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模糊控制实验.docx
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模糊控制实验
《模糊控制理论》
——上机实验报告
学号:
040401179
姓名:
王昊
班级:
04级自动化3班
指导老师:
车国林
昆明理工大学信息工程自动化学院
2006年12月
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
(2006—2007学年第2学期)
课程名称:
模糊控制开课实验室:
34012006年12月
专业:
2004年级自动化
自动化043C方向
学号040401179
姓名:
王昊
成绩:
实验名称:
用MATLAB设计模糊控制器
指导教师:
车国霖
一、实验目的:
1.数据模糊控制器极其设计基本过程和原理
2.在MATLAB环境下设计模糊控制器
二、实验要求:
1.比较PID控制器与模糊控制器的性能
2.比较PID控制器与模糊控制器的量化因素
三、实验内容:
1.熟悉模糊控制器设计的基本原理,应用MATLAB的模糊逻辑工具箱进行模糊推理:
输入模糊化,获取输入,确定它们通过隶属函数而属于每个适当的模糊集合的隶属度、应用模糊算子等。
2.熟悉PID控制器设计和仿真的基本原理,应用MATLAB的SIMULINK进行仿真,通过修改Kp,Ki,Kd的参数调整控制器的性能。
3.应用SIMULINK比较PID控制器与模糊控制器的性能。
4、运行模糊控制器设计的M文件
%FuzzyController
clearall;
closeall;
a=newfis('fuzzf');
f1=1;
a=addvar(a,'input','e',[-3*f1,3*f1]);%Parametere
a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3*f1,-1*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-3*f1,-2*f1,0]);
a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3*f1,-1*f1,1*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2*f1,0,2*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1*f1,1*f1,3*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,2*f1,3*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1*f1,3*f1]);
f2=1;
a=addvar(a,'input','ec',[-3*f2,3*f2]);%Parameterec
a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3*f2,-1*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-3*f2,-2*f2,0]);
a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-3*f2,-1*f2,1*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-2*f2,0,2*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-1*f2,1*f2,3*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'PM','trimf',[0,2*f2,3*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[1*f2,3*f2]);
f3=1.5;
a=addvar(a,'output','u',[-3*f3,3*f3]);%Parameteru
a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-3*f3,-1*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-3*f3,-2*f3,0]);
a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-3*f3,-1*f3,1*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-2*f3,0,2*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-1*f3,1*f3,3*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'PM','trimf',[0,2*f3,3*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[1*f3,3*f3]);
rulelist=[11111;%Editrulebase
12111;
13211;
14211;
15311;
16311;
17411;
21111;
22211;
23211;
24311;
25311;
26411;
27511;
31211;
32211;
33311;
34311;
35411;
36511;
37511;
41211;
42311;
43311;
44411;
45511;
46511;
47611;
51311;
52311;
53411;
54511;
55511;
56611;
57611;
61311;
62411;
63511;
64511;
65611;
66611;
67711;
71411;
72511;
73511;
74611;
75611;
76711;
77711];
a=addrule(a,rulelist);
%showrule(a)%Showfuzzyrulebase
a1=setfis(a,'DefuzzMethod','mom');%Defuzzy
writefis(a1,'fuzzf');%savetofuzzyfile"fuzzf.fis"whichcanbe
%simulatedwithfuzzytool
a2=readfis('fuzzf');
disp('fuzzycontrollertable:
e=[-3,+3],ec=[-3,+3]');
Ulist=zeros(7,7);
fori=1:
7
forj=1:
7
e(i)=-4+i;
ec(j)=-4+j;
Ulist(i,j)=evalfis([e(i),ec(j)],a2);
end
end
Ulist=ceil(Ulist)
figure
(1);
plotfis(a2);
figure
(2);
plotmf(a,'input',1);
figure(3);
plotmf(a,'input',2);
figure(4);
plotmf(a,'output',1);
5、运行SIMULINK,模糊控制器与PID控制器设计如图
(1):
(1)、通过对比两个PID参数不同,说明三个参数对控制器性能的影响;
(2)、通过控制同一对象比较PID与模糊控制器的性能。
FigureNO.1
FigureNO.2
FigureNO.3
FigureNO.4
四、实验结果:
1、PID控制器三个参数对系统性能的影响
(1)Kp不同,其他相同(Kp1=60,Kp2=100)
(2)ki不同,其它相同(ki1=1,ki2=3)
(3)kd不同,其它相同()
2、模糊控制器与PID控制器的比较
3、不同的量化因子下的模糊控制器的比较
(1)、Ke=0.5,kec=0.5,ku=0.75
(2)、ke=5,kec=5,ku=7.5
五、结果分析:
1、系数Ki可消除系统的静态误差,适用于有自平衡性的系统。
加大积分系数KI(减小TI)有利于减小系统静差,但过强的积分作用会使超调量加剧,甚至引起振荡;微分系数KD的值对响应过程影响非常大。
若KP取得过小,能使系统减少超调量,稳定裕度增大,但会降低系统的调节精度,使过渡过程时间延长;不同的量化因子对模糊控制器的影响很大,过大则精度过小,过小则控制系统速度过底;
2、若增加微分作用KD,有利于加快系统响应,使超调量减小,增加稳定性,但也会带来扰动敏感,抑制干扰能力减弱。
比例系数KP增大可以加快响应速度,减小系统稳态误差,提高控制精度。
但是KP过大会产生较大超调,甚至导致系统不稳定;
3、与传统的控制相比,模糊控制有以下优点:
(1)、模糊控制适用于,不易获得精确数学模型的被控对象,其结构参数不很清楚或难以获得,只要求掌握操作人员或领域专家的经验或知识;
(2)、模糊控制是一种语言变量控制器,其控制规则只用语言变量的形式定性的表达,构成了被空对象的模糊模型。
在经典控制中,系统模型是用传递函数来描述;
(3)、模糊控制系统的鲁棒性强,尤其适用于非线性、时变、滞后系统的控制。
六、实验总结:
模糊控制在实际的应用中是很广泛被运用的,无论是从模糊控制的模糊规则,还是模糊控制的模糊关系,无论从模糊控制的模糊推理,还是模糊控制的模糊判决,都只有在实践中摸索才能体会出其中的意义。
而运用MATLAB环境仿真模拟,使得模糊控制器的设计更加快洁。
在实践中一定要注意耐心,在MATLAB语言程序存在问题时一定要耐心的检查纠正,每一个函数都要验证。
在编程中思想一定要清晰,只有清晰了才能减少程序出错的可能。
还有一点是函数的命名,尽量与实际模糊控制联系,只有这样才能减少错误。
总之,模糊控制理论和MATLAB无论在以后的学习还是工作中都是十分有用的,在此次上机实验中我也学到了很多有用的东西,在以后我还将认真学习下去。
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