主动控制仿真的目的是：

(l)确定主动控制系统。当被控结构已知时，通过计算机仿真分析，优

化控制系统参数，使控制效果达到期望的水平。

(2)确定控制算法。通过计算机仿真，对各种控制算法进行分析比较，

选择合适的控制算法。

图5－14 仿真过程

求出控制器参数后，通常还要在

MATLAB

环境下进行系统仿真，以对系统进行分析。进入MATLAB

环境后，

键入SIMULINK

命令则打开相应的系统模型库。输入控制系统模型，得到

SIMULINK

描述的控制系统，输入仿真参数后，即可对系统进行仿真。对于

控制器的设计，仅仅靠人工计算、分析，要耗费很大的精力，并且设计效果

并不很理想。MATLAB

的出现，使复杂的数学足算通过MATLAB 来完成，

并且MATLAB

内部有许多控制工具箱，如控制系统工具箱，信号处理工具

箱，系统辨识工具箱等，这些工具箱的出现，既提高了设计效率，又提高了

设计的准确性。

MATLAB/SIMULINK 主要特点

SIMULNK

是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包，它支

持连续、离散及两者混合的线性和非线性系统，也支持具有多种采样速率的

多速率系统。主要有以下9 个特点：

1、具有仿真与连接功能

可以利用鼠标器在模型窗口上画出所需的控制系统模型，然后利用该软

件提供的功能来对系统直接进行仿真，使得一个很复杂系统的输入变得相当

容易。

2、用方框图进行建模

采用此结构画模型就像用笔和纸来画一样容易，与普通的利用微分方程

或者差分方程建模相比，其具有直观、方便、灵活等优点。

3、建模具有递阶结构

用户在建模时，可以采用从上到下或从下到上的结构建立模型，建完后

可以从最高级开始观看模型，然后用鼠标双击其中的子系统模块，来查看下

一级的内容，从而，用户可以了解整个模型的细节。

4、仿真方便

有两种仿真方式，第一种是通过simulation

的菜单方式，直接点击

simulation，然后再点Start

即可，非常方便、快捷。第二种是在MATLAB 命

令窗口键入命令进行仿真也很简单，同时用户可以通过屏幕观察仿真结果。

另外，若在仿真系统中采用一些画图模块如Scope

模块、 Graph Scope 模块

等，那么直接点击模块就可观看仿真结果了。

5、具有丰富的子模型库

SIMULINK

包括有一个庞大的结构方块图库，用户可以既快又方便地对

系统建模、仿真，而不必写任何代码程序。并且SIMULINK

让你在同一个屏

幕上进行仿真，显示数据及输出数据和图形。

6、控制坏节

控制模型建立要用到的环节有SIMULINK

的Discrete，Linear，Nonlinear，

Connections，Extras 共5

大模块。基本上包括了从离散系统到连续系统，线

性系统到非线性系统，传递函数描述到状态空间描述等各种环节。

7、仿真信号源

仿真信号源由SIMULINK 的Sources

模块定义，包括一系列信号模型。

其中有：数字时钟，周期序列，信号发生器．正弦信号，阶跃信号，脉冲信

号，文件，工作区变量，噪声信号函数等。由此可见，SIMULINK

提供的信

号源模型是非常广泛灵活的，能满足大部分情况下的需要。

8、仿真方式

SIMULINK

的动态仿真能力可以分析研究控制系统的动态特性。它具有

先进的积分算法和分析函数，提供了固定步长、变步长和刚性系统等7

种积

分方法，能进行Monte－Caro

仿真。我们还可以选择仿真参数如仿真的起止

时间，最大最小步长等。从系统的方块模型中求得系统的线性模型，得到系

统的传递函数，从而分析系统的时域响应，得到控制系统的频率特性，绘制

波特图等。

SIMULINK

具有参数分析能力，变化模型中的参数，再对系统进行仿真

分析，求系统的频率响应。可以求得系统在不同参数条件下的响应情况，或

直接由系统的开环传递函数绘制根轨迹，求出系统的稳定性等的特性。

9、仿真输出

仿真输出由SIMULINK 的Sinks

模块确定，包括有：仿真示波器、图形窗

口、XY 图形窗口、工作区变量、文件等。SIMULINK

的输出形式是非常广泛的。

从仿真示波器上看到的是仿真结果的动态显示效果，另外，从工作区变量输

入输出仿真信号又使得SIMULINK

具有交互式仿真能力。

5.4.2 PID 模糊自整定控制系统仿真

5.4.2.1 模糊控制器的设计

MATLAB 模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic

Toolbox)提供了模糊逻辑控制

器及系统设计的各种途径。工具箱提供了生成和编辑模糊推理系统(FIS)常

用的工具函数，本文利用工具箱中GUI

编辑函数生成模糊控制系统。在

MATLAB 命令窗口运行Fuzzy

函数进入模糊逻辑编辑器，并建立一个新的

FIS 文件，选择控制器类型Mamdani

型，根据上面的分析分别输入E、EC、

KP、KI 和KD

的隶属函数和量化区间，以If&8943;&8943;then

的形式输入模糊控制规

则。取与(and)的方法为min，或(or)的方法为max，推理(implication)方法为

min，合成(aggregatin)方法为max，非模糊化(defuzzification)方法为重心平均

(centroid)，这样就建立了一个FIS

系统文件，取名为FUZZYPID.fis。在

MATLAB 的M 文件编辑器里建立一个名为fpid.m

的文件，其内容为：

matrix=readifs(‘FUZZYPID.fis’)；这样就完成了模糊工具箱同SIMULINK

的链接，为整个控制系统的建立打下了基础。

如图所示，为编辑模糊推理系统的GUI

界面，根据需要建立一个

2 输入，3

输出的模糊推理系统fuzzypid，如图所示。根据上文的要求，

设定好输入、输出的隶属函数，如图所示。根据表规则控制表建立好

模糊推理系统的控制规则，其控制规则的建立形式如图所示。这样模

糊推理系统就建立好了，假设系统误差｜e｜和误差变化率｜ec｜的量化值为

1，则通过控制规则库，可以看到输出KP 、KI 、KD

的量化值分别为2.68，2，

1，如图所示，KP 、KI 、KD

在论域区间(0，3)上的输出如图

所示。

模糊推理系统GUI 界面

fuzzypid 模糊推理系统

输入E 的隶属函数

控制规则建立的GUI 界面

输入量化值为1 时的输出值

KP 在论域上的输出

KI 在论域上的输出

KD 在论域上的输出

模糊控制系统的输出

在SIMULINK 的菜单中，选择Fuzzy Logic Toolbox 中的Fuzzy

logic

controller

模块，并键入名字matrix。在此基础之上，加上量化因子Ke、

Kec、K1、K2、K3。这样，符合我们要求的模糊控制器便建立起来，如图5

－20 所示。显然，量化因子Ke、Kec 将e 和ec

量化为论域(0，3)上的模糊量，

经模糊控制规则动态处理后，输出论域在(0，3)上的模糊控制量；再经量化

因子K1、K2、K3 将其精确化，便可得到PID

控制器的控制参量KP 、KI 、

KD。

再建立PID 控制器，如图 所示。

将模糊控制器和PID

控制器连在一起，便构成了模糊自整定PID

控制器，如图所示

模糊控制器

PID 控制器

模糊自整定PID 控制器

在SIMULINK

环境中利用鼠标将相应的模块拖到窗口中，连接后便得到

整个控制系统的模型，可以根据输出结果来判断本控制器的性能。

模糊PID 控制系统

仿真结果

模型建好之后，输入相应的参数，就可以在SIMULINK

中进行仿真了。

由于发动机怠速所产生的扰动幅值一般都比较大，大致在1mm

量级范围；而

其运转时的扰动频率大体在25～200 Hz

之间，相应地对悬置元件的输入振幅

大约在0.1mm

量级范围。因此，我们分别以z=sin(10t)和z=0.1sin(100t)

作为发动机对悬置的输入信号，仿真结果见图5－24、5－25。

从图中可以看出，模糊控制的悬置系统将发动机的振动衰减了约80％左

右，并且主动控制悬置系统在高频和低频时的隔振效果都很好，说明模糊控

制方法完全适用于汽车发动机悬置的控制。

z=sin(10t)输入下的响应

z=0.1sin(100t)输入下的响应

MATLAB

对控制系统的性能进行了仿真。在控制系统的设

计中，比较了PID 控制器和模糊PID

控制器的优劣。最后给出了完整的模糊

PID

控制器设计的步骤，通过更改内部的量化因子，可将该控制器运用到不

同的系统中。