1、精選優質文檔-傾情為你奉上模糊控制理論與應用專 業：姓 名：學 號：指導教師：完成時間：二一一年八月1、設在論域e(誤差)-4，-2，0，2，4和控制電壓u=0，2，4，6，8上定義的模糊子集的隸屬度函數分別如圖1、2所示。專心-專注-專業圖1圖2已知模糊控制規則：規則1：如果誤差e為ZE，則u為ZE；規則2：如果誤差e為PS，則u為NS。試應用瑪達尼推理法計算當輸入誤差e=0.6時，輸出電壓u=?（精確化計算采用重心法）采用重心法去模糊化解答：（1）輸入輸出模糊化1) 確定輸入輸出變量，2) 確定輸入輸出變量的模糊語言值（模糊集合）3) 建立隸屬度函數方程對于誤差來說：對于控制電壓來說：（2

2、）根據經驗建立模糊控制規則：IF(e)NBNSZEPSPBTHEN(u)PBPSZENSNB（3）1）根據規則1：規則1、如果誤差e是ZE，則控制U為ZE;有：誤差由規則1得到故控制：解得：U11=3.4，U12=4.6；2）根據規則2、如果誤差e是PS，則控制U為NS;誤差由規則2得到故控制：解得：U21=0.6，U22=3.4；3）根據重心法，去模糊化輸出電壓為：2、已知某一加爐爐溫控制系統，要求溫度保持在600恒定。目前此系統采用人工控制方式，并有以下控制經驗（1）若爐溫低于600，則升壓；低得越多升壓越高。（2）若爐溫高于600，則降壓；高得越多降壓越低。（3）若爐溫等于600，則保持

3、電壓不變。設模糊控制器為一維控制器，輸入語言變量為誤差，輸出為控制電壓。兩個變量的量化等級為七級、取五個語言值。隸屬度函數根據確定的原則任意確定。試按常規模糊邏輯控制器的設計方法設計出模糊邏輯控制表。解答：兩個變量的量化等級為七級、取五個語言值。量化等級為七級量化等級-3-2-10123五個語言值PB、PS、ZE、NS、NB給定值600模糊控制器選用的系統的實際溫度T與溫度給定值Td的誤差作為輸入語言變量，把控制加熱裝置的供電電壓u選作輸出語言變量。溫度900以上800700600500400300以下誤差為E-300-200-1000100200300控制電壓U10202530354050量

4、化等級-3-2-10123狀態變量相關的隸屬度函數PB000000.31PS00000.410.4ZE000.110.100NS0.410.40000NB10.300000誤差隸屬度函數模糊輸出量隸屬度函數規則1、如果誤差e是NB，則控制U為NB;規則2、如果誤差e是NS，則控制U為NS;規則3、如果誤差e是ZE，則控制U為ZE;規則4、如果誤差e是PS，則控制U為PS;規則5、如果誤差e是PB，則控制U為PB;按照離散重心法：重心法重心法 是取模糊隸屬度函數的曲線與橫坐標圍城面積的重心為模糊推理最終輸出值。連續：模糊控制邏輯表離散：1)從誤差隸屬度圖看到PB,PS規則4、如果誤差e是PS，則

5、控制U為PS;誤差由規則4得到控制：規則5、如果誤差e是PB，則控制U為PB;誤差由規則5得到控制：最后的輸出增量為上面兩條控制量的合成，模糊輸出量隸屬度函數精確化控制輸出：2)從誤差隸屬度圖看到PB,PS規則4、如果誤差e是PS，則控制U為PS;誤差由規則4得到控制：規則5、如果誤差e是PB，則控制U為PB;誤差由規則5得到控制：最后的輸出增量為上面兩條控制量的合成，模糊輸出量隸屬度函數精確化控制輸出：3)從誤差隸屬度圖看到PS,ZE規則3、如果誤差e是ZE，則控制U為ZE;誤差由規則3得到控制：規則4、如果誤差e是PS，則控制U為PS;誤差由規則4得到控制：最后的輸出增量為上面兩條控制量的

6、合成，模糊輸出量隸屬度函數精確化控制輸出：4)從誤差隸屬度圖看到ZE規則3、如果誤差e是ZE，則控制U為ZE;誤差由規則3得到控制：最后的輸出增量為上面一條控制量的合成，模糊輸出量隸屬度函數精確化控制輸出：5)從誤差隸屬度圖看到ZE,NS規則2、如果誤差e是NS，則控制U為NS;誤差由規則1得到控制：規則3、如果誤差e是ZE，則控制U為ZE;誤差由規則3得到控制：最后的輸出增量為上面兩條控制量的合成，模糊輸出量隸屬度函數精確化控制輸出：6)從誤差隸屬度圖看到NS,NB規則1、如果誤差e是NB，則控制U為NB;誤差由規則1得到控制：規則2、如果誤差e是NS，則控制U為NS;誤差由規則2得到控制：

7、最后的輸出增量為上面兩條控制量的合成，模糊輸出量隸屬度函數精確化控制輸出：7)從誤差隸屬度圖看到NS,NB，規則1、如果誤差e是NB，則控制U為NB;誤差由規則1得到，控制：；規則2、如果誤差e是NS，則控制U為NS;誤差由規則2得到控制：，最后的輸出增量為上面兩條控制量的合成，模糊輸出量隸屬度函數精確化控制輸出：溫度900以上800700600500400300以下誤差為E-300-200-1000100200300因此模糊邏輯控制表E-3-2-10123控制電壓U13.3333202030404046.66673、假設受控對象為，選擇K1=K2=Ku=1及，這樣可以建立起如圖3所示的仿真框

8、圖，對該系統進行仿真則可以得出輸出曲線和控制器參數曲線。圖3解答：模糊PID控制器的典型結構如圖4所示。由于直接用模塊搭建前面的模糊PID控制器算法比較復雜，所以這里采用S-函數的形式來構造該模塊。考慮到本題想顯示變化的Kp，,Ki，Kd系數，所以暫時選擇輸出個數為4；輸入信號可以選擇兩路，即這樣可以容易地編寫出如下的S-函數來表示模糊PID控制器的核心部分。圖4 模糊PID控制器控制框圖functionsys,x0,str,ts=fuz_pid(t,x,u,flag,T,aFuz,fx0,gam)switch flag, case 0, sys,x0,str,ts=mdlInitialize

9、Sizes(T); case 2, sys=mdlUpdates(x,u); case 3, sys=mdlOutputs(x,u,T,aFuz,fx0,gam); case 1,4,9, sys=; otherwise,error('Unhandledflag= ',num2str(flag);end;functionsys,x0,str,ts=mdlInitializeSizes(T)sizes=simsizes;sizes.NumContStates=0; sizes.NumDiscStates=3;sizes.NumOutputs=4; sizes.NumInputs=

10、2;sizes.DirFeedthrough=0; sizes.NumSampleTimes=1;sys=simsizes(sizes);x0=zeros(3,1);str=;ts=T 0;function sys=mdlUpdates(x,u)sys=u(1);x(2)+u(1);u(1)-u(2);function sys=mdlOutputs(x,u,T,aFuz,fx0,gam)Kpid=fx0+gam(:).*evalfis(x(1,3),aFuz)'sys=Kpid'*x;Kpid;有了核心的S-函數，則可以構造封裝出模糊PID控制模塊，其內部結構如圖5所示，該圖中

11、引用了S-函數fuz_pid.m，其參數對話框如圖6所示，整個PID控制器的參數設置對話框如圖7所示。圖5 模糊PID控制器結構圖6 fuz_pid模塊參數設置圖7 模糊PID控制器參數對話框在模糊P1D控制器中，根據經驗可以構造出表1中給出的參數變化表，根據該模糊表可以MATLAB環境下輸入該模糊推理系統，該系統仍有兩輸入，但和前面不同的是，該系統將有三路輸出，分別對應于，。根據模糊規則表，可以用fuzzy()函數可視地建立起整個模糊推理系統c7fuzpid.fis，該系統有兩路輸入和三路輸出，如圖8所示。該模型中選擇輸入和輸出變量的范圍均為(-3，3)，為方便起見，應該保持該模糊推理系統的

12、輸入、輸出變量范圍，而推理結果可以由系數來修正。在模糊系統中，模糊規則編輯程序界面如圖9所示，而得出的3個規則曲面在圖10中給出。表1 PID控制器模糊邏輯NBNMNSZEPSPMPBNBNMNSZEPSPMPBNBNMNSZEPSPMPBNBPBPBPMPMPSZEZENBNBNMNMNSZEZEPSNSNBNBNBNMPSNMPBPBPMPSPSZEZENBNBNMNSNSZEZEPSNSNBNBNBNMPSNSPMPMPMPMZENSNSNBNMNSNSZEPSPSZENSNMNMNSNSZEZEPMPMPSZENSNMNMNMNMNSZEPSPMPMZENSNSNSNSNSZEPSPSPSZENSNSNMNMNMNSZ