模糊控制系统的MATLAB仿真

2.5模糊控制仿真应用实例一、模糊控制系统的常用实现算法二、模糊控制系统的仿真实例三、模糊控制和传统PID控制的结合5.1Simlink仿真入门5.1.1Matlab中的仿真模块库•5.1.2仿真模型图的建立•1.打开模型编辑器界面•2.移入模块并予以合理布局2.编修模块参数、名称和形状的方法1）模块参数的编修•3.连接各模块1）连接各模块方法•连接模块的方法•连接分支线的方法2）插入模块方法4.小系统的封装1）封装方法•选中被封装的模块•进行封装2）自定义模块的编修（1）Icon（图标）对话框（2）Parameters（参数）对话框（3）Initialization（初始化）对话框（4）Documentation（文档）对话框3）自定义模块的查看PID控制系统原理框图PID控制系统仿真模型图PID控制系统仿真模型封装图5.1.3动态系统的Simulink仿真1.信号源2.显示器1）参数设置General菜单•坐标系数目•显示时间范围•坐标系标签Datahistory2)视频自动缩放按钮3控制系统的Simulink仿真1）调整信号源的有关参数2）调出显示器的显示屏3）开始仿真5.2模糊推理系统的设计与仿真5.2.1模糊推理系统的图形用户界面简介5.2.2模糊推理系统编辑器1.FIS编辑器界面简介•菜单条和模框区FileEditView模糊逻辑区和当前变量区2.FIS推理系统的编辑3.编辑FIS的维数4.编辑FIS输入、输出量的名称5.编辑FIS的名称6.编辑模糊逻辑推理的具体算法在下部模糊逻辑区中Sugeno型模糊推理系统编辑器的模糊逻辑算法与Mamdani型有所不同5.2.3隶属函数编辑器1.MF编辑器界面简介2.Mamdani型FIS中隶属函数（MF）的编辑1)编辑输入变量的论域和显示范围2）增加覆盖输入量模糊子集的数目•编辑MF类型•编辑隶属函数的数目•3）编修隶属函数曲线•MF的命名•细化MF的类型•非标准函数MF的编修4）编修模糊子集位置5）删除模糊子集的方法•单击•删除3.SUGeno型FIS隶属函数MF的编辑1）进入二维SUGeno型FIS编辑器2）调出Sugeno型MF编辑器5.2.4模糊规则编辑器1.模糊规则编辑器界面简介1）Rule编辑器上的主菜单2）Rule编辑器上的显示区和编辑区3）Rule编辑器上的“显示带”4）Rule编辑器上的编辑功能按钮2.表述模糊规则的语言和格式编辑1）语言型2）符号型3）索引型3.模糊规则的编辑方法1）编辑一条新模糊规则的方法2）修改模糊规则3）删除编好的模糊规则例题：（1）确定结构（2）编辑输入变量“level”和“rate”（3）编辑输出量“valve”（4）编辑模糊规则（5）保存液位FIS并退出FIS编辑系统5.2.5模糊规则观测窗1.RuleViewer(Mamdani)的界面2.Mamdani型和Sugeno型规则观测器比较例：5.2.6FIS输出量曲面观测窗1.输出量曲面观测窗界面简介2.利用输出量曲面观测窗进行分析研究5.2.7用GUI设计Mamdani型模糊系统举例1.选择模糊控制器的结构及模糊逻辑算法2.定义覆盖输入、输出变量的模糊子集3，编辑模糊控制规则4.观测模糊推理过程4.观测模糊推理过程5.观测清晰化方法对输出量的影响6.观测整个论域上输出量与输入变量间的关系5.2.8用GUI设计Sugeno型模糊系统举例1.选择模糊系统的结构及逻辑算法2.定义输入、输出变量的模糊子集1）增加一个输出函数2）命名3）输入参数3.输入模糊控制规则4.观测模糊推理过程5.观测整个论域上输出量与输入量间的关系5.3模糊控制系统的设计与仿真5.3.1FIS与Simulink的连接1.模糊逻辑工具箱简介2.把FIS嵌入模糊逻辑控制器的方法1）把FIS结构文件送入工作空间（1）在MAtlab主窗口中用指令readfis(2)在FIS编辑器中使用鼠标2）把FIS结构文件嵌入FuzzyLogicController5.3.2构建模糊控制系统的仿真模型图例5-51.利用GUI编辑FIS结构文件，即构建模糊控制器2.在模型编辑器中构建模糊控制系统的仿真模型图3.利用模型图对系统进行仿真按图5-80所示，调入并摆好各个模块的位置液位模糊控制系统仿真模型图在Comparision屏幕上出现信号源输出的方波经过模糊控制系统前（黄色）后（红）的两条波形曲线，如图5-85所示5.3.3通过仿真对系统进行分析1.Matlab中的模糊模型仿真示例2.用仿真模型图观察系统结构3.隶属函数对控制效果的影响4.模糊规则对控制效果的影响5.清晰化算法对控制效果影响6.Sltank中模糊控制和PID控制的比较MATLAB中的模糊模型仿真示例列表MATLAB中Sltank系统的详细结构框图水位PID控制系统的方波及其响应曲线一、模糊控制系统的常用实现算法1．定义输入和输出变量及其个数2．定义所有变量的模糊化条件3．设计控制规则库4．设计模糊推理结构5．选择解模糊判决方法设计模糊推理结构•Mamdani法•Lorsen法•Takagi-Sugeno方法。(1).Mamdani方法利用“极大—极小”合成规则定义模糊蕴含表达的关系。例如：表达的关系定义为:RifxAyB为，then为CR()()(,)ABCXYxyRABxy当为时，X'AA'AB(()(()()))''xXCYxxyBARy(2).Lorsen方法采用乘积运算作为蕴含规则()()(,)ABPXYxyRABxy当为时，X'AA'AB(()(()()))''xXPYxxyBARy(3).Takagi-Sugeno方法与其他模糊推理不同，Takagi-Sugeno型模糊推理将去模糊化也结合到推理过程中，其输出为精确量。零阶系统：一阶系统：:RifxAyBzk为，为,then:RifxAyBzpxqyr为，为,then二、模糊控制系统控制器设计的仿真实例•Matlab环境的simulink工具箱1、水位控制系统控制目的:根据偏差调节阀门开度，以达到调整水位跟随设定信号.仿真实现步骤:(1)分析对象,建立模型(2)确定输入变量和输出变量(3)总结控制器规则(4)建立模糊控制器(5)进行仿真三条规则五条规则2.倒车实验模糊控制器可以实现对于卡车倒车入位进行调控输入变量选择校车与入位点之间的距离,输出变量选择转向角度。可以建立一个Sugeno型模糊系统，其输入变量为控制规则:当是“远”时，当是“近”时，distanceqdistancexdistancedistancex3、单级倒立摆控制目的：使得小车沿滑轨在水平方向运动，且倒立摆在垂直平面内稳定三、模糊控制和传统PID控制的结合•例：被控对象为，采样时间为1ms，在第300个采样时刻加入1.0的干扰信号，采用模糊PID控制进行控制。32523500()87.3510470pGssss