模糊控制大作业-南航-智能控制

1模糊控制器大作业一、题目要求考虑如下某水下航行器的水下直航运动非线性模型：()||ammvkvvuyv其中vR为水下航行器的前进速度，uR为水下航行器的推进器推力，yR为水下航行器的输出，航行器本体质量、附加质量以及非线性运动阻尼系数分别为100,15,10ammk。作业具体要求：1、分别采用fuzzy工具箱设计模糊控制器使得系统稳定或跟踪期望指令信号。2、分析量化因子和比例因子对模糊控制器控制性能的影响。3、比较分析系统在模糊控制和PID控制作用下的抗干扰能力(加噪声干扰)和抗非线性能力(加死区和饱和特性)。二、构建模糊控制Simulink仿真模型1.模糊控制器的设计（1）观测量：输入量、输出量（控制量）由题目要求分析可知，在这个水下航行器的水下直航运动非线性模型中，输入量是水下航行器的推进器推力uR，输出是水下航行器的前进速度vR。（2）根据系统实际情况，选择误差e，误差变化ec和控制量u的论域erange:[-66]ecrange:[-66]urange:[-66]（3）e，de和u语言变量的选取e7个：NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PBec7个：NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PBu7个：NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB2（4）模糊控制规则确定ueNBNMNSZOPSPMPBecNBPBPBPMPMPSZOZONMPBPBPMPMPSZOZONSPBPBPMPSZONMNMZOPBPBPMZONMNBNBPSPMPMZONSNMNBNBPMZOZONSNMNMNBNBPBZOZONSNMNMNBNB表1模糊规则表图1模糊控制规则的添加在模糊控制器的设置中，分别对控制器中的E、EC、U进行设置，按照（2）中的选择确定论域范围，均为[-66]，选择的隶属函数为高斯函数分布。32.模糊控制的仿真按照模糊控制器的结构在Simulink环境下搭建仿真模型，如下图所示：图2水下航行器模糊控制器仿真其中，system子系统模型如下：图3水下航行器非线性模型仿真由仿真图可以清晰看到量化因子Ke、Kec和比例因子Ku。通过readfis函数将模糊规则控制库‘fuzzy_controller.fis’导入到fuzzy-logiccontroller中。当比例因子和量化因子设置为Ke=4，Kec=2，Ku=100，输出的阶跃响应如下：01234567800.20.40.60.81time/sstepresponse图4参数设置为Ke=4，Kec=2，Ku=100的阶跃响应4三、仿真系统性能分析1.量化因子对模糊控制器性能的影响在模糊控制器中，两个输入（即误差和误差的倒数）前要加入量化因子，将连续论域转化为离散论域，则量化因子eexnK；对误差倒数，量化因子为ececxmK；模糊输出的控制量u的比例因子为lyKuu减小量化因子，设置Ke=2，其他为Kec=2，Ku=100保持不变。得到的系统阶跃响应输出如下：01234567800.20.40.60.81time/sstepresponse图5参数设置为Ke=2，Kec=2，Ku=100的阶跃响应增大量化因子，设置Ke=6，其他为Kec=2，Ku=100保持不变。得到的系统阶跃响应输出如下：01234567800.20.40.60.81time/sstepresponse图6参数设置为Ke=6，Kec=2，Ku=100的阶跃响应由图4、图5和图6的对比分析可以看出，量化因子Ke的大小对控制系统的动态性能影响很大。Ke增大时，系统阶跃响应加快，系统静差也随之减小。52.比例因子对模糊控制器性能的影响减小比例因子，设置Ku=80，其他Ke=2，Kec=2保持不变，得到的系统阶跃响应输出如下：01234567800.20.40.60.81time/sstepresponse图7参数设置为Ke=2，Kec=2，Ku=80的阶跃响应增大比例因子，设置Ku=500，其他Ke=2，Kec=2保持不变，得到的系统阶跃响应输出如下：01234567800.20.40.60.81time/sstepresponse图8参数设置为Ke=2，Kec=2，Ku=500的阶跃响应由图4、图7和图8的对比分析可以看出，比例因子Ku的大小对控制系统的动态性能影响很大。Ku增大时，系统阶跃响应加快，系统静差也随之减小。四、模糊控制器和PID控制器抗干扰性能比较1.PID控制系统仿真与抗干扰分析（1）水下航行器PID控制仿真图9水下航行器PID控制仿真图605101500.20.40.60.81time/sstepresponse图10水下航行器PID控制阶跃响应其中，PID控制器的参数设置为Kp=600、Ki=500、Kd=10。（2）加入噪声干扰的水下航行器PID控制仿真加入噪声干扰后，PID控制仿真图如下：图11加入噪声干扰后的水下航行器PID控制仿真图阶跃响应如下图所示：05101500.20.40.60.81time/sstepresponse图12加入噪声干扰后的水下航行器PID控制阶跃响应72.模糊控制系统仿真与抗干扰分析加入噪声干扰后的模糊控制仿真图如下：图13加入噪声干扰后的水下航行器模糊控制仿真图阶跃响应如下图所示：01234567800.20.40.60.81time/sstepresponse图14加入噪声干扰后的水下航行器模糊控制阶跃响应分别对模糊控制系统和PID控制系统加入干扰信号白噪声，如图11以及图13所示，由响应曲线图12，图14可得，PID控制加入噪声干扰使系统出现比较剧烈的震荡。对加入模糊控制器的系统加入噪声干扰，系统的抗干扰能力比PID控制器要略好，震荡的幅度比较小。3.PID控制器和模糊控制器抗非线性能力对比加入死区和饱和特性后模糊控制与PID控制均出现负误差，与PID控制相比，模糊控制的响应时间变化不大，但是稳态误差变化较大，所以，综合来看，PID控制的抗非线性干扰能力强。8图15模糊控制系统仿真图（加死区和饱和特性）图16PID控制系统仿真图（加死区和饱和特性）01234567800.20.40.60.81time/sstepresponse图17模糊控制系统响应曲线（加死区和饱和特性）05101500.20.40.60.81time/sstepresponse图18PID控制系统响应曲线（加死区和饱和特性）