模糊控制在matlab中的实现

模糊控制在MATLAB中的实现,1、采用MATLAB语言根据具体的控制算法编程,2、利用MATLAB提供的模糊逻辑工具箱函数,3、利用模糊逻辑工具箱的图形界面与Simulink动态仿真环境,仿真方法：,简单,直观,复杂但灵活,MATLAB工具箱提供的图形化工具：,模糊系统,例：小费问题,小费与服务及食物质量有关。,输入：服务及食物质量，2个输入。,输出：小费，1个输出。,语言值：,食物：差、好；0—10,服务：差、好、很好；0—10,小费：少、中等、高；0—30,模糊规则： 1、如果服务差或食物差，则小费少；,2、如果服务中等，则小费中等；,3、如果服务好或食物非常可口，则小费高。,在matlab工作窗口输入：fuzzy+回车或fuzzy + 文件名(.fis) 进入图形界面编辑,增加输入变量,输入mfedit或选择编辑隶属度函数菜单,输入服务的隶属度函数,输入mfedit或选择编辑隶属度函数菜单,输入食物的隶属度函数,输入mfedit，或选择编辑隶属度函数菜单,输出小费的隶属度函数,将修改保存到工作空间,输入ruleedit，或选择编辑模糊规则菜单,模糊规则： 1、如果服务差，食物差，则小费少；,2、如果服务好，则小费中等；,3、如果服务好和食物非常可口，则小费高。,浏览模糊规则,模糊推理输入输出曲面视图，完成模糊推理系统的构建。,模糊推理系统的存储：,1、选择File→Export菜单将创建的模糊推理系统 存成*.fis文件。 2、选择File→Save to Workspace as …. 保存到matlab工作空间，输入变量名(英文命名)。,例：自适应模糊PID控制器,设计一模糊控制器 步骤 1. 确定e，de和u的论域 2. e，de和u语言变量的选取 3. 规则的制定 4. 推理方法的确定,假定被控对象的传递函数为：,利用Simulink动态仿真,1. 根据系统实际情况，选择e，de和U (△Kp，△Ki，△Kd)的论域 e range : [-1 1] de range: [-0.1 0.1] u range: [0 2] 2. e，de和u语言变量的选取 e 8个：NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PB de 7个：NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB U 7个：NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB,利用MATLAB的Toolbox工具,偏差的隶属度函数,输入的隶属度函数,偏差变化的隶属度函数,输出的隶属度函数,△Kp，△Ki，△Kd,根据以上规律得△Kp 、△Ki、△Kd的模糊规则表,根据设计经验，得出改变PID参数△Kp，△Ki，△Kd的规律,当偏差较大时， △Kp=较大(使系统响应加快)， Kd=零或较小 Ki=0(避免过大的超调),当偏差中等时， △Kp=较小(使系统响应具有较小的超调)， Kd=适当(对系统影响较大) Ki=适当,当偏差较小时， △Kp=较大(使系统具有良好的稳态性能)， Kd=适当(避免在平衡点附近振荡) Ki=较大(使系统具有良好的稳态性能)，,,,3.模糊规则确定,p65,4.推理方法的制定,推理方法: 采用 ‘mamdani’方法 去模糊方法：加权平均法 选择隶属函数的形式：三角型,MATLAB,利用模糊逻辑工具箱的图形界面与Simulink动态仿真环境,,模糊规则：,,模糊规则：,,0.1,1,-0.1,-1,0,2,用surfview菜单命令看模糊控制器的输出量,整定出的△Kp，△Ki，△Kd代入PID算法的离散 差分公式,,1、双击fuzzy contrller，给模糊控制器命名→OK 2、在matlab窗口中输入命令： 命名=readfis(‘变量名. fis’),将*fis文件导入Simulink模型中的步骤：,,Scope 2,,Scope 1,Scope 3,利用MATLAB提供的模糊逻辑工具箱函数,创建一个新的模糊推理系统(模糊控制器),输入输出的量化等级都为7级 e、ec、 u ={-3,-2,-1,0,1,2,3} 各取7个语言值，可取：模糊子集：负大、负中、负小、零、正小、正中、正大 e、ec的论域 =[-3,3] u的论域 =[-4.5, 4.5] 隶属度函数任意确定。,%模糊控制器设计 a=newfis( fuzzf ); %创建新的模糊推理系统 f1=1; a=addvar(a, , e ,[-3*f1,3*f1]); %添加 e 的模糊语言变量 a=addmf(a, ,1, NB , zmf ,[-3*f1,-1*f1]); %添加 e 的模糊语言变量的隶属度函数(z型) a=addmf(a, ,1, NM , trimf ,[-3*f1,-2*f1,0]); %隶属度函数为三角形 a=addmf(a, ,1, NS , trimf ,[-3*f1,-1*f1,1*f1]); a=addmf(a, ,1, Z , trimf ,[-2*f1,0,2*f1]); a=addmf(a, ,1, PS , trimf ,[-1*f1,1*f1,3*f1]); a=addmf(a, ,1, PM , trimf ,[0,2*f1,3*f1]); a=addmf(a, ,1, PB , smf ,[1*f1,3*f1]);,f2=1; a=addvar(a, , ec ,[-3*f2,3*f2]); %添加 ec 的模糊语言变量 a=addmf(a, ,2, NB , zmf ,[-3*f2,-1*f2]); a=addmf(a, ,2, NM , trimf ,[-3*f2,-2*f2,0]); a=addmf(a, ,2, NS , trimf ,[-3*f2,-1*f2,1*f2]); a=addmf(a, ,2, Z , trimf ,[-2*f2,0,2*f2]); a=addmf(a, ,2, PS , trimf ,[-1*f2,1*f2,3*f2]); a=addmf(a, ,2, PM , trimf ,[0,2*f2,3*f2]); a=addmf(a, ,2, PB , smf ,[1*f2,3*f2]);,