模糊控制位置跟踪的SIMULINK仿真
simulink轨迹跟踪方法
simulink轨迹跟踪方法Simulink是一种基于模型的设计和仿真工具，广泛应用于自动控制系统的开发和测试中。
轨迹跟踪是自动控制系统中的一个重要问题，通过控制对象在给定轨迹上的运动，实现对系统的精确控制。
Simulink提供了多种方法来实现轨迹跟踪，本文将介绍其中几种常用的方法。
1. 基于PID控制器的轨迹跟踪方法：PID控制器是一种常见的控制器，通过比较实际输出与期望输出的偏差，调整控制信号来实现对系统的控制。
在Simulink中，可以使用PID控制器模块来实现轨迹跟踪。
通过调整PID控制器的参数，可以实现对系统的精确控制。
例如，可以调整比例系数来增强系统的响应速度，调整积分系数来消除系统的稳态误差，调整微分系数来抑制系统的震荡。
2. 基于模型预测控制（MPC）的轨迹跟踪方法：模型预测控制是一种基于系统数学模型的控制方法，通过预测系统的未来状态，优化控制信号来实现对系统的控制。
Simulink提供了MPC工具箱，可以方便地进行模型预测控制。
在轨迹跟踪问题中，可以使用MPC来预测系统在给定轨迹上的运动，并根据预测结果来调整控制信号，使系统实现轨迹跟踪。
MPC可以考虑系统的约束条件，例如输入和输出的限制，从而实现对系统的更加精确的控制。
3. 基于模糊控制的轨迹跟踪方法：模糊控制是一种通过模糊推理来实现对系统的控制的方法。
在Simulink中，可以使用模糊控制器模块来实现模糊控制。
在轨迹跟踪问题中，可以使用模糊控制器来根据系统的当前状态和轨迹的要求，输出相应的控制信号，使系统实现轨迹跟踪。
模糊控制器可以考虑系统的非线性和不确定性，适用于复杂系统的控制。
4. 基于神经网络的轨迹跟踪方法：神经网络是一种模拟人脑神经网络结构和工作原理的计算模型。
在Simulink中，可以使用神经网络模块来实现神经网络控制。
在轨迹跟踪问题中，可以使用神经网络来学习系统的输入和输出之间的映射关系，并根据学习到的映射关系来生成控制信号，使系统实现轨迹跟踪。
单个交叉口模糊控制及Simulink仿真
单 点控 制方 式 的研 究 也 在 不 断 深 入 。 自 １７ ９ ７年 城 市单 向单路 口模 糊控 制 法 提 出 之后 ¨ ， 外 在 自适 国
应 模糊 控 制 器 、 位 选 择 、 序 选 择 等 方 面 相 相 作 了较 多研 究 。在 国 内 ， 也提 出 了基 于 关 键 车 流 和 非 关键 车流 的城 市路 口模 糊 控 制方 法 ， 也有 将 遗
刘 坤颖 ，蔡伯 根
（ 京 交 通 大 学 电子 信 息 工 程 学 院 ， 京 北 北
［ 摘
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要 ］以 车 辆 排 队 长 度 为 控 制 量 ， 出 了一 种 交 叉 １ 糊 控 制 方 法 ， 以 四 相 位 交 叉 １ 例 ， 立 了 Ｓｍ － 提 ３模 并 ３为 建 ｉｕ
ｆ ｏ ｕ ｓ ｔ ｕ ｚ ｏ ｔｏ ｉ ｒ ｖ ｄ ｔ ｅｕ ｎ ｆｅ ｔｖ ｔ ｈ ｉ ｕ ａｉｎ ｒ ｓ ｌｓ ａ ａ ｅ ｉ ｖ ｌ ｍｅ ， ｈｅ ｆ ｚ ｙ ｃ ｎ ｒ ｌ ｓ ｏ ｅ ｏ ｂｅ ｕｓ ｆ ｌａ ｄ ｅｆ ｃｉｅ ｗｉ ｔ ｅ ｓｍ ｌｔｏ ｅ ｕ ｔ ｎｄ ｈ ｖ ｃ ｐ ｈ ｇ ｏ ｒｏ ｍ ａ ｃ ｎ ｔ ｅ ａ ｅ ａ ｅ ｄ ｌ ｙ ｏ ｅ ｉｌ ｓ ｓｇ ａ ｙ ｌ ｎ ｈ ｕｅ ｅ ｌ ｎ ｔ ｏ ｄ ｐｅｆ ｒ ｎ ｅ ｉ ｈ ｖ ｒ ｇ ｅ ａ ｆｖ ｈ ｃｅ ， ｉｎ ｌｃ ｃ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｑ ｕ ｅ ｇｈ．
ＬＩ Ｋ ｕｎｙ ｎｇ，Ｃ Ａ ＩＢ ａ ｇ ｎ Ｕ ｉ ｉｅ
（ ｃ ｏｌ ｆ ｌ ｔ ｎｃ ｎ ｎ ｒ ｔ ｎＥ ｇ ｅｒ ｇ Ｂ ｈ ｏ ｏ ｅ ｒ ｉ ａ ｄＩｆ ｍａ ｏ ｎ ｉ ｅｉ ， ｅ ｉ Ｊ ｏ ｎ ｎｖ ｓｙ Ｂ ｉｎ ， ００ ４ Ｃ ｉａ Ｅ ｃｏ ｓ ｏ ｉ ｎ ｎ ｊｇ ｉ ｏ ｅｉ ｊ
Simulink模糊控制教程
给出复杂模糊控制器设计实例和 结果展示
实战演练三：模糊控制器优化与改进
模糊控制器优化方法：遗传算法、粒子群算法等 改进模糊控制器性能的措施：调整隶属度函数、增加模糊规则数量等 实际应用中模糊控制器的调试与测试 案例分析：某工业过程控制中模糊控制器的应用与优化
实战演练四：模糊控制器在实时系统中的应用
更多可能性。
模糊控制理论的研 究将更加注重实际 应用，与工程实践 的结合将更加紧密， 推动工业自动化领 域的进步与发展。
模糊控制在工业自动化领域的应用前景
工业自动化领域的现状和 趋势
模糊控制技术的优势和特 点
模糊控制在工业自动化领 域的应用案例
模糊控制在工业自动化领 域的未来发展前景
感谢观看
汇报人：XX
控制器性能评估
评估指标：准确性、稳定性、鲁棒性 评估方法：仿真实验、实际测试 评估工具：Simulink、Matlab/Simulink 评估步骤：设计控制器、搭建仿真模型、进行实验测试、分析实验结果
05
Simulink模糊控制应用实例
模糊控制在电机控制系统中的应用
模糊控制原理简介
模糊控制在电机控制中的应用实 例
练
01
添加章节标题
02
Simulink模糊控制简介
模糊控制基本概念
模糊控制是一种 基于模糊集合理 论的控制方法， 通过将输入变量 模糊化，将模糊 逻辑应用于控制
系统。
模糊控制的基 本原理是通过 模糊化、模糊 推理和去模糊 化三个步骤实
现控制。
模糊集合理论是 模糊控制的基础， 它通过模糊集合 来表示输入和输 出变量，并使用 模糊逻辑规则进
去模糊化操作
定义：将模糊逻辑系统输出 的模糊集合转换为清晰值的 过程
模糊控制仿真实验设计
模糊控制系统的仿真实验实验目的：现有被控对象一：G(s)=1/(s2+2s+1)被控对象二：G(s)=K /【(T1s+1)(T2s+1) 】试设计一个模糊控制系统来实现对它的控制，并完成以下任务：任务一：通过仿真分析模糊控制器的参数的变化（主要讨论控制器解模方法和量化因子的变化）对系统性能的影响。
任务二：在控制器参数一定的情况下改变被控对象的参数，分析对象参数变化时fuzzy controller的适应能力。
任务三：在控制器参数一定的情况下改变被控对象的结构，分析对象结构变化时fuzzy controller的适应能力。
实验分析：要完成以上任务应分两个步骤：一设计模糊控制器，二用matlab的模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统，并在simulink中实现对模糊系统的仿真。
接下来就以对象一为例说明模糊控制系统的仿真。
一、模糊控制器的设计模糊控制器的设计步骤为：1、选择控制器的输入输出：选择误差e及误差变化量ec为输入，u作为输出用于控制对象，这样模糊控制器具有二输入一输出的结构。
2、模糊集及论域的定义：z输入e的模糊子集为{NB NM NS NO PO PS PM PB}z输入ec和输出u的模糊子集均为{NB NM NS ZO PS PM PB}z e的论域为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 －0 ＋0 1 2 3 4 5 6 }z ec的论域为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 }z u的论域为{-7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 }我们选择三角形作为隶属度函数的形状，e的隶属度函数如下图所示：图1－1 ec的隶属度函数如下图所示：图1－2 u的隶属度函数如下图所示图1-3表1-14、选择输入输出变量的量化因子：这里暂时选定输入输出的量化因子Ke＝Kc＝Ku＝1，接下来的仿真过程还可以调整。
5、择模糊规则前提交的方法为min，模糊推理方法为min，而反模糊化方法可以在仿真过程中设置。
模糊控制simulink实例
模糊控制simulink实例一、模糊控制概述模糊控制是一种基于人工智能的控制方法，它模拟人类的思维方式进行控制决策。
模糊控制的核心思想是将模糊语言和模糊推理应用于控制系统中，通过建立模糊规则和模糊集合来实现对系统的控制。
模糊控制具有适应性强、处理非线性和复杂系统能力强等优点，在工业控制领域得到了广泛应用。
二、Simulink简介Simulink是MathWorks公司开发的一款基于MATLAB的通用仿真平台。
Simulink提供了一个直观的图形化界面，可以用于设计、模拟和实现各种系统模型。
Simulink 支持多领域的仿真，包括控制系统、信号处理、通信系统等，同时也提供了丰富的库函数和工具箱，方便用户进行系统建模与仿真。
三、模糊控制在Simulink中的应用模糊控制在Simulink中的应用可以通过Fuzzy Logic Toolbox来实现，该工具箱提供了一系列用于模糊控制设计和仿真的函数和模块。
下面介绍一个简单的模糊控制实例来说明模糊控制在Simulink中的应用。
3.1 系统建模首先，我们需要确定模糊控制系统的输入、输出和控制规则。
假设我们要设计一个小型的温度控制系统，系统的输入是环境温度（T），输出是加热器的电压（V）。
根据经验，我们可以定义几个模糊集合来描述温度和电压的状态，例如”冷”、“适中”和”热”。
然后，我们可以根据这些模糊集合定义一些模糊规则，例如”当温度冷时，增加电压”等。
3.2 模糊控制器设计在Simulink中，我们可以使用Fuzzy Logic Controller模块来设计模糊控制器。
该模块提供了一种快速且简单的方法来创建模糊控制器。
首先，我们需要定义输入和输出的模糊集合，以及模糊规则。
然后，我们可以将这些参数传递给Fuzzy Logic Controller模块，并设置输入输出的信号传递方式。
3.3 系统仿真在完成模糊控制器的设计后，我们可以进行系统的仿真。
在Simulink中，我们可以通过连接输入信号和模拟环境来模拟系统的行为。
Simulink模糊控制教程PPT课件
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模糊 系统演示程序
函数 defuzzdm fcmdemo gasdemo
juggler invkine irisfcm noisedm
slbb slcp sltank sltankrule sltbu
功能
去模糊方法 FCM聚类方法演示（二维） 使用减法聚类的ANFIS演示 魔球演示 机械臂的倒置 FCM聚类演示（四维） 自适应噪声对消 球棒控制 倒立摆控制 水位控制 水位控制（得用规则观测器） 卡车倒车控制
功能
由两个S形隶属度函数的差构成的 隶属度函数 联合高斯型隶属度函数 高斯型隶属度函数 广义钟形隶属并函数 Ⅱ形隶属度函数 由两个S形隶属度函数的积构成的 隶属度函数 S状隶属度函数 S形隶属并函数 梯形隶属度函数 三角形隶属度函数 Z形隶属度函数
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FIS数据结构管理
函数
功能
addmf
建立新的FIS
parsrule
模糊规则解析
plotfis
绘图表示FIS
plotmf
绘制出给定变量的所有隶属度函数
readfis
从磁盘中装入FIS
rmmf
从FIS中删除隶属度函数
rmvar
从FIS中删除变量
setfis
设置模糊系统的特性
showfis
显示带注释的FIS
showrule
显示FIS规则
writefis
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2模糊推理系统编辑器（Fuzzy） 执行Fuzzy命令
12
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3．隶属度函数编辑器（Mfedit） 命令窗口键入”mfedit”
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基于simulink的模糊PID控制例子
1模糊P1D用命令FUZZy翻开模糊控制工具箱。
AnfiSedit翻开自适应神经模糊控制器，它用给定的输入输出数据建个一个模糊推理系统，并用一个反向传播或者与最小二乘法结合的来完成隶属函数的调节。
SUrfVieW(newfis)可以翻开外表视图窗口8.1模糊PID串联型新建一个SimUIink模型同时拖入一个fuzzy1ogiccontro11er模块，双击输入已经保存的fis模糊控制器的名字。
由于这个控制模块只有一个输入端口，需要用到I I1UX模块。
模糊结合PID,当输出误差较大时，用模糊校正，当较小时，用PID校正。
8.2模糊自适应PID[1)PID参数模糊自整定的原那么PID调节器的控制规律为：u(k)=Kpe(k)+Ki∑e(i)+Kdec(k)其中：KP为比例系数；Ki为积分系数；Kd为微分系数；e(k)、ec(k)分别为偏差和偏差变化率.模糊自整定P1D参数的目的是使参数Kp、Ki、Kd随着e和ec的变化而自行调整,故应首先建立它们间的关系.根据实际经验,参数KP、Ki、Kd在不同的e和ec下的自调整要满足如下调整原那么：(1)当e较大时,为加快系统的响应速度，防止因开始时e的瞬间变大可能会引起的微分溢出,应取较大的Kp和较小的Kd,同时由于积分作用太强会使系统超调加大，因而要对积分作用加以限制,通常取较小的Ki值；(2)当e中等大小时,为减小系统的超调量，保证一定的响应速度，Kp应适当减小；同时Kd 和Ki的取值大小要适中；(3)当e较小时,为了减小稳态误差，Kp与Ki应取得大些,为了防止输出响应在设定值附近振荡，同时考虑系统的抗干扰性能,Kd值的选择根据IeC1值较大时，Kd取较小值，通常Kd为中等大小。
同时按照需要,将输入语言变量E和EC分为7个模糊子集,分别用语言值正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(Z)、负小(NS)、负中(NM)、负大(NB)来表示,它们的隶属函数为高斯型(gaussmf),输出语言变量Kp/、Ki，、Ker用语言值小正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(Z)、负小(NS)、负中(NM)、负大(NB)来表示隶属函数为三角型(trimf),方法二：图-1模糊自适应Simu1ink模型根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数模糊控制模型，应用模糊合成推理设计分数阶PID参数的模糊矩阵表，算出参数代入下式计算：Kp=KpO+(E,EOpjKi=KiO+(E,EC)I;Kd=KdO+(E,EC)d式中：KpO.KiO.KdO为P1D参数的初始设计值，由传统的PID控制器的参数整定方法设计。
模糊控制位置跟踪的SIMULINK仿真
智能控制作业二“模糊控制位置跟踪的SIMULINK 仿真一、题目 设被控对象的传递函数为s s s G 252500)(2+=，输入信号为方波，周期为1秒，幅值为1，（可以用Pulse Generator 模块来产生）。
1）试设计两输入单输出模糊控制器，输入为偏差E 和偏差变化率EC ，输出为控制量U ，使系统输出能实时跟踪输入信号。
2）通过仿真理解并分析E 和EC 的参数选择对系统稳态误差和动态性能的影响，这些参数包括模糊子集的个数，论域的范围等。
作业中最好把不同参数下的仿真结果附上。
二、MATLAB 解决方案1、模糊控制模块的创建在MA TLAB 命令窗口中输入fuzzy 命令，会弹出模糊控制GUI 界面，打开隶属度函数编辑窗口，输入变量为E 和EC ，输出变量为U ，输入输出论域均设置为[-3 3]，每个变量都设置NB ，NM ，NS ，ZO ，PS ，PM ，PB 七个模糊子集，每个变量的隶属度函数均如图1所示，为了使输入误差在零附近反应敏感，这一部分隶属度函数设置得比较尖。
图1 隶属度函数编辑窗口根据如表1输入控制规则，如图2所示：表1 控制规则编辑完成后可以看到如图3所示的模糊输入与输出的三维示意图：图2 控制规则输入窗口图3 输出三维示意图2、simulink的仿真新建一个model，搭建如图4所示的控制框图，保存为fuc2文件夹中的fuz_ctrl.mdl。
其中增益模块用来控制将输入或输出与模糊控制器的论域相匹配。
图4 simulink控制框图3、调试后的仿真结果经过调试优化，最终得到的仿真波形如图5所示。
其中Ke=3，Kec=0.06，Ku=1.图5 最终运行结果三、控制参数对控制结果的影响1、论域对控制结果的影响这里采用Ke和Kec来起到控制输入变量的论域的作用，当增大量化因子，相当于缩小了输入变量的论域，当减小量化因子时，相当于增大了输入变量的论域。
在原来的基础上改变Ke，Kec的值，通过观察跟踪效果来说明论域对控制结果的影响。
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智能控制作业二“模糊控制位置跟踪的SIMULINK 仿真
一、题目 设被控对象的传递函数为s s s G 252500)(2+=，输入信号为方波，周期为1秒，幅值为1，（可以用Pulse Generator 模块来产生）。
1）试设计两输入单输出模糊控制器，输入为偏差E 和偏差变化率EC ，输出为控制量U ，使系统输出能实时跟踪输入信号。
2）通过仿真理解并分析E 和EC 的参数选择对系统稳态误差和动态性能的影响，这些参数包括模糊子集的个数，论域的范围等。
作业中最好把不同参数下的仿真结果附上。
二、MATLAB 解决方案
1、模糊控制模块的创建
在MA TLAB 命令窗口中输入fuzzy 命令，会弹出模糊控制GUI 界面，打开隶属度函数编辑窗口，输入变量为E 和EC ，输出变量为U ，输入输出论域均设置为[-3 3]，每个变量都设置NB ，NM ，NS ，ZO ，PS ，PM ，PB 七个模糊子集，每个变量的隶属度函数均如图1所示，为了使输入误差在零附近反应敏感，这一部分隶属度函数设置得比较尖。
图1 隶属度函数编辑窗口
根据如表1输入控制规则，如图2所示：
表1 控制规则
编辑完成后可以看到如图3所示的模糊输入与输出的三维示意图：
图2 控制规则输入窗口图3 输出三维示意图
2、simulink的仿真
新建一个model，搭建如图4所示的控制框图，保存为fuc2文件夹中的fuz_ctrl.mdl。
其中增益模块用来控制将输入或输出与模糊控制器的论域相匹配。
图4 simulink控制框图
3、调试后的仿真结果
经过调试优化，最终得到的仿真波形如图5所示。
其中Ke=3，Kec=0.06，Ku=1.
图5 最终运行结果
三、控制参数对控制结果的影响
1、论域对控制结果的影响
这里采用Ke和Kec来起到控制输入变量的论域的作用，当增大量化因子，相当于缩小了输入变量的论域，当减小量化因子时，相当于增大了输入变量的论域。
在原来的基础上改变Ke，Kec的值，通过观察跟踪效果来说明论域对控制结果的影响。
首先讨论偏差E的论域对控制结果的影响：保持Kec=0.06，当Ke=4时，运行结果如图6所示：
图6 Ke=4时的运行结果
当Ke=1时的运行结果如图7所示：
图7 Ke=1时运行结果
从以上两幅图的对比可以看出，当偏差E的论域过大时，响应速度回变慢，超调会减小，当论域过小时，响应速度回变快，但会出现超调。
下面讨论偏差的变化率对控制结果的影响：保持Ke=3，当Kec=0.4时的运行结果如图8所示：
图8 Kec=0.04时的运行结果
当Kec=0.12时的运行结果如图9所示：
图9 Kec=0.12时的运行结果
从以上两图的对比可以看出，偏差的变化率的论域增大有利于提高响应时间，但会引起过大的超调，论域减小有利于减小超调，但会减慢响应速度，在实际控制中应该综合考虑以上两点。
2、模糊子集个数对控制结果的影响
本示例中设置了七个模糊子集，在同样的控制参数下，模糊子集个数为5和3时的控制结果图：其中模糊子集数为5时的仿真模型保存为文件夹fuc2_1中的fuz_ctrl2.mdl，模糊子集数为3的仿真模型保存为文件夹fuc2_2中fuz_ctrl3.mdl。
图10 模糊子集为5个是响应波形
图11 模糊子集为7个和5个时局部放大比较
图12 模糊子集个数为3时的响应波形
从上述几幅波形对比可以看到，模糊子集个数越少，其控制就越不精确，引起的误差也越大，但当模糊子集个数太大时，每一步计算花费的时间会变长，在实际设计中应综合考虑这两个因素。
四、讨论与心得
此次大作业主要利用了模糊控制的GUI 界面为simulink 创建一个论域连续的模糊控制模型，然后将其运用到实际的控制过程当中去。
在刚开始时，隶属度函数和控制规则就采用常用的函数和控制规则。
最初遇到的问题就是论域我都选择了[-3 3]，然后仿真出来的波形根本不对，于是我查阅了相关的文献，在输入和输出的环节中都加入了一个量化因子，用示波器观察了偏差和偏差的变化率的变化范围以后，按照课本中的公式2e H L m K e e =-，2ec H L
n K ec ec =-，初步选择了Ke 和Kec ，Ku 初步选择为1，然后再调整各个量化因子，
观察各个参数对结果的影响，最后得到一个比较理想的结果。
由于修改论域比较麻烦，我就采用了这种量化因子的方式对论域进行了讨论，因为这两者的效果是一样的。
经过调整后得到图形后，发现在误差快为零的那一段变化不是很敏感，因此我又对隶属度函数进行了适当的修改，使得误差较小时的隶属度函数变得尖一点，使得系统对误差较小时的响应变得比较敏感，分辨率提高。
总体来说，这个跟踪效果还是比较理想的。