球桿系統(tǒng)控制器設(shè)計及MATLAB仿真

1、以球桿系統(tǒng)作為主體，系統(tǒng)中的小球作為被控對象，設(shè)計一個模糊控制器，控制小球在裝置導(dǎo)軌上的運行狀態(tài)，分析小球在導(dǎo)軌上的運行狀態(tài)，以此來反映模糊控制器的控制性能。設(shè)計首先對球桿系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)及其基本原理進行分析之后，建立一個相對簡化后的球桿系統(tǒng)模型；運用相關(guān)的模糊控制原理，建立球桿系統(tǒng)模糊控制規(guī)則，再對球桿系統(tǒng)進行模糊控制器設(shè)計。并在MATLAB仿真環(huán)境下建立控制器的仿真模型，對球桿系統(tǒng)進行仿真，測試模糊控制器的控制性能。針對球桿系統(tǒng)自身存在的不穩(wěn)定特性，在進行仿真時加入閉環(huán)反饋控制環(huán)節(jié)，這樣不但可以提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，還可以提高控制的精度，相較于其他一般控制，它更具有獨特優(yōu)勢，更符合人類思維。球桿系

2、統(tǒng)作為如今研究控制理論的經(jīng)典案例，與模糊控制融合之后，能更好地表現(xiàn)模糊控制在自動控制方面的優(yōu)良特性。關(guān)鍵詞：球桿系統(tǒng)；模糊控制；MATLAB建模ABSTRACTIn the ball and beam system as the main body, the ball as a controlled object,design a fuzzy controller , to control the ball in the guide rail device running status. Analysis the ball movement on the guide rail, in orde

3、r to reflect the fuzzy controller performance. First，the design analysis the composition structure and the basic principle ofthe ball and beam system , then establish a relatively simplified of the ball and beam system model; using the principle of fuzzy control, to establish fuzzy control rules of

4、the ball and beam system, design a fuzzy controller to the ball and beam system. And in the MATLAB simulation environment,establish the simulation model of the controller, simulate the club system and test the control performance of the fuzzy controller.For the ball and beam system own existence the

5、 instability characteristics, in the simulation by adding closed loop feedback control link, which can not only improve the system stability, but also can improve the control accuracy, compared with other general control, it is more unique advantages, more in line with human thinking.Club system as

6、a classic case in study control theory, and afterfusion with fuzzy control, canperformance the excellent characteristics of fuzzy control in the automatic control .Key words: the ball and beam system；fuzzy control；MATLAB modeling目 錄1 緒論1 1.1 課題背景和研究意義 1 1.1.1 課題背景1 1.1.2 課題的研究意義1 1.2 模糊控制的發(fā)展及研究狀況 2

7、1.2.1 模糊控制論的產(chǎn)生與發(fā)展2 1.2.2 模糊控制論的研究和現(xiàn)狀32 球桿系統(tǒng)建模及仿真5 2.1 球桿系統(tǒng)介紹 5 2.1.1 系統(tǒng)簡述5 2.1.2 系統(tǒng)組成5 2.2 球桿系統(tǒng)建模 6 2.2.1 球桿系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型建立62.3 MATLAB建模 7 2.3.1 MATLAB軟件介紹7 2.3.2 球桿系統(tǒng)在MATLAB的模型建立73 模糊控制器設(shè)計13 3.1 模糊控制器概述及原理13 3.2 模糊控制器結(jié)構(gòu) 134 球桿系統(tǒng)的模糊控制器設(shè)計15 4.1 模糊控制的實現(xiàn) 16 4.1.1 各個變量個論域16 4.1.2 隸屬度劃分16 4.1.3 模糊規(guī)則的建立18 4.2 模型

8、仿真20結(jié)束語22參考文獻 23致謝 241 緒論1.1 課題背景和研究意義1.1.1 課題背景如今的世界已經(jīng)迎來一場重要的信息革命了，而模糊理論的發(fā)展正好充分的印證了這次革命的必要。第一次提出完全相異于傳統(tǒng)數(shù)學(xué)和控制理論的模糊集合理論的是美國控制理論學(xué)者L.A.Zadeh，到后來的第一塊包含模糊邏輯的智能芯片研發(fā)成功，只用了20年這短短的時間。這樣的事實充分表明了模糊控制理論具有相當(dāng)?shù)目赏诰蛐院颓罢靶浴Ｕ且驗槟：刂评碚撨@門科學(xué)為如今這場信息革命提供了一種強有力的數(shù)學(xué)工具與手段，才使得它具有如此大的應(yīng)用前景。模糊控制理論具有許多優(yōu)點。模糊控制理論用相對簡單的可以讓機器變得更靈活的軟件或者硬

9、件，使機器更具有智能性。如今已經(jīng)加入模糊控制理論元素的許多產(chǎn)品和工業(yè)控制系統(tǒng)都提供了充分的證據(jù)。模糊控制理論能為心理，教育，管理等許多學(xué)科的研究和發(fā)展提供更加合理化，具體化的數(shù)學(xué)語言和工具，這一點將會為軟科學(xué)的研究提供最大程度的幫助。這也將決定模糊控制理論比其他的數(shù)學(xué)理論的應(yīng)用程度更普遍。模糊控制理論作為模糊控制的基礎(chǔ)，在經(jīng)過幾十年的發(fā)展之后，它已經(jīng)將人類實踐操作經(jīng)驗完美的加入到自動控制的策略當(dāng)中。在如今，人們對于工業(yè)制造過程中機器的控制智能和精度的要求不斷提高，對非線性不穩(wěn)定系統(tǒng)及復(fù)雜大系統(tǒng)等越來越看重，對其投入的研究資源也越來越多。正因為任何實際系統(tǒng)都具有非線性的特性，參數(shù)和結(jié)構(gòu)都具有不確

10、定性。非線性系統(tǒng)作為控制系統(tǒng)中一般的系統(tǒng)，相對于一般系統(tǒng)而言，除了強弱程度不同以外，它的特性致使它的局限性越來越明顯。而模糊控制就是解決這一矛盾的重要手段之一。它在進行控制的過程中，切入點并不是系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，而是將現(xiàn)場操作人員的經(jīng)驗及專家知識納入其中，這將使它更具有人類思維，更易于實現(xiàn)人的控制。球桿系統(tǒng)作為一個經(jīng)典的研究控制的平臺，可以很方便的在實驗室里研究關(guān)于非線性不穩(wěn)定系統(tǒng)的建模和控制器的設(shè)計方面等很多需要解決的難點，所以，這個課題具有非常高的研究價值和研究前景。球桿系統(tǒng)作為一個研究經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論的經(jīng)典的教學(xué)實驗平臺之一，它是研究控制技術(shù)方面的重要的實驗研究對象。球桿系統(tǒng)除了

11、跟普通控制系統(tǒng)有相同或相類似的性質(zhì)之外，在實際實驗過程中，小球在水平導(dǎo)軌上運動時，運動的狀態(tài)是不穩(wěn)定的，我們無法實施有效的操作可以讓小球停留在人為指定的位置，這就是球桿系統(tǒng)相對于其他一般系統(tǒng)的不同之處的特性之一：開環(huán)不穩(wěn)定性。由于球桿系統(tǒng)特有的不穩(wěn)定性，球桿系統(tǒng)可以應(yīng)用到很多領(lǐng)域當(dāng)中，具有很大的通用性，不但可以直觀的觀察自動控制方面許多控制器的控制性能，還可以驗證以前的研究成果的準(zhǔn)確性甚至可以發(fā)現(xiàn)和研究還未被證實的科學(xué)定理。這些先天具有的優(yōu)勢都極大地促進了球桿系統(tǒng)研究的發(fā)展和控制理論的蓬勃發(fā)展。1.2 模糊控制的發(fā)展及研究狀況1.2.1 模糊控制論的產(chǎn)生與發(fā)展現(xiàn)代控制理論在近幾十年來，在工業(yè)、

12、農(nóng)業(yè)、軍事、航空方面的應(yīng)用越來越普遍，都取得了成功的應(yīng)用。比如極小值原理應(yīng)用于最優(yōu)控制，預(yù)測控制應(yīng)用于大滯后過程等，但這些控制過程都必須有一個基本要求：建立被控對象的精確數(shù)學(xué)模型。伴隨科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的同時，科技生活等各個領(lǐng)域?qū)ψ詣涌刂葡到y(tǒng)的控制精度、響應(yīng)速度、系統(tǒng)穩(wěn)定性等的要求也愈加提高，研究涉及的系統(tǒng)也更加復(fù)雜多變。但在實際研究過程中，會遇到一列的難點瓶頸，例如被控對象的非線性、時變性、外界環(huán)境因素的干擾、運行過程的復(fù)雜性、實際情況的不確定性等因素致使在實際研究過程中難以建立被控對象的精確模型。在遇到難以建立適合數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜對象，傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)控制方法反倒不如一個有實際操作經(jīng)驗的人員對其進行

13、手動控制。這一點是基于人腦有能力對模糊事物有一定的識別能力和判決能力，那些看起來不確定的模糊手段往往可以很輕松的達到預(yù)想的目的。人因為具有天生的學(xué)習(xí)能力，所以在實際操作過程中可以不斷的積累經(jīng)驗，利用已有的操作經(jīng)驗對被控對象進行控制，這些經(jīng)驗信息往往是用自然語言表達的，所以是定性的描述，具有模糊性。因為這種特性不能采用已有的定量控制理論對其進行處理，所以必須得研究出一種新的理論和方法。事實上，模糊現(xiàn)象的存在已經(jīng)是人們無法回避的了。早在“含糊性”的論文，其中提到了關(guān)于含糊和精確其實是語言的屬性，都不是現(xiàn)實中存在的東西。語言都是模糊的，就像“紅色的”和“新的”“輪廓一致”的概念，這一觀點可以當(dāng)成是后

14、來扎德提出隸屬函數(shù)的啟蒙，他還提出模糊集合和子集合的定義。所以，事實上他既是模糊集合的最開始的鼻祖。在當(dāng)時，也有其他人意識到模糊現(xiàn)象是普遍存在在現(xiàn)實中的，愛因斯坦就提出過這類思想觀點。而且在這個時候還有人發(fā)覺傳統(tǒng)的二值邏輯有很大的局限性，它并不能真實的反映現(xiàn)實世界。傳統(tǒng)邏輯并不能適用在現(xiàn)實生活，它只適合在想象中的理想狀態(tài)。發(fā)表的模糊集合理論，它的核心部分是對復(fù)雜的系統(tǒng)使用一種語言分析的數(shù)學(xué)模式，讓自然語言在正常情況下轉(zhuǎn)化成電腦能接收的算法語言。正是模糊集合理論的產(chǎn)生，為人們在處理一些客觀性的模糊性問題時提供有力的工具，也正是這一理論的產(chǎn)生為自適應(yīng)科學(xué)的發(fā)展解決了難題。在這種情況下，模糊控制理論

15、作為模糊數(shù)學(xué)的一個分支便產(chǎn)生了。在論文前段提到的，將模糊集合的概念引入控制器當(dāng)中，可以把人類的思維過程、判斷方式用簡潔的數(shù)學(xué)形式直接的表現(xiàn)，從而可以將符合人類思維方式的、符合實際情況的處理方式融入到對復(fù)雜系統(tǒng)的控制當(dāng)中，為經(jīng)典模糊控制器的形成與發(fā)展鋪就了道路。1.2.2 模糊控制論的研究和現(xiàn)狀雖然模糊控制到今天為止經(jīng)歷的時間并不長，但是從其發(fā)展的速度以及現(xiàn)階段取得的成就來看，模糊控制在它多領(lǐng)域的應(yīng)用中，重點是家電、大滯后系統(tǒng)控制等方面可以說是碩果累累。在這里，將其在理論研究、產(chǎn)品及應(yīng)用方面介紹模糊控制的現(xiàn)狀。在論文前段提到的L.A.Zadeh教授是模糊集合和模糊控制的創(chuàng)始人，將模糊集合的概念引

16、入控制器當(dāng)中，可以把人類的思維過程、判斷方式用簡潔的數(shù)學(xué)形式直接的表現(xiàn)，從而可以將符合人類思維方式的、符合實際情況的處理方式融入到對復(fù)雜系統(tǒng)的控制當(dāng)中，為經(jīng)典模糊控制器的形成與發(fā)展鋪就了道路。1972年以東京大學(xué)為中心的“模糊系統(tǒng)研究會”的成立是為加快模糊控制理論研究腳步的第一次嘗試。雖然模糊控制理論迄今為止只有短短的30多年光陰，但其發(fā)展速度和研究成果足以讓世界對其予以重視。這么多年來，模糊控制在模糊理論與算法、工業(yè)控制應(yīng)用、穩(wěn)定性研究等多方面，都取得了太多的研究成果。從80年代開始，在自動控制系統(tǒng)中充當(dāng)被控對象的復(fù)雜程度越來越高，被控對象不僅表現(xiàn)在多輸入-多輸出的強耦合性、參數(shù)時變性，更多

17、的體現(xiàn)是能從系統(tǒng)控制對象看出的狀態(tài)信息越來越少，卻對被控對象具有的性能的要求越來越高等方面。到如今為止，全世界專門研究模糊理論的學(xué)者和專家已多達萬人，發(fā)表在報紙，期刊，學(xué)術(shù)論壇的重要論文已超過5000篇，研究范圍更是囊括了從單純的模糊數(shù)學(xué)到模糊理論應(yīng)用等多個方面。當(dāng)全世界已經(jīng)開始研究模糊理論的時候，我國的模糊控制還未起步，但相較于起步較晚，我國在對模糊控制的研究方面也未曾落后，發(fā)展速度很快。模糊控制方面、模糊辨識、模糊圖像的處理、模糊模式的識別等多個領(lǐng)域都取得了很多具有實際影響力的成果。如1979年李寶綬等研究人員采用連續(xù)數(shù)字仿真方法研究典型模糊控制器的性能；1981年成立了中國第一個模糊數(shù)學(xué)

18、學(xué)會，并創(chuàng)辦了在當(dāng)時學(xué)術(shù)界的第二份模糊專業(yè)學(xué)術(shù)雜志模糊數(shù)學(xué)。模糊控制取得的應(yīng)用成果迄今為止也是相當(dāng)豐富，主要的成果：美國1984年開發(fā)出“模糊推理決策支持系統(tǒng)”；1983年日本九州大學(xué)戶貝博士研究了將模糊推理作為硬件的模糊集成塊，研制成了回來推理機及模糊控制用的“模糊計算機”；1986年中國的于志杰等研究人員使用單片機研究成功了工業(yè)用模糊控制器；緊接著，又有人在氣練機、玻璃窯爐等控制系統(tǒng)中成功融入了模糊控制方法。在如今這個科學(xué)技術(shù)高速發(fā)展的時代，完全可以預(yù)想，模糊控制理論將會不斷的完善，應(yīng)用領(lǐng)域也會更加廣泛。2 球桿控制系統(tǒng)的模型建立及其MATLAB仿真2.1 球桿控制系統(tǒng)介紹2.1.1 球桿

19、控制系統(tǒng)簡述球桿系統(tǒng)是一個開環(huán)的不穩(wěn)定的物理控制系統(tǒng)，在研究過程中，操作方便，系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)簡單，實用性強，能把許多模糊的不明確的控制對象利用運動學(xué)規(guī)律的方式在示波器上用波形的形式表現(xiàn)出來，對于自動控制方面的實驗具有很高的利用價值。球桿控制系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。圖1 球桿控制系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)圖在實驗過程中，處于水平軌道內(nèi)的小 鋼 球 可 以 自 由 地 運 動 ，水 平 軌 道 的 一 端 被 固 定 ，未 被 固 定 的 一 端 通 過 一 根 不 銹 鋼 桿 與 系 統(tǒng) 的 另 一 個 部 分 伺 服 電 機 相 連 接 ；伺 服 電 機 的 轉(zhuǎn) 動 會 帶 動 軌 道 做 上 下 往 復(fù)

20、運 動 ，以 此 來 改 變 軌 道 與 水 平 線 的 角 度 ，通 過 這 樣 的 方 式 來 控 制 小 球 在 導(dǎo) 軌 上 的 運 動 過 程 。在 軌 道 上 安 裝 一 個 位 移 傳 感 器 來 感 應(yīng) 小 球 在 軌 道 上 的 實 時 位 置 。在 系 統(tǒng) 中 ，我 們 還 需 要 加 入 一 個 閉 環(huán) 反 饋 控 制 器 ，通 過 電 機 的 齒 輪 傳 動 來 調(diào) 整 導(dǎo) 軌 和 水 平 線 之 間 的 夾 角 ，這 樣 ，在 我 們 研 究 球 桿 系 統(tǒng) 的 過 程 中 就 可 以 很 方 便 的 控 制 小 球 的 運 動 狀 態(tài)。2.1.2 系統(tǒng)組成整個系統(tǒng)由球

21、桿運動機構(gòu)（包含齒輪和四連桿機構(gòu)）、控制器、傳感器和直流電源等部分組成。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成相對來說很簡單，我們在熟悉系統(tǒng)操作時也很容易。球桿系統(tǒng)運動結(jié)構(gòu)簡圖如圖2所示：圖2 球桿系統(tǒng)運動結(jié)構(gòu)簡圖2.2 球桿系統(tǒng)建模將鋼球放在由橫桿組成的水平軌道上，讓橫桿繞左側(cè)固定端做圓周運動，控制橫桿與水平線的角度，掌握鋼球的運動狀態(tài)。由于在實際操作過程中存在干擾的情況，鋼球很難運動到它原先的地方，所以我們得采用相應(yīng)的測電壓的傳感器，檢測鋼球在橫桿上的實時位置，之后用一個包含閉環(huán)的控制器配合，用來檢測鋼球的位置。這樣就能讓球桿系統(tǒng)的機械動作得到調(diào)節(jié)。對小球在導(dǎo)軌上滾動的動態(tài)過程的完整描述是非常復(fù)雜的，設(shè)計者的目的

22、是對于該控制系統(tǒng)給出一個相對簡單的模型。 實際上使小球在導(dǎo)軌上加速滾動的力是小球的重力在同導(dǎo)軌平行方向上的分力同小球受到的摩擦力的合力?？紤]小球滾動的動力學(xué)方程，小球在V型桿上滾動的加速度： (1)其中 m小球質(zhì)量(28g)； J小球的轉(zhuǎn)動慣量； R小球半徑(14.5mm)； r小球位置偏移； g重力加速度；橫桿偏角；又有： (2)由于實際摩擦力較小，忽略摩擦力，并由于較小，因此可以忽略此項的影響，其基本的數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)換成如下方式： (3)當(dāng)<<1時，將上式線性化，得到傳遞函數(shù)如下 (4)但是，在實際控制的過程中，桿的仰角是由電動機的轉(zhuǎn)角輸出來實現(xiàn)的。影響電動機轉(zhuǎn)角和桿仰角之間關(guān)系的

23、主要因素就是齒輪的減速比和非線性。因此，我們把該模型進一步簡化： (5)把（5）式代入（4）式，我們可以得到另一個模型： (6)其中c是一個包含了b和g的影響的參數(shù)。因此，球桿系統(tǒng)實際上可以簡化為一個二階系統(tǒng)。2.3 MATLAB建模2.3.1 MATLAB軟件介紹 MATLAB軟件是The MathWorks公司開發(fā)的一款最開始是用于數(shù)學(xué)建模的仿真軟件，由于它具有許多優(yōu)于其他軟件的優(yōu)越性能（如：易于操作，方便高效，擴展性強，圖形表達能力高等）得以在學(xué)術(shù)界廣泛應(yīng)用，在之后的幾十年里MATLAB的性能更加完善，如今的MATLAB已經(jīng)不僅僅用在控制方面，在許多領(lǐng)域都能見到它的身影，醫(yī)學(xué)界、工農(nóng)業(yè)、

24、系統(tǒng)仿真等諸多方面都得到了極其廣泛的應(yīng)用。特別是Simulink（圖形交互式仿真環(huán)境）的出現(xiàn)更是將MATLAB軟件的應(yīng)用程度推到了一個新的高度，可以說，MATLAB在如今的學(xué)術(shù)界已經(jīng)成為了不可或缺的一部分。2.3.2 球桿系統(tǒng)在MATLAB的模型建立在MATLAB下進行建立系統(tǒng)的模型，在Simulink下可以很方便、形象的建立系統(tǒng)的模型，以下是建立系統(tǒng)模型的步驟：首先，打開MATLAB仿真軟件，點擊simulink模塊；如圖3所示。圖3 simulink模塊創(chuàng)建i. 在Simulink環(huán)境下新建一個模型窗口；如圖4所示；圖4 Simulink新建庫模塊ii. 插入兩個Linear block

25、庫中的積分模塊何一個輸出模塊；iii. 連接并標(biāo)識各個模塊如下圖所示；圖5積分、輸出模塊連接圖iv. 按式(1)添加一個非線性函數(shù)計算，其中u(1),u(2),u(3),u(4)分別代表r, d/dt(r), , d/dt()。圖6 設(shè)置非線性函數(shù)圖7添加非線性函數(shù)模塊v. 添加一個乘積模塊，并把r和d/dt(r)信號引入到乘積模塊。圖8添加乘積模塊vi. 計算并引入乘積模塊。圖9添加計算模塊圖10MATLAB下球桿系統(tǒng)模型vii. 將以上建立的球桿系統(tǒng)模型封裝成“Ball and Beam Model”。圖11封裝后的球桿系統(tǒng)模型viii. 添加一個信號輸入端，作為階躍信號發(fā)生器；一個示波器

26、，作為輸出端口，輸出顯示模塊，觀察系統(tǒng)的開環(huán)響應(yīng)。圖12添加輸入、輸出模塊圖13 Matlab環(huán)境下仿真結(jié)果圖9ix. 添加一個控制器如下圖所示，運行仿真觀察結(jié)果。圖14添加閉環(huán)反饋控制器圖15球桿系統(tǒng)仿真結(jié)果圖3 模糊控制器設(shè)計3.1 模糊控制器概述及原理模糊控制系統(tǒng)是一種自動控制系統(tǒng)，它通常由被控對象、測量裝置、控制器和執(zhí)行機構(gòu)等部件組成。這種系統(tǒng)在完成預(yù)定的任務(wù)時，可以不需要人的直接參與，由測量裝置替代人的感知機能來觀測被控制量的實時變化，由控制器對給定量與被測量進行比較、綜合信息處理，并給出控制量，最后由執(zhí)行機構(gòu)來對被控對象施加某種裝置或調(diào)整。這個過程在人工操作系統(tǒng)中，都是由人通過“感

27、覺器官的觀測”人腦的思維、判斷手動的調(diào)整來完成的。 3.2 模糊控制器結(jié)構(gòu)模糊控制系統(tǒng)通常由模糊控制器、輸入/輸出接口、執(zhí)行機構(gòu)、被控對象和測量裝置等五個部分組成，如圖16所示。 圖16 模糊控制系統(tǒng)組成框圖 （1）被控對象：它是一個包含有具體意義的抽象概念。它可以看成是設(shè)備或者裝置，也可以當(dāng)做一種狀態(tài)轉(zhuǎn)換和轉(zhuǎn)移的過程。無論具體或抽象、單一或多元還是穩(wěn)定或波動的，都能作為被控對象。（2） 執(zhí)行機構(gòu)：通常是電機驅(qū)動，比如交直流電機跟伺服電機等，作為系統(tǒng)的重要輸出端，執(zhí)行機構(gòu)對控制系統(tǒng)有直接影響，可以說如果一個系統(tǒng)的執(zhí)行機構(gòu)出現(xiàn)問題，整個控制系統(tǒng)都將失去實際意義，所以必須保證執(zhí)行機構(gòu)的可靠性。控制

28、器：作為控制系統(tǒng)中最重要的組成部分，模糊控制的特色是其使用了人腦操作控制的經(jīng)驗來制定相關(guān)的規(guī)則，使用對應(yīng)的模糊語言構(gòu)成了模糊控制器，讓控制器變得與眾不同。（3） 輸入/輸出（I/O）接口：很多系統(tǒng)控制對象所對應(yīng)的控制量和狀態(tài)量在實際操作中即使能觀測大多也都是模擬量。其實模糊控制系統(tǒng)在測量數(shù)據(jù)方面與一般的控制系統(tǒng)并無區(qū)別，在系統(tǒng)中也會設(shè)置數(shù)模（A/D）轉(zhuǎn)換單元。在實際操作中，我們還需要考慮到“模糊化”和“解模糊化”這兩個環(huán)節(jié)，而這兩個環(huán)節(jié)同樣需要經(jīng)過觀測，所以就必須要設(shè)置I/O接口。測量裝置：專門用來檢測被控對象的所有狀態(tài)屬性的特定的裝置。目的是將裝置檢測到的實時測量值與初始設(shè)定值進行對比，以提

29、高系統(tǒng)控制對象的控制精度，減小系統(tǒng)控制誤差，使控制系統(tǒng)快速調(diào)整策略，并組成一個閉環(huán)控制系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)形式有利于系統(tǒng)的穩(wěn)定。模糊控制器的組成結(jié)構(gòu)框圖如圖17所示。圖17 模糊控制器組成結(jié)構(gòu)框圖下面介紹一下模糊控制器主要的幾個模塊。（1）模糊化模塊接口:將輸入模糊系統(tǒng)的值轉(zhuǎn)換成具體的語言值。在確定了論域之后，將輸入值轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的模糊變量，形成具體的模糊集合，利用隸屬度函數(shù)的形式表達出來。此環(huán)節(jié)視為模糊控制的規(guī)則運用提供了前提條件，促進下一步操作的順利進行。 （2）知識庫模塊：分為規(guī)則庫和數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫根據(jù)系統(tǒng)需求提供量的定義，其中包含例如隸屬度函數(shù)的定義等。規(guī)則庫包含與實際運行過程相關(guān)的各種數(shù)據(jù)資料

30、。系統(tǒng)會依據(jù)這些來制定控制規(guī)則。 （3）推理決策邏輯模塊：如今的模糊控制在實際應(yīng)用中一般采用的是Mamdani模型推理的方式。模糊控制器的分類主要分為單變量和多變量模糊控制系統(tǒng)，前者是只包含了一個變量，后者即包括了兩個或兩個以上的變量，輸入量的個數(shù)直接決定了模糊控制器的分類。4 球桿系統(tǒng)的模糊控制器設(shè)計 因設(shè)計涉及到模糊控制器，它與其他控制系統(tǒng)的不同之處在于，模糊控制系統(tǒng)不需要太深入了解系統(tǒng)對象的工作原理、結(jié)構(gòu)特征和數(shù)學(xué)模型，只需從其外部表達上入手，對其進行分析、推斷和控制，根據(jù)現(xiàn)成的經(jīng)驗對輸入量和輸出量進行理解、歸納和總結(jié)。將模糊條件語句轉(zhuǎn)換成模糊規(guī)則。確認模糊子集跟對應(yīng)隸屬度函數(shù)后，模糊控

31、制器的基本框架就可以確定，其主要設(shè)計步驟如圖18所示。圖18 設(shè)計模糊控制器的主要流程球桿系統(tǒng)中的物理量參數(shù)，包括橫桿傾斜度，鋼球位置都可以通過傳感器測得，將測量值與初始設(shè)定值進行比較，得出的誤差和誤差變化率就是我們進行系統(tǒng)控制的依據(jù)。按照設(shè)計一般控制器的方式，可得到如圖19所示的一般模糊系統(tǒng)的具體構(gòu)造。再者，我們可以利用比較輸入量與反饋值得出的誤差直接通過量化因子和比例因子解析后轉(zhuǎn)化為具體模糊量，將其輸出至模糊控制器端口；再講誤差通過積分環(huán)節(jié)調(diào)整后進行量化因子解析得到誤差變化率，同樣輸出至模糊控制器端口，誤差和誤差變化率經(jīng)轉(zhuǎn)化后作為兩個模糊量共同構(gòu)成模糊控制的兩個輸入量。圖19一般模糊控制控

32、制系統(tǒng)的構(gòu)造在解析了模糊控制的輸出模糊值之后，將其與比例因子相乘得到基本論域上的常規(guī)量值。量化因子的設(shè)置可依據(jù)下列公式： （7）其中eH和eL為取值的高限值和低限值，2m為論域取值個數(shù)。 （8）比例因子： （9）4.1 模糊控制的實現(xiàn)4.1.1 各個變量的論域為了使我們在設(shè)計時的計算更加方便，我們在這兒將位置誤差e和位置誤差變化率ec的論域統(tǒng)一設(shè)定為-1,1。所以在實際操作中，e和ec范圍分別為-0.2,0.2（m）、-6,6（m/s），量化因子分別為5、1/6；角度范圍論域-3,3(rad)，輸出量theta比例因子取值0.8。4.1.2 隸屬度劃分在隸屬度劃分時，規(guī)定的輸入與輸出的論域總共

33、是7個，其變量值分別定義為NB（負大）、NM（負中）、NS（負小）、Z（零）、PB（正大）、PM（正中）、PS（正?。ＴO(shè)置小球的位置誤差e模糊參數(shù)、小球位置誤差變化率ec模糊參數(shù)、輸出的比例因子，其模糊集合的劃分和隸屬函數(shù)在fuzzy工具箱中分別如下圖20、圖21、圖22所示。圖20小球位置誤差隸屬度函數(shù)圖21 小球速度隸屬度函數(shù)圖22 輸出隸屬度函數(shù)4.1.3 模糊規(guī)則的確立本次設(shè)計的推理方式采用的是Mamdani模型，有以下如表1規(guī)則:表1 球桿系統(tǒng)模糊控制規(guī)則 將e、ec、theta在fuzzy工具箱中進行具體設(shè)置，包括推理方式、模糊規(guī)則選擇、整體模糊控制器封裝，如下圖23、24、25

34、、26所示。圖23 模糊控制器狀態(tài)控制器e、ec模糊規(guī)則設(shè)定選擇舉例：圖24 模糊控制器規(guī)則1圖25 模糊控制器規(guī)則2圖26 模糊控制器規(guī)則4.2 模型仿真封裝完成后的模型如圖27所示。圖27球桿系統(tǒng)仿真控制模型將封裝后的系統(tǒng)命名為“ball and beam model”，通過step2構(gòu)成一個當(dāng)t=0的初始參數(shù)，給系統(tǒng)一個最初波動。隨后t>0的時刻進行模糊控制的閉環(huán)控制。通過示波器查看系統(tǒng)狀態(tài)。在輸入端接入一個恒定的參考值，作為平衡位置，值為0.2。開始仿真，點擊示波器輸出顯示模塊，觀察波形的走勢，分析小球在導(dǎo)軌上的運動狀態(tài)。圖28 小球的位置曲線在圖28中，在鋼球剛開始運動的時候，

35、其位置與平衡位置有較大差距，此時，控制器就開始發(fā)揮作用，發(fā)出一個持續(xù)信號通過伺服電機調(diào)整橫桿的傾斜角，在無外界影響的情況下鋼球?qū)艿揭幌盗谐掷m(xù)控制，最后達到平衡位置。通過仿真圖可以看出，波形表明本次設(shè)計在仿真上達到預(yù)期效果，設(shè)計成功。結(jié)束語本論文主要涉及的是球桿系統(tǒng)的模糊控制器設(shè)計。在本次設(shè)計中，由于我們專業(yè)并未設(shè)置智能控制這門課程，所以在一開始的時候我就遇到了困難，我們沒有學(xué)過模糊控制，所以我只能從頭開始查資料進行理論學(xué)習(xí)，模糊算法，模糊規(guī)則，模糊控制器設(shè)計這一個個概念都得慢慢摸透才能進行下一步工作，在學(xué)習(xí)過程中免不了一而再再而三的麻煩老師，請教老師。在進入到球桿系統(tǒng)在MATLAB軟件中的仿真時，因為MATLAB這個軟件是我們大二時學(xué)的，時間已經(jīng)過去這么久了，對軟件的使用有些生疏，所以在剛開始做仿真時一頭霧水，不知道該如何下筆，在虛心問過了同專業(yè)的學(xué)弟學(xué)妹之后才有點頭緒，建立模糊規(guī)則，球桿系統(tǒng)封裝，simulink仿真環(huán)境，仿真過程中的調(diào)試，都耗費了我無數(shù)時間。在本次設(shè)計的過程中，在這持續(xù)的一個多月時間里，我經(jīng)歷過無數(shù)的心酸與彷徨，無數(shù)個熬夜做論文的夜晚，夜深人靜時獨自一人奮斗的孤獨，遇到難題時只能一個人獨自承受的傷感。但不得不說，正是這樣的一段艱苦奮斗的時光，讓我仿