智能控制课后仿真.docx
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智能控制课后仿真.docx
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智能控制课后仿真
《智能控制》
课后仿真报告
院(系):
电气与控制工程学院
专业班级:
自动化1301班
姓名:
杨光辉
学号:
1306050115
题目2-3:
求二阶传递函数的阶跃相应
取采样时间为1ms进行离散化。
参照专家控制仿真程序,设计专家PID控制器,并进行MATLAB仿真。
专家PID控制MATLAB仿真程序清单:
%ExoertPIDController
clearall;%清理数据库中所有数据
closeall;%关闭所有界面图形
ts=0.001;%对象采样时间,1ms
sys=tf(133,[1,25,0]);%受控对象的传递函数
dsys=c2d(sys,ts,'z');%连续系统转化为离散系统
[num,den]=tfdata(dsys,'v');%离散化后参数,得num和den值
u_1=0;u_2=0;%设定初值,u_1是第(k-1)步控制器输出量
y_1=0;y_2=0;%设定初值,y_1是第(k-1)步系统对象输出量
x=[0,0,0]';%设定误差x1误差导数x2误差积分x3变量初值
x2_1=0;%设定误差导数x2_1的初值
kp=0.6;%设定比例环节系数
ki=0.03;%设定积分环节系数
kd=0.01;%设定微分环节系数
error_1=0;%设定误差error_1的初值
fork=1:
1:
5000%for循环开始,k从1变化到500,每步的增量为1
time(k)=k*ts;%仿真时长[0.0010.5]s
r(k)=1.0;%TracingStepSignal系统输入信号
u(k)=kp*x
(1)+kd*x
(2)+ki*x(3);%PIDControllerPID控制器
%Expertcontrolrule
%Rule1:
Unclosedcontrolrule规则1:
开环控制
ifabs(x
(1))>0.8%if循环开始,产生式规则,if...then...;误差的绝对值大于
u(k)=0.45;%控制器输出量等于
elseifabs(x
(1))>0.40
u(k)=0.40;
elseifabs(x
(1))>0.20
u(k)=0.12;
elseifabs(x
(1))>0.01
u(k)=0.10;
end%if循环结束
%Rule2规则2
ifx
(1)*x
(2)>0|(x
(2)==0)%if循环开始,如果误差增大或不变
ifabs(x
(1))>=0.05%内嵌if循环开始,如果误差绝对值大于
u(k)=u_1+2*kp*x
(1);%控制器输出量施加较强控制
else%否则
u(k)=u_1+0.4*kp*x
(1);%控制器输出量施加一般控制
end%内嵌if循环结束
end%if循环结束
%Rule3规则3
if(x
(1)*x
(2)<0&x
(2)*x2_1>0)|(x
(1)==0)%if循环开始,如果误差减小或消除
u(k)=u(k);%控制器输出量不变
end%if循环结束
%Rule4规则4
ifx
(1)*x
(2)<0&x
(2)*x2_1<0%if循环开始,如果误差处于极值状态
ifabs(x
(1))>=0.05%内嵌if循环开始,如果误差绝对值大于
u(k)=u_1+2*kp*error_1;%控制器输出量施加较强控制
else%否则
u(k)=u_1+0.6*kp*error_1;%控制器输出量施加一般控制
end%内嵌if循环结束
end%if循环结束
%Rule5:
IntegrationseparationPIcontrol规则5;运用PI控制来消除误差
ifabs(x
(1))<=0.001%if循环开始如果误差绝对值小于(很小)
u(k)=0.5*x
(1)+0.010*x(3);%控制器输出量用比例和积分输出
end%if循环结束
%Restrictingtheoutputofcontroller对控制输出设限
ifu(k)>=10
u(k)=10;%设控制器输出量上限值
end
ifu(k)<=-10
u(k)=-10;%设控制器输出量下限值
end
%LinearmodelZ变化后系统的线性模型
y(k)=-den
(2)*y_1-den(3)*y_2+num
(1)*u(k)+num
(2)*u_1+num(3)*u_2;
error(k)=r(k)-y(k);%系统误差error的表达式,等于系统输入减去输出
%--------Returnofparameters--------%每步计算时的参数更新
u_2=u_1;u_1=u(k);%u(k)代替u_1
y_2=y_1;y_1=y(k);%y(k)代替y_1
x
(1)=error(k);%CalculatingP赋误差error值于x1
x2_1=x
(2);%赋值前步计算时的误差导数X2的值等于X2_1
x
(2)=(error(k)-error_1)/ts;%CalculatingD求误差导数x2,用于下一步的计算
x(3)=x(3)+error(k)*ts;%CalculatingI求误差积分x3
error_1=error(k);%赋误差error值于error_1
end%for循环结束,整个仿真时长计算全部结束
figure
(1);%图形1
plot(time,r,'b',time,y,'r');%画图,以时间为横坐标,分别画出系统输入、输出随时间的变化曲线
xlabel('time(s)');ylabel('r,y');%标注坐标
figure
(2);%图形2
plot(time,r-y,'r');%画r-y,即误差随时间的变化曲线
xlabel('time(s)');ylabel('error');%标注坐标
专家PID控制MATLAB仿真程序过程及结果:
1.在MATLAB编辑环境下编写专家PID控制仿真程序
2.编译运行程序后
Figure1:
PID控制阶跃响应曲线
Figure2:
误差响应随时间变化曲线
题目3-4:
如果
且
,则
。
现已知
且
,利用模糊推理公式(3.27)和(3.28)求
,并采用MATLAB进行仿真。
模糊推理MATLAB仿真程序清单:
clearall;%清理数据库中所有数据
closeall;%关闭所有界面图形?
A=[1;0.5];%输入各元素在A中的隶属度
B=[0.1,0.5,1];%输入各元素在B中的隶属度
C=[0.2,1];%输入各元素在C中的隶属度
%CompoundofAandB%合成A和B
fori=1:
2%A矩阵的行数取值i
forj=1:
3%B矩阵的列数取值j
AB(i,j)=min(A(i),B(j));%实现A,B的“与”关系
end
end
%TransfertoColumn%转换列向量
T1=[];%定义转置矩阵T1
fori=1:
2%AB矩阵的行数取值i
T1=[T1;AB(i,:
)'];%转置AB矩阵
end
%GetfuzzyR%确立模糊关系矩阵R
fori=1:
6%R矩阵列数取值i
forj=1:
2%R矩阵行数取值j
R(i,j)=min(T1(i),C(j));%确定模糊关系矩阵R
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
A1=[0.8,0.1];%输入各元素在A1中的隶属度
B1=[0.5,0.2,0];%输入各元素在B1中的隶属度
fori=1:
2%A1矩阵的行数取值i
forj=1:
3%B1矩阵的行数取值j
AB1(i,j)=min(A1(i),B1(j));%实现A1和B1的“与”关系
end
end
%TransfertoRow%转换行向量
T2=[];%定义转置矩阵T2
fori=1:
2%AB1矩阵的行数取值i
T2=[T2,AB1(i,:
)];%扩展A1B1矩阵
end
%GetoutputC1%确定输出
fori=1:
6%转置矩阵T2列数取值
forj=1:
2%模糊矩阵R行数取值
D(i,j)=min(T2(i),R(i,j));
C1(j)=max(D(:
j));%输出C1矩阵
end
end
模糊推理MATLAB仿真程序过程及结果:
1.在MATLAB编辑环境下编写模糊推理仿真程序
2.编译运行程序后
AB与关系:
转置矩阵T1:
模糊矩阵R:
A1B1与关系:
转置矩阵T2:
输出矩阵C1:
题目4-3:
已知某一炉温控制系统,要求温度保持在600℃恒定。
针对该控制系统有以下控制经验:
(1)若炉温低于600℃,则升压;低得越多升压越高。
(2)若炉温高于600℃,则降压;高得越多降压越低。
(3)若炉温等于600℃,则保持电压不变。
设模糊控制器为一维控制器,输入语言变量为误差,输出为控制电压。
输入、输出变量的量化等级为7级,取5个模糊集。
试设计隶属度函数误差变化划分表、控制电压变化划分表和模糊控制规则表。
解:
输入(e)以及输出(u)分为5个模糊集:
NB、NS、ZO、PS、PB。
输入变量(e)以及输出变量(u)分为7个等级:
-3、-2、-1、0、+1、+2、+3。
炉温变化e划分表
隶属度
变化等级
-3
-2
-1
0
1
2
3
模
糊
集
PB
0
0
0
0
0
0.5
1
PS
0
0
0
0
1
0.5
0
ZO
0
0
0.5
1
0.5
0
0
NS
0
0.5
1
0
0
0
0
NB
1
0.5
0
0
0
0
0
控制电压变化划分表
隶属度
变化等级
-3
-2
-1
0
1
2
3
模
糊
集
PB
0
0
0
0
0
0.5
1
PS
0
0
0
0
1
0.5
0
ZO
0
0
0.5
1
0.5
0
0
NS
0
0.5
1
0
0
0
0
NB
1
0.5
0
0
0
0
0
模糊控制规则表
若(IF)
NBe
NSe
ZOe
PSe
PBe
则(THEN)
NBu
NSu
ZOu
PSu
PBu
炉温模糊控制MATLAB仿真程序清单:
%FuzzyControlforfurnacetemperature
clearall;%清理数据库中所有数据
closeall;%关闭所有界面图形
a=newfis('fuzz_temperature');%模糊炉温
a=addvar(a,'input','e',[-3,3]);%Parametere输入参数e的取值范围
a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]);
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,'PB','smf',[1,3]);
a=addvar(a,'output','u',[-3,3]);%Parameteru输出参数u的取值范围
a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-3,-1]);
a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-3,-2,1]);
a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-2,0,2]);
a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-1,2,3]);
a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[1,3]);
rulelist=[1111;%Edit?
rule?
base编辑规则库
2211;
3311;
4411;
5511];
a=addrule(a,rulelist);
a1=setfis(a,'DefuzzMethod','mom');%Defuzzy
writefis(a1,'temperature');%Savetofuzzyfile"temperature.fis"保存模糊文件"temperature.fis"
a2=readfis('temperature');
figure
(1);%图形1
plotfis(a2);%画图
figure
(2);%图形2
plotmf(a,'input',1);%画图
figure(3);%图形3
plotmf(a,'output',1);%画图
flag=1;%设标志位1
ifflag==1%如果标志位为1
showrule(a)%Showfuzzyrulebase显示模糊规则库
ruleview('temperature');%DynamicSimulation动态模拟
end%结束
disp('-------------------------------------------------------');
disp('fuzzy?
controller?
table:
e=[-3,+3],u=[-3,+3]');
disp('-------------------------------------------------------');
fori=1:
1:
7
e(i)=i-4;
Ulist(i)=evalfis([e(i)],a2);
end%结束
Ulist=round(Ulist)
e=-3;%Error出错
u=evalfis([e],a2)%Usingfuzzyinference利用模糊推理
炉温模糊控制MATLAB仿真程序过程及结果:
1.在MATLAB编辑环境下编写炉温模糊控制仿真程序
2.编译运行程序后
Figure1:
Figure2:
Figure3:
炉温规则查看器:
调整输入变量可得到不同的输出
仿真心得:
通过这次课后仿真,让我对专家控制、模糊控制有了更进一步的理解,同时也对MATLAB这个重要的专业工具的使用更加熟练。
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