro

3、l.Key words: MAT LAB; Fuzzy control; SIM U LINK-Dynamic System Simulation36?微處理機(jī)2004 年36?微處理機(jī)2004 年邢春貴（1978-）,男，吉林長春人，碩士研究生，主要領(lǐng)域：模式識別與智能控制。 收稿日期1: 2003- 05-J.I16tn 出 111引言模糊控制理論是在美國伯克萊加州大學(xué)電氣工 程系L. A. Zadeh教授于1965年建立的模糊集合論 的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。模糊控制技術(shù)在復(fù)雜、大 滯后，難以建立精確數(shù)學(xué)模型的非線性控制過程中 表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。近 30年來，因其不依賴于控 制對象的數(shù)學(xué)

4、模型、魯棒性好、簡單實用等優(yōu)點(diǎn)，模 糊控制已廣泛地應(yīng)用到圖像識別、語言處理、自動控制、故障診斷、信息檢索、地震研究、環(huán)境預(yù)測、樓宇 自動化等學(xué)科和領(lǐng)域，并且滲透到社會科學(xué)和自然 科學(xué)許多分支中去，在理論和實際運(yùn)用上都取得了 引人注目的成果。模糊控制作為智能控制的一種，實質(zhì)是對人腦 思維的一種模擬，因此,模糊控制器的設(shè)計在很大程 度上依賴于設(shè)計者的實踐經(jīng)驗，若是用一般的編程 語言（如C語言）來實現(xiàn)模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計和仿 真，往往非常困難。M ATLAB 是M athWo rk公司于 1984年推出的基于矩陣運(yùn)算的強(qiáng)大數(shù)值計算軟件，其包含的“模糊推理系統(tǒng)工具箱”集成度高，內(nèi)容豐 富,基本包括了模糊

5、集合理論的各個方面，同時利用 其SIM ULINK 工具箱可以方便地進(jìn)行仿真。本文 在M ATLAB6. 1基礎(chǔ)上，介紹模糊控制工具箱中的 基本函數(shù)和 SIM ULINK工具箱的仿真功能，以及 如何利用SIM ULINK 和Fuzzy工具箱進(jìn)行控制系 統(tǒng)的設(shè)計和仿真。2模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計模糊控制系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵是模糊控制器的設(shè)計,其參數(shù)主要有：各輸入、輸出變量模糊子集的隸 屬度函數(shù)，模糊控制規(guī)則，輸入、輸出變量的比例變 換因子等。要依據(jù)設(shè)計者的經(jīng)驗和反復(fù)調(diào)試才能設(shè) 計出一個比較好的模糊控制器。預(yù)先采用計算機(jī)仿 真方法可以盡快了解模糊控制的特性，縮短設(shè)計周期。二維模糊控制器應(yīng)用較為廣泛。偏差和偏差

6、變 化作為模糊控制的兩個輸入量。先對它們進(jìn)行模糊 量處理，得到模糊變量E和EC,按模糊控制規(guī)則進(jìn) 行模糊決策得到模糊控制量U ,再經(jīng)過解模糊和比例變換得到實際控制輸出。典型的模糊控制系統(tǒng)如 圖1所示。圖1模糊控制系統(tǒng)3模糊邏輯工具箱模糊邏輯工具箱提供了兩種方式來建立模糊邏 輯控制系統(tǒng),即命令行方式和用戶圖形界面方式 （GU I） o兩種方式都可以完成同樣的功能 ，但后一種 方式更加直觀和方便，因此比較常用。本文將重點(diǎn)介紹圖形界面方式。在模糊邏輯工 具箱中有5個帶有圖形界面的基本工具，它們分別 是模糊推理系統(tǒng)(FIS)編輯器、隸屬度函數(shù)編輯器、 模糊規(guī)則編輯器、模糊規(guī)則觀察器和曲面觀察器。這 些

7、GUI工具之間是動態(tài)鏈接的，使用它們中的任意 一個對FIS的修改將影響到任何其它已打開的 GUI中的顯示結(jié)果。(1) 模糊推理系統(tǒng)編輯器 該編輯器用于設(shè)計 和顯示模糊推理系統(tǒng)的一些基本信息與參數(shù)。如圖 2 所示,在窗口的上半部以圖形框的形式列出了模 糊推理系統(tǒng)的基本組成部分，即輸入模糊量、模糊規(guī) 則和輸出模糊變量。通過鼠標(biāo)雙擊上述圖形，能夠激 活隸屬函數(shù)編輯器和模糊規(guī)則編輯器等相應(yīng)的編輯 窗口。在窗口的下半部分的左側(cè)列出了模糊推理系 統(tǒng)的名稱、類型和一些基本屬性，包括“與”運(yùn)算方 法、或”運(yùn)算方法、蘊(yùn)涵運(yùn)算、模糊規(guī)則的綜合運(yùn)算 以及去模糊化的方法等，用戶只需用鼠標(biāo)即可設(shè)定 相應(yīng)的屬性。在圖2中

8、，模糊推理系統(tǒng)的基本屬性設(shè) 定為：與”運(yùn)算采用極小運(yùn)算，或”運(yùn)算采用極大運(yùn) 算，模糊蘊(yùn)涵采用極小運(yùn)算，模糊規(guī)則綜合采用極大 運(yùn)算，去模糊化采用重心法。窗口下半部分的右側(cè)，列出了當(dāng)前選定的模糊語言變量的名稱及其論域范 圍。圖2 FIS編輯窗口(2) 隸屬度函數(shù)編輯器 在命令窗口鍵入 “mfedit ”，或在基本模糊推理系統(tǒng)編輯器中選擇編輯隸屬函數(shù)菜單，都可以激活隸屬函數(shù)編輯器。該編輯器提供了對輸入輸出語言變量各語言值的隸屬度 函數(shù)類型、參數(shù)進(jìn)行編輯與修改的圖形界面。在該圖形界面中，窗口的上半部分是隸屬度函 數(shù)的圖形顯示，下半部分為隸屬度函數(shù)的參數(shù)設(shè)定 界面,包括語言變量的名稱、論域和隸屬度函數(shù)的

9、名 稱、類型和參數(shù)。編輯菜單的功能包括添加隸屬度函 數(shù)、添加定制的隸屬度函數(shù)以及刪除隸屬度函數(shù)等。(3) 模糊規(guī)則編輯器在命令窗口輸入： “uleedit ”，或者在基本模糊推理系統(tǒng)編輯器中選擇 編輯模糊規(guī)則菜單，均可激活模糊規(guī)則編輯器。在模 糊規(guī)則編輯器中，提供了添加、修改和刪除模糊規(guī)則 的圖形界面。在模糊規(guī)則編輯器中提供了一個文本編輯窗口,用于規(guī)則的輸入和修改。模糊規(guī)則的形式有三 種，即語言型(Verbose )、符號型(Simbolic)以及索 引型(Indexed)。在此界面下編輯模糊規(guī)則是十分方 便的，系統(tǒng)已經(jīng)自動地將在FIS Edit中定義的變量顯示在界面的左下部。在窗口選擇相應(yīng)的

10、輸入變量 (以及是否加否定詞not),然后選擇不同變量之間的連接關(guān)系(or或者and)以及輸入權(quán)重(缺省為 1),然后點(diǎn)擊Add rule,輸入的規(guī)則就在編輯器的上 面顯示區(qū)域出現(xiàn)了。界面下部還有三個按鈕,分別為刪除規(guī)則 (Delete rule )、增加規(guī)則(Add rule )及修改規(guī)則 (Change rule)。要改變某一條規(guī)則，首先要單擊選 中規(guī)則，然后選擇相應(yīng)的按鈕，就可以進(jìn)行修改。(4) 模糊規(guī)則查看器在命令窗口鍵入 ruleview ”，或從菜單 View選擇"rules. ”，打開規(guī)則查看窗口。規(guī)則觀察器顯示了全模糊推理過程的 路徑圖，它是基于前面幾點(diǎn)介紹的模糊推理

11、方框圖。 在這個圖形窗口中，有三列小圖形，每一列對應(yīng)一個 變量。每條控制規(guī)則對應(yīng)一行小圖形，圖形窗頂部的3個小圖形表示第一條規(guī)則的前提和結(jié)果。前兩列 小圖形顯示了前提或每條規(guī)則的if部分所引用的隸屬度函數(shù)。第三列小圖形顯示了結(jié)果和每條規(guī)則 的then部分所引用的隸屬度函數(shù)。如果在規(guī)則號上 單擊一下，該號變成高亮紅色，并且相應(yīng)的規(guī)則顯示 在圖形窗口的底部。注意到若有一個小圖形是空的， 則對應(yīng)于這個規(guī)則中該變量的特征值為none。第三列的最后一個小圖形表示給定推理系統(tǒng)的加權(quán)合計 判定。此判定依賴于系統(tǒng)的輸入值。(5) 曲面觀察器在命令窗口輸入“surfview ”命令,或在各個編輯器窗口選擇相應(yīng)的

12、菜單，即可打開模糊推理的輸入輸出曲面視圖窗口。該窗口用于 顯示輸入輸出量對應(yīng)的表面空間，并可改變各軸對應(yīng)的變量及觀察視角，便于用戶對設(shè)計的模糊推理系統(tǒng)進(jìn)行修改和優(yōu)化。另外，對于Sugeno型的模糊推理系統(tǒng)，還可以 利用 A NFIS( Adaptive Netw ork - Fuzzy Inference System)編輯器，進(jìn)行自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的設(shè)計和仿真。4 SIM ULINK 仿真設(shè)計為了闡述如何利用 M ATLAB 的SIMULINK 仿真,這里以鍋爐水位模糊控制的設(shè)計實例加以闡 述。被控對象(閥門開度)的傳遞函數(shù)為1/s,模糊控制器米用Mamdani型,輸入量為水位偏差E和水

13、位變化率EC,輸出控制量為U。(1) 在MAT LAB環(huán)境下進(jìn)入模糊邏輯工具箱, 通過模糊推理編輯器(如圖2)和隸屬度函數(shù)編輯器 (如圖3)設(shè)計輸入、輸出變量的論域，各語言變量的 隸屬度函數(shù)形狀等參數(shù)。本例中 E和EC的隸屬度 函數(shù)為高斯型(Gauss),并均分為正大、正小、零、負(fù) 小、負(fù)大等五個語言變量。U的隸屬度函數(shù)為三角 型(Trim f),并均分為正大、正小、零、負(fù)小、負(fù)大等五 個語言變量。圖3隸屬度函數(shù)觀察器(2) 通過模糊規(guī)則編輯器確定：“F.THEN ”形式的模糊控制規(guī)則。本例中共有5條控制規(guī)則，推 理算法為MAX- MIN合成法。解模糊方法采用重 心法。(3) 利用規(guī)則查看器和

14、表面查看器(如圖4)顯示所設(shè)計模糊控制器的輸入、輸出量對應(yīng)關(guān)系，由此 進(jìn)行修改和優(yōu)化。最后將設(shè)計好的模糊控制器保存 在一個后綴名tank . fis的數(shù)據(jù)文件中，以供仿真運(yùn) 行時調(diào)用。圖4曲面觀察器(4) 在SIM ULINK 環(huán)境下，結(jié)合系統(tǒng)提供的其 他功能模塊設(shè)計完成了模糊控制系統(tǒng)(如圖),為同PID控制相比較，系統(tǒng)中同時包含了 PID控制器(co nst為-1時,采用模糊控制；con st為1時采用PID控制)。進(jìn)行仿真前用 readfis命令將tank, fis 文件加載到模糊控制器模塊中，設(shè)定好仿真時間、步 長等參數(shù)，即可開始仿真。r-EQ.3ilpiUllies圖5系統(tǒng)仿真框圖圖6顯示了模糊控制系統(tǒng)的階躍響應(yīng)曲線，圖7顯示了 PID控制系統(tǒng)的階躍相應(yīng)曲線。從圖中可 以很明顯看出模糊控制具有更好的動態(tài)特性，不但有較短的響應(yīng)時間，而且超調(diào)量也很小。圖6模糊控制系統(tǒng)的仿真結(jié)果 1圖7 pid控制系統(tǒng)的仿真結(jié)果5結(jié)論利用MATLAB提供的良好的人機(jī)交互界面和 功能完備的模糊邏輯設(shè)計工具，結(jié)合SIM ULINK 開放式的、動態(tài)的圖形化仿真環(huán)境，使復(fù)雜的模糊控 制系統(tǒng)的仿真過程大大簡化，縮短了開發(fā)周期，為廣 大模糊控制研制人員的設(shè)計提供了一種高效的方法。參考文獻(xiàn)：1 李士勇 等.模糊控制、神經(jīng)控制和智能控制論M .哈 爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社,19