智能控制-模糊控制.doc

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1、智能控制大作业报告模糊部分姓名：学号：专业：2011年06月03日题目：已知，分别设计PID控制与模糊控制，使系统达到较好性能，并比较两种方法的结果。具体要求：1、采用Fuzzy工具箱实现模糊控制器。2、分析量化因子和比例因子对模糊控制器控制性能的影响。3、分析系统阶数发生变化时模糊控制和PID控制效果的变化。4、分析系统在模糊控制和PID控制作用下的抗干扰能力(加噪声干扰)、抗非线性能力(加死区和饱和特性)以及抗时滞的能力(对时滞大小加以改变)。一原系统仿真分析原系统是一个带有时滞环节的三阶系统，系统的三个极点均在域左半平面，系统是稳定的。利用Matla

2、b/Simulink工具箱搭建系统框图，对原系统进行阶跃响应分析。原系统框图如Error!Referencesourcenotfound.所示：图1原系统框图设定仿真时间为10秒，其它为默认设置，运行程序，可以得到如Error!Referencesourcenotfound.所示仿真结果。图2原系统阶跃响应曲线由图可以看出，原系统是稳定的，但是稳态误差比较大。二PID控制器设计根据上述仿真分析，可以知道系统性能比较差，因此设计初步设计PID控制器以在一定程度上改善系统性能。PID参数的整定采用尝试的方法，遵循先比例后积分再微分的整定顺序，达到保持两个周期、

3、前后超调比约为的理想响应波形。带PID控制器的系统框图如Error!Referencesourcenotfound.所示：图3PID控制系统框图其中PID控制器参数如Error!Referencesourcenotfound.所示：图4PID参数设置设定仿真时间为20s，运行程序，可以得到如Error!Referencesourcenotfound.所示仿真结果：图5PID控制阶跃响应曲线由图可以看出，增加PID控制的系统能够完全消除稳定误差，且具有较小的超调和较短的调节时间，极大程度地改善了系统的性能。三模糊控制器的设计Matlab提供了模糊控制工具箱（

4、FuzzyLogic），它允许用户通过可视化界面简单方便地设计模糊控制器封装，包括控制器的输入变量、输出变量、隶属度函数、模糊规则，并可在Simulink框图中直接调用封装好的模糊控制器，即可实现对系统的模糊控制。对于上述系统，不失一般性，输入变量采用误差（）和误差变化率（），输出量为模糊输出（）。根据系统的实际情况，选取的论域为，选取的论域为，选取的论域为。对于语言变量的选取，如Error!Referencesourcenotfound.所示：表1语言变量说明表变量名语言变量8个：7个：7个：采用的推理方法，可以得到56条模糊规则，如Error!Refe

5、rencesourcenotfound.所示：表2模糊规则表另外，在FuzzyLogic工具箱中，默认隐含推理方法为Mamdani法，去模糊化方法为中心法，同时选取隶属度函数形式均为三角形，即可通过相应设置完成模糊控制器的构建。模糊控制器的具体实现过程如下：打开FuzzyLogic工具箱的FISEditorGUI工具，出现如所Error!Referencesourcenotfound.示界面：图6模糊控制器构建界面默认模糊控制器为单输入单输出，其中左侧为输入变量模块，右侧为输出变量模块，中间部分为模糊规则模块。在变量模块中可以编辑其论域和隶属度函数，在模糊

6、规则模块中可以完成模糊规则的设定。本系统的模糊控制器有两个输入，因此需要在Editor菜单的AddVariable项中选择Input用以增加一个输入，分别命名输入为和，命名输出为。如Error!Referencesourcenotfound.所示：图7模糊控制器结构双击任意一个变量模块，出现如所示变量属性编辑框：图8变量属性编辑对话框其中，在左侧的Range中可以设置该变量的论域，在右侧对话框中可以设置隶属度函数的属性。由于变量的默认隶属度函数由3个子函数组成，因此需要在Editor的AddMFs中增加隶属度函数，如所示：图9增加隶属度函数其中可以设置的参

7、数为隶属度函数的形状和个数。选择变量，设置其论域为，隶属度函数个数为8个，在右侧对话框中对隶属度函数分别进行命名，即语言变量的赋值，设置完成后如所示：图10输入变量属性设置按照同样方法设置变量的论域为，隶属度函数为7个，并分别进行语言变量赋值，结果如Error!Referencesourcenotfound.所示：图11输入变量属性设置设置变量的论域为，隶属度函数为7个，并分别进行语言变量赋值，结果如所示：图12输出变量属性设置至此，变量的添加和设置工作已经完成，关闭对话框。继续对模糊规则进行设置，双击FISEditorGUI中间对话框，出现RuleEdi

8、tor对话框，添加表2所示模糊规则，图13模糊规则添加可以通过Vi