模糊控制的强度转移推理方法

模糊控制的强度转移推理方法以第4章洗衣机为例（仿真程序：chap4_6.m），输入为油脂程度和污泥程度，输出为洗涤时间。规则如下：输入变量X和Y的隶属函数010203040506070809010000.20.40.60.81yDegreeofmembership010203040506000.20.40.60.81zDegreeofmembership输出变量Z的隶属函数输入X＝60，输入模糊化后,表达成X=0/NG+0.8/MG+0.2/LG输入Y＝70，输入模糊化后,表达成Y=0/SD+0.6/MD+0.4/LD010203040506070809010000.20.40.60.81yDegreeofmembershipX=0/NG+0.8/MG+0.2/LGY=0/SD+0.6/MD+0.4/LD一共有4条规则被激活（有效）：IFX=MGANDY=MDTHENZ=M0.80.60.6IFX=MGANDY=LDTHENZ=L0.80.40.4IFX=LGANDY=MDTHENZ=L0.20.60.2IFX=LGANDY=LDTHENZ=VL0.20.40.2前件的强度转移到后件。这是推理过程。010203040506000.20.40.60.81zDegreeofmembership按重心法，输出约为Z＝33.7与MATLAB仿真实验对比：第5章自适应模糊PID控制器过程+-kykyryPID控制器模糊规则与推理控制信号例1受控对象：G(S)=1/(S^2+2S+1)PID参数：Kp=0.85,Kd=0.5,Ki=1例子文件：pid1_fuzzy.mdlMATLAB仿真普通PID控制MATLAB仿真结构图例1仿真结果ts=10s,超调＝20％，tr=2.5s，ess=0例2普通PID和模糊控制切换控制当误差大于0.5时，采用模糊控制；小于0.5时，采用普通PID控制；PID参数：Kp=0.85,Kd=0.5,Ki=1；受控对象：G(S)=1/(S^2+2S+1)；模糊控制模块为2输入－1输出；规则库隶属函数例子文件pid2_fuzzy.mdl，FUZZY_PID.fisPBPMPMPSZEZEZEPBPMPBPBZEZEZEPBPSPSZENSZENMPBPMPSZENSNMNBPBPMPSZENBNBZEZEZENBNBNMNBZEZEZENSNMNMNBPBPMPMPSZEZEZEPBPMPBPBZEZEZEPBPSPSNSZENMPBPMPSZENMNBPBPMPSZENBNBZEZEZENBNBNMNBZEZEZENSNMNMNBNB△E△EEE单纯模糊控制运行情况仿真结构图模糊控制模块结构图误差E，误差的导数EC，控制输出U误差E的隶属函数误差导数EC的隶属函数输出U的隶属函数例2仿真实验结果ts=7.5s,超调＝4％，tr=4s，ess=0例3PID参数自适应模糊控制利用PID调节器对系统进行控制PID的3个参数随E和EC的变化而相应的变化。因此，这种控制器具有随条件变化而相应变化的自适应功能例子文件；pid3_fuzzy.mdl,FUZZY_PID3.fis仿真结构图Kp的模糊控制规则库Ki的模糊控制规则库Kd的模糊控制规则库模糊控制模块结构图误差E和误差导数EC隶属函数图Kp,Ki,Kd参数(增量)隶属函数图例3仿真实验结果ts=6.5s,超调＝0，tr=5s，ess=0实验分析（1）单纯PID控制器的效果不如PID＋模糊控制的效果好。这是因为PID在同时满足（a)响应的快速性,(b)超调要小,的时候，存在矛盾；（2）PID参数自适应变化时，控制效果强于参数不变的情况。因为，固定的参数难于同时满足控制过程中各个阶段的要求。例4将例3的规则库拆成3个独立的规则库例4仿真结果同例3一样结束