模糊控制实验大纲设计.docx
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模糊控制实验大纲设计.docx
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模糊控制实验大纲设计
实验一熟悉模糊工具箱
一、目的和要求
1.目的
(1)通过本次实验,进一步了解模糊控制的基本原理、模糊模型的建立和模糊控制器的设计过程。
(2)掌握MATLAB模糊逻辑工具箱的图形用户界面设计模糊控制器的过程。
2.要求
(1)充分理解实验内容,并独立完成实验报告。
(2)实验报告要求:
实验题目、实验具体内容、结果分析、收获或不足。
二、实验内容
1、利用matlab中的模糊逻辑工具箱提供的图形用户界面(GUI)工具设计一个两输入、一输出的模糊控制器,控制器的要求如下:
(1)设模糊控制器的输入变量为:
误差E和误差变化EC,输出量为U。
(2)隶属度函数:
◆隶属度函数均为三角函数
◆E、EC和U的模糊语言变量集均为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}
◆E和EC论域为{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}
◆U的论域为{-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7}
(3)控制规则表如下:
表1模糊控制表
UEC
E
NB
NM
NS
ZO
PS
PM
PB
NB
PB
PB
PB
PM
PM
ZO
ZO
NM
PB
PB
PB
PM
PM
ZO
ZO
NS
PM
PM
PM
ZO
ZO
NS
NS
ZO
PM
PM
PS
ZO
NS
NM
NM
PS
PS
PS
ZO
NM
NM
NM
NM
PM
ZO
ZO
NM
NB
NB
NB
NB
PB
ZO
ZO
NM
NB
NB
NB
NB
三.实验步骤
模糊逻辑工具箱提供的图形用户界面(GUI)工具有五个:
模糊推理系统(FIS)编辑器;隶属函数编辑器;模糊规则编辑器;模糊规则观察器;输出曲面观察器。
1.
模糊控制器结构设计
FIS处理系统有多少个输入变量,输出变量,名称是什么,模糊算子“与”(min,prod乘积,custom自定义),“或”(max大,probor概率统计方法,custom),推理方法(min,prod,custom),聚类方法(max,probor,sum,custom),解模糊的方法(centroid质心法,bisector中位线法,middleofmaximum,largestofmaximum,smallestofmaximum)。
Matlab的FIS界面如图3所示。
图3模糊推理系统(FIS)界面
2.隶属函数编辑器:
确定各个变量的论域和显示范围(左下角编辑区内),如图4所示。
定义每个变量的模糊集的名称(如负大、负中、负小、零、正小、正中、正大)和个数(Edit菜单中AddMFs),以及每个模糊变量的隶属函数类型和参数(点击变量的隶属函数曲线后在右下角编辑区内修改)。
隶属函数的类型有:
trimf,trapmf,gbellmf,gaussmf,gauss2mf,sigmf,dsigmf,psigmf,pimf,smf,zmf
图4隶属函数编辑器
3.模糊规则编辑
完成了对变量的命名,隶属函数也有了适当的形状和名字,就可以编辑模糊规则。
选择连接关系(and或者or),权重,在编辑器左边选择一个输入变量,并选择它的语言值,然后在编辑器右边的输出变量中选择一个输出变量,并选中它的语言值,然后将这种联系添加到模糊规则中。
Options/Format下可以选择模糊规则不同的格式,默认的是verbose(模糊规则的详细格式),还有symbolic(符号格式),indexed(高度压缩格式)
4.模糊规则观察器
模糊规则观察器的功能是可以令用户观察模糊推理图,并观察模糊推理系统的行为是否与预期的一样。
可以观察到输入变量(默认色是黄色)和输出变量(默认色是蓝色)如何应用在模糊规则中;反模糊化的数值是多少。
5.输出曲面观测器
模糊规则观察器非常详细的显示了在某一个时刻的计算。
如果看到模糊推理系统的全部输出曲面,即与整个输入区间相对应的输出区间,就要打开输出曲面观测器。
View/viewsurface…
6.将建立的FIS保存到磁盘,文件名后缀为.fis。
四.实验总结
实验二Mamdani型模糊推理系统的设计与仿真
一、目的和要求
1.目的
(1)通过本次综合设计,进一步了解模糊控制的基本原理、模糊模型的建立和模糊控制器的设计过程。
(2)提高控制系统的仿真能力
(3)熟悉MATLAB在模糊控制系统仿真中的应用。
2.要求
(1)充分理解实验内容,并独立完成实验报告。
(2)实验报告要求:
实验题目、实验具体内容及实验功能、结果分析、收获或不足、程序清单。
二、实验内容
完成对给定的对象的模糊控制仿真:
(1)自选控制对象,比如传递函数。
(2)确定模糊控制论域和参数。
(3)在MATLAB中输入fuzzy(),设计模糊控制隶属度函数和控制规则。
(4)运行SIMULINK仿真程序,绘制仿真图。
(5)运行仿真,记录实验数据和控制曲线。
(6)并分析结果。
三、实验步骤
1)确定模糊规则
误差E、误差变化EC及控制量U的模糊集定义如下:
EC和U的模糊集均为:
{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}
E的模糊集为:
{NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB}
确定模糊控制规则:
一般如表2所示:
表2模糊控制规则表
UEC
E
NB
NM
NS
ZO
PS
PM
PB
NB
PB
PB
PB
PM
PM
ZO
ZO
NM
PB
PB
PB
PM
PM
ZO
ZO
NS
PM
PM
PM
ZO
ZO
NS
NS
NO
PM
PM
PS
ZO
NS
NM
NM
PO
PM
PM
PS
ZO
NS
NM
NM
PS
PS
PS
ZO
NM
NM
NM
NM
PM
ZO
ZO
NM
NB
NB
NB
NB
PB
ZO
ZO
NM
NB
NB
NB
NB
2)设计模糊逻辑控制器
模糊逻辑控制系统的参数对控制性能影响很大,因此参数设置是实验的重点内容,具体步骤如下:
a.打开Matlab的FIS编辑器(双击Fuzzylogictoolbox下的FISEditorViewer),确定模糊推理输入变量和输出变量的个数、名字。
b.打开隶属函数编辑器,选定变量的论域和显示范围,选择隶属函数的形状和参数。
c.打开模糊规则编辑器,编辑模糊规则。
d.重新回到FIS编辑器界面,选择模糊算子,推理方法,聚类方法,解模糊的方法等(centroid,bisector,middleofmaximum,largestofmaximum,smallestofmaximum)。
e.用模糊规则观察器或输出曲面观察器,观看模糊推理情况。
f.将建立的FIS保存到磁盘,文件名后缀为.fis。
g.进行模糊控制仿真时,首先要将FIS发送到Matlab工作空间(workspace)中,用FIS窗口下File/Export/toworkspace实现,用户建立一个工作空间变量名(例如fuzzycontrol),这个变量将FIS系统作为Matlab的一个结构进行工作。
仿真时,打开fuzzylogiccontroller,输入FIS变量名,就可以进行仿真了。
3)建立SIMULINK仿真模型
在MATLAB的simulink仿真环境中建立模糊控制系统的方框图。
如图1所示。
其中有信号发生器,比较器,放大器(Gain),零阶保持器,多路混合器(Mux),模糊逻辑控制器(FIS)(在SimulinkLibraryBrowser/FuzzyLogicToolbox下添加),控制对象,示波器(scope)。
图1在线推理方式模糊控制仿真模型
4)调整Ke,Kec,Ku的值的大小(二阶系统模糊控制参考数据是100,1,-150),得到系统适合的输出曲线直到符合要求(如误差小于1%或者超调量小于5%)为止,观察输出曲线。
四、总结
实验三模糊自适应整定PID控制仿真实验
一、实验目的与要求
1.目的
(1)通过实验了解数字PID控制的原理
(2)通过实验实现离散系统的数字PID控制仿真
(3)通过实验了解模糊自适应整定PID控制的原理
(4)通过实验实现模糊自适应整定PID控制仿真
(5)通过实验掌握编程方式实现的模糊控制仿真
2.要求
(3)充分理解实验内容,并独立完成实验报告。
(4)实验报告要求:
实验题目、实验具体内容及实验功能、结果分析、收获或不足、程序清单。
二、实验内容
1.针对给定离散系统的输入信号的位置响应,设计离散PID控制器,编制相应的仿真程序。
(1)被控对象自己选定:
比如下传递函数
(2)针对离散系统的阶跃信号、正弦信号和方波信号的位置响应,设计离散PID控制器。
(3)采样时间为1ms,采用模糊PID控制进行阶跃响应,在第300个采样时间时控制器输出加1.0的干扰,编制炉温模糊控制系统的Matlab仿真程序
三、实验步骤
1.确定模糊自整定PID的算法基础,画出PID参数的在线自校正工作程序流程图
2.针对kp,ki,kd三个参数分别建立合适的模糊规则表
3.针对给定离散系统的阶跃信号、正弦信号和方波信号的位置响应,设计离散PID控制器,编制相应的仿真程序。
程序代码:
实验程序
%FuzzyTunningPIDControl
clearall;
closeall;
clc
a=newfis('fuzzpid');
a=addvar(a,'input','e',[-3,3]);%Parametere
a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]);
a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-3,-2,0]);
a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3,-1,1]);
a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2,0,2]);
a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1,1,3]);
a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,2,3]);
a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1,3]);
a=addvar(a,'input','ec',[-3,3]);%Parameterec
a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3,-1]);
a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-3,-2,0]);
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,'PM','trimf',[0,2,3]);
a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[1,3]);
a=addvar(a,'output','kp',[-0.3
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