模糊控制器的設(shè)計(jì)與MATLAB仿真

第④編寫模糊推理規(guī)則模糊推理規(guī)則表的編寫方法為：模糊推理規(guī)則表為矩陣形式。當(dāng)模糊系統(tǒng)有m個(gè)輸入和n個(gè)輸出時(shí)，規(guī)則列表有m+n+2列,前m列表示系統(tǒng)的輸入，每列的數(shù)值表示輸入變量隸屬度函數(shù)的編號(hào)；接著的n的列表示系統(tǒng)的輸出，每列的數(shù)值表示輸出變量的隸屬度函數(shù)的編號(hào)；第m+n+1列的內(nèi)容為該條規(guī)則的權(quán)值（0或1）；第m+n+2列的值決定模糊操作的類型：1（當(dāng)模糊操作符為and時(shí)）或2（當(dāng)模糊操作符為or時(shí)）。如ruleList=[11111;12211],a=addrule(a,ruleList)（2）模糊控制器的實(shí)現(xiàn)程序?yàn)椋篴=newfis(‘hfuz');a=addvar(a,'input','e',[-3,3]);a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3,-1,-0]);a=addmf(a,'input',1,'NZ','trimf',[-2,0,0]);a=addmf(a,'input',1,'PZ','trimf',[0,0,2]);a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[0,1,3]);a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[13]);a=addvar(a,'input','ec',[-3,3]);a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-3,-1,1]);a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-1,1,3]);a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[1,3]);a=addvar(a,'output','u',[-4,4]);a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-4,-1]);a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-4,-2,1]);a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[0,2,4]);a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[1,4]);rulelist=[11511;12511;13511;14411;15311;21511;22411;23411;24311;25211;31511;32411;33311;34311;35111;41511;42311;43311;44211;45111;51411;52311;53211;54211;55111;61311;62211;63211;64111;65111];a=addrule(a,rulelist);showrule(a);a=setfis(a,'DefuzzMethod','centroid');writefis(a,'hfuz');a=readfis('hfuz');figure(1)gensurf(a)Ulist=zeros(7,8);fori=1:7forj=1:8e=-4+j;ife<0e=e;elsee=e-1;endec=-(i-4);Ulist(i,j)=evalfis([e,ec],a);endendUlist=Ulist程序運(yùn)行后可得到30條規(guī)則、控制規(guī)則表及模糊推理系統(tǒng)圖圖6：ans=1.If(EisNB)and(EcisNB)then(UisPB)(1)2.If(EisNB)and(EcisNS)then(UisPB)(1)3.If(EisNB)and(EcisZ)then(UisPB)(1)4.If(EisNB)and(EcisPS)then(UisPS)(1)5.If(EisNB)and(EcisPB)then(UisZ)(1)6.If(EisNS)and(EcisNB)then(UisPB)(1)7.If(EisNS)and(EcisNS)then(UisPS)(1)8.If(EisNS)and(EcisZ)then(UisPS)(1)9.If(EisNS)and(EcisPS)then(UisZ)(1)10.If(EisNS)and(EcisPB)then(UisNS)(1)11.If(EisNZ)and(EcisNB)then(UisPB)(1)12.If(EisNZ)and(EcisNS)then(UisPS)(1)13.If(EisNZ)and(EcisZ)then(UisZ)(1)14.If(EisNZ)and(EcisPS)then(UisZ)(1)15.If(EisNZ)and(EcisPB)then(UisNB)(1)16.If(EisPZ)and(EcisNB)then(UisPB)(1)17.If(EisPZ)and(EcisNS)then(UisZ)(1)18.If(EisPZ)and(EcisZ)then(UisZ)(1)19.If(EisPZ)and(EcisPS)then(UisNS)(1)20.If(EisPZ)and(EcisPB)then(UisNB)(1)21.If(EisPS)and(EcisNB)then(UisPS)(1)22.If(EisPS)and(EcisNS)then(UisZ)(1)23.If(EisPS)and(EcisZ)then(UisNS)(1)24.If(EisPS)and(EcisPS)then(UisNS)(1)25.If(EisPS)and(EcisPB)then(UisNB)(1)26.If(EisPB)and(EcisNB)then(UisZ)(1)27.If(EisPB)and(EcisNS)then(UisNS)(1)28.If(EisPB)and(EcisZ)then(UisNS)(1)29.If(EisPB)and(EcisPS)then(UisNB)(1)30.If(EisPB)and(EcisPB)then(UisNB)(1)Ulist=0.0000-1.0000-1.8641-1.8641-3.1481-3.1481-2.9892-3.14811.0000-0.0000-1.2629-1.2629-1.2629-1.8730-1.8730-2.98922.20161.26290.83310.8331-1.0074-1.1669-1.8730-2.18262.53141.26291.16691.1669-0.0000-1.1669-1.2629-1.86413.14812.25861.16691.16691.0000-0.8331-1.0000-1.66642.98922.25862.25862.25861.26291.2629-0.0000-1.00003.14812.98923.14813.14813.14812.20161.00000.0000圖6模糊推理系統(tǒng)4.4控制效果下面通過模糊控制器與常規(guī)PID控制器的比較來說明模糊控制器的控制效果。設(shè)被控對(duì)象為，假設(shè)系統(tǒng)具有0.07的死區(qū)和0.7的飽和區(qū)，采樣時(shí)間間隔T=0.01。用Nd表示系統(tǒng)的延遲（Nd=td/T），用umin表示死區(qū)電平，用umax表示飽和電平。模糊控制規(guī)則表如圖表6。表6模糊控制規(guī)則表euecNBNSZPSPBNBPBPBPSPSZNSPBPSPSZZZPSPSZZNSPSPSZZNSNSPBZZNSNSNB仿真結(jié)果如圖7和圖8所示。圖7Nd=2時(shí)的仿真結(jié)果圖8Nd=4時(shí)的仿真結(jié)果由圖7和圖8的曲線圖可知，當(dāng)延遲較?。∟d＝2）時(shí)，采用模糊控制，系統(tǒng)的超調(diào)量比采用常規(guī)PID控制小，上升時(shí)間比采用常規(guī)PID控制稍長(zhǎng)，調(diào)節(jié)時(shí)間比采用常規(guī)PID控制短得多；當(dāng)延遲較大（Nd＝4）時(shí)，采用模糊控制，系統(tǒng)的超調(diào)量同樣比采用常規(guī)PID控制小，上升時(shí)間同樣比采用常規(guī)PID控制稍長(zhǎng)，但調(diào)節(jié)時(shí)間比采用常規(guī)PID控制短了許多。還可以得出當(dāng)Nd取更大的值時(shí)，模糊控制系統(tǒng)曲線變化不大，但常規(guī)PID控制系統(tǒng)曲線趨向于不穩(wěn)定。因此，當(dāng)系統(tǒng)比較復(fù)雜時(shí)采用模糊控制器比采用常規(guī)PID控制器的效果要好。另外，在高階或系統(tǒng)模型難以確定的系統(tǒng)中，采用模糊控制要比采用常規(guī)PID控制的效果好。5結(jié)論論文通過通過對(duì)模糊控制理論的論述，設(shè)計(jì)了一個(gè)常規(guī)模糊控制器，并通過具體實(shí)例進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，仿真結(jié)果證實(shí)了模糊控制器的有效性和優(yōu)越性。參考文獻(xiàn)[1]劉金琨，先進(jìn)PID控制及其MATLAB仿真，電子工業(yè)出版社,2003。[2]薛定宇，反饋控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與分析――MATLAB語(yǔ)言應(yīng)用，清華大學(xué)出版社，2000。[3]孫增圻，智能控制理論與技術(shù)，清華大學(xué)出版社，1997。[4]竇振中，模糊邏輯控制技術(shù)及其應(yīng)用，北京航空航天大學(xué)出版社，1995。[5]李人厚，智能控制理論與方法，西安電子科技大學(xué)出版社，1999。[6]王耀南，智能控制系統(tǒng)－模糊邏輯·專家系統(tǒng)·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，湖南大學(xué)出版社，1996。[7]樓順天，基于MATLAB的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)――模糊系統(tǒng)，西安電子科技大學(xué)出版社，2001。FuzzyControllerDesignofMATLABSimulation WangQiao(SchoolofPhysicsandElectricalEngineeringofAnqingNormalCollege,Anqing,246011)Abstract:Withtherapiddevelopmentofmodernscienceandtechnology,thescaleofproductionsystemsisgrowing,formingacomplexsystem,leadingtoacontrolobjectwiththegrowingcomplexityofthecontroller,andcontroltasksandobjectives.Complexityofthesystemmainlyin:plantmodeluncertainty,theambiguityofthesysteminformation,highlynonlinearinputdiversified,multi-levelandmulti-objectivecontrolrequirements,computationalcomplexityandhugedataprocessingands