模糊控制器的MATLAB仿真Word文档格式.doc

模糊控制器的MATLAB仿真Word文档格式.doc

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输人变量e（t）是过程实测变量y（t）与系统设定值s（t）之差值。

输出变量y（t）是系统的实时控制修正变量。

模糊控制的核心部分是包含语言规则的规则库和模糊推理机。

而模糊推理就是一种模糊变换，它将输入变量模糊集变换为输出变量的模糊集，实现论域的转换。

工程上为了便于微机实现，通常采用“或”运算处理这种较为简单的推理方法。

Mamdani推理方法是一种广泛采用的方法。

它包含三个过程：

隶属度聚集、规则激活和输出总合。

模糊控制器的组成框图如图2.1所示。

图2.1模糊控制器的组成框图

三、模糊推理系统的建立

一个模糊推理系统的建立分为三个步骤：

首先，对测量数据进行模糊化；

其次，建立规则控制表；

最后，输出信息的模糊判决，即对模糊量进行反模糊化，得到精确输出量。

模糊推理系统的建立，往往是设计一个模糊控制系统的基础。

建立一个模糊推理系统有两类方法：

一种是利用GUI建立模糊推理系统；

另一种是利用MATLAB命令建立。

下面根据实验内容，利用GUI建立模糊推理系统。

例：

对循环流化床锅炉床温，对象模型为

采用simulink图库，实现常规PID和模糊自整定PID。

模糊自整定PID为2输入3输出的模糊控制器。

1、进入FIS编辑器

在MATLAB的命令窗口中键入fuzzy即可打开FIS编辑器，其界面如下图所示。

此时编辑器里面还没有FIS系统，其文件名为Untitled，且被默认为Mandani型系统。

默认的有一个输入，一个输出，还有中间的规则处理器。

在FIS编辑器界面上需要做一下几步工作。

首先，模糊自整定PID为2输入3输出的模糊控制器，因此需要增加一个输入两个输出，进行的操作为：

选择Edit菜单下的AddVariable/Input菜单项。

如下图。

其次，给输入输出变量命名。

单击各个输入和输出框，在CurrentVariable选项区域的Name文本框中修改变量名。

如下图

最后，保存系统。

单击File菜单，选择Export下的ToDisk项。

这里将创建的系统命名为PID_auot.fis

2、进入隶属度函数编辑器

在FIS编辑器中双击输入或输出变量的图框就能进入隶属度函数编辑器。

在隶属度函数编辑器中，需要对各个变量的论域范围、隶属度函数进行编辑。

该模糊控制器是以|e|和|ec|为输入语言变量，Kp、Ki、Kd为输出语言变量，其各语言变量的论域如下：

误差绝对值：

e={0，3，6，10}；

误差变化率绝对值：

ec={0，2，4，6}；

输出Kp：

Up={0，0.5，1.0，1.5}；

输出Ki：

Ui={0，0.002，0.004，0.006}；

输出Kd：

Ud={0，3，6，9}。

如图是编辑完成后的隶属度函数编辑器的GUI。

图中显示的为对应边变量e的隶属度函数。

3、进入规则编辑器

双击FIS编辑器图标部分中间的方框即可打开规则编辑器。

（3）语言变量值域的选取：

输入语言变量|e|和|ec|的值域取值“大”（B）、“中”（M）、“小”（s）和“零”（Z）4种；

输出语言变量Kp、Ki、Kd的值域取值为“很大”（VB）、“大”（B）、“中”（M）、“小”（s）4种。

（4）规则的制定：

根据PID参数整定原则及运行经验，可列出输出变量Kp、Ki、Kd的控制规则表。

添加完成后的规则编辑器如下图所示。

4、保存FIS结构

对于建好的FIS结构，利用File菜单下的Export的子菜单ToDisk，将FIS结构保存到磁盘上。

到此，利用FUZZYTOOLS的GUI工具建立了模糊控制器（PID_auot.fis）。

可用GUI工具查看该推理系统，在View菜单中选择Rules命令，可打开规则观测器，查看模糊推理规则。

在View菜单中选择surface命令，可打开曲面观测器，查看模糊推理输出特性曲面。

之后，在Simulink环境下，构建模糊自整定PID和常规PID控制系统。

在MATLAB的命令窗口直接键入“Sinmulink”并回车，即可运行Sinmulink。

运行后显示如下图所示的Simulink模块库浏览器。

然后单击工具条左边建立新模型的快捷方式，如下图

在模型窗口中用户便可以通过选择模块库中的仿真模块，建立自己的仿真模型，并进行动态仿真。

最后构建的模糊自整定PID和常规PID控制仿真系统模型如下图。

其中模糊逻辑控制器的推理系统用模糊逻辑推理GUI工具建立的FIS。

先启动Fuzzy，导入PID_auot.fis，然后将其导出到workspace。

然后运行，运行结果如下图