【2】基于MATLAB_SIMULINK_的模糊控制系统计算机仿真
哈工大 计算机仿真技术实验报告 仿真实验四基于Simulink控制系统仿真与综合设计
基于Simulink 控制系统仿真与综合设计一、实验目的(1) 熟悉Simulink 的工作环境及其功能模块库； (2) 掌握Simulink 的系统建模和仿真方法； (3) 掌握Simulink 仿真数据的输出方法与数据处理；(4) 掌握利用Simulink 进行控制系统的时域仿真分析与综合设计方法； (5) 掌握利用 Simulink 对控制系统的时域与频域性能指标分析方法。
二、实验内容图2.1为单位负反馈系统。
分别求出当输入信号为阶跃函数信号)(1)(t t r =、斜坡函数信号t t r =)(和抛物线函数信号2/)(2t t r =时，系统输出响应)(t y 及误差信号)(t e 曲线。
若要求系统动态性能指标满足如下条件：a) 动态过程响应时间s t s 5.2≤；b) 动态过程响应上升时间s t p 1≤；c) 系统最大超调量%10≤p σ。
按图1.2所示系统设计PID 调节器参数。
图2.1 单位反馈控制系统框图图2.2 综合设计控制系统框图三、实验要求(1) 采用Simulink系统建模与系统仿真方法，完成仿真实验；(2) 利用Simulink中的Scope模块观察仿真结果，并从中分析系统时域性能指标（系统阶跃响应过渡过程时间，系统响应上升时间，系统响应振荡次数，系统最大超调量和系统稳态误差）；(3) 利用Simulink中Signal Constraint模块对图2.2系统的PID参数进行综合设计，以确定其参数；(4) 对系统综合设计前后的主要性能指标进行对比分析，并给出PID参数的改变对闭环系统性能指标的影响。
四、实验步骤与方法4.1时域仿真分析实验步骤与方法在Simulink仿真环境中，打开simulink库，找出相应的单元部件模型，并拖至打开的模型窗口中，构造自己需要的仿真模型。
根据图2.1 所示的单位反馈控制系统框图建立其仿真模型，并对各个单元部件模型的参数进行设定。
所做出的仿真电路图如图4.1.1所示。
MATLAB自动控制系统仿真simulink
目录1 绪论 (1)1.1 题目背景、研究意义 (1)1.2 国内外相关研究情况 (1)2 自动控制概述 (3)2.1 自动控制概念 (3)2.2 自动控制系统的分类 (4)2.3 对控制系统的性能要求 (5)2.4 典型环节 (6)3 MATLAB仿真软件的应用 (10)3.1 MATLAB的基本介绍 (10)3.2 MATLAB的仿真 (10)3.3 控制系统的动态仿真 (11)4 自动控制系统仿真 (14)4.1 直线一级倒立摆系统的建模及仿真 (14)4.1.1 系统组成 (14)4.1.2 模型的建立 (14)4.1.3 PID控制器的设计 (20)4.1.4 PID控制器MATLAB仿真 (22)4.2 三容水箱的建模及仿真 (24)4.2.1 建立三容水箱的数学模型 (24)4.2.2 系统校正 (25)总结 (28)致谢 (29)参考文献 (30)1 绪论1.1 题目背景、研究意义MATLAB语言是当今国际控制界最为流行的控制系统计算机辅助设计语言，它的出现为控制系统的计算机辅助分析和设计带来了全新的手段。
其中图形交互式的模型输入计算机仿真环境SIMULINK，为MATLAB应用的进一步推广起到了积极的推动作用。
现在，MATLAB语言已经风靡全世界，成为控制系统CAD领域最普及、也是最受欢迎的软件环境。
随着计算机技术的发展和应用，自动控制理论和技术在宇航、机器人控制、导弹制导及核动力等高新技术领域中的应用也愈来愈深入广泛。
不仅如此，自动控制技术的应用范围现在已扩展到生物、医学、环境、经济管理和其它许多社会生活领域中，成为现代社会生活中不可缺少的一部分。
随着时代进步和人们生活水平的提高，在人类探知未来，认识和改造自然，建设高度文明和发达社会的活动中，自动控制理论和技术必将进一步发挥更加重要的作用。
作为一个工程技术人员，了解和掌握自动控制的有关知识是十分必要的。
自动控制技术的应用不仅使生产过程实现了自动化，极大地提高了劳动生产率，而且减轻了人的劳动强度。
基于Matlab的模糊PID控制器的设计和仿真
基于Matlab的模糊PID控制器的设计和仿真
赵永娟;孙华东
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2009(25)1
【摘要】本文以误差和误差变化率为输入,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且在MATLAB环境下对该控制器进行了设计和仿真.从仿真结果可以看出,参数自整定模糊PID控制器控制效果优于传统PID控制器,提高了系统的动静态性能.这种混合系统把PID控制的简便性与Fuzzy控制的灵活性以及鲁棒性融为一体,发挥了传统控制与Fuzzy控制的各自长处,具有较强的实际意义,对进一步应用研究具有较大的参考价值.
【总页数】3页(P48-49,40)
【作者】赵永娟;孙华东
【作者单位】030051,山西,太原,中北大学,机械工程与自动化学院;030051,山西,太原,中北大学理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP273.4
【相关文献】
1.自适应模糊PID控制器的设计及MATLAB仿真 [J], 宋超;曹翱;温家玺
2.模糊PID控制器设计及MATLAB仿真 [J], 徐文山
3.基于Matlab的模糊PID控制器设计与仿真研究 [J], 何鹏
4.自适应模糊PID控制器的设计及基于MATLAB的计算机仿真 [J], 侯北平;卢佩;付连昆
5.基于MATLAB的模糊PID控制器设计与仿真研究 [J], 常满波;胡鹏飞
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基于matlab的模糊控制器的设计与仿真
基于MATLAB的模糊控制器的设计与仿真摘要：本文对模糊控制器进行了主要介绍。
提出了一种模糊控制器的设计与仿真的实现方法，该方法利用MA TLB模糊控制工具箱中模糊控制器的控制规则和隶属度函数，建立模型，并进行模糊控制器设计与仿真。
关键词：模糊控制，隶属度函数，仿真，MA TLAB1 引言模糊控制是一种特别适用于模拟专家对数学模型未知的较复杂系统的控制，是一种对模型要求不高但又有良好控制效果的控制新策略。
与经典控制和现代控制相比，模糊控制器的主要优点是它不需要建立精确的数学模型。
因此，对一些无法建立数学模型或难以建立精确数学模型的被控对象，采用模糊控制方法，往往能获得较满意的控制效果。
模糊控制器的设计比一般的经典控制器如PID控制器要复杂，但如果借助MATLAB则系统动态特性良好并有较高的稳态控制精度，可提高模糊控制器的设计效率。
本文在MATLAB环境下针对某个控制环节对模糊控制系统进行了设计与仿真。
2 模糊控制器简介模糊控制器是一种以模糊集合论，模糊语言变量以及模糊推理为数学基础的新型计算机控制方法。
显然，模糊控制的基础是模糊数学，模糊控制的实现手段是计算机。
本章着重介绍模糊控制的基本思想，模糊控制的基本原理，模糊控制器的基本设计原理和模糊控制系统的性能分析。
随着科学技术的飞速发展，在那些复杂的，多因素影响的严重非线性、不确定性、多变性的大系统中，传统的控制理论和控制方法越来越显示出局限性。
长期以来，人们期望以人类思维的控制方案为基础，创造出一种能反映人类经验的控制过程知识，并可以达到控制目的，能够利用某种形式表现出来。
而且这种形式既能够取代那种精密、反复、有错误倾向的模型建造过程，又能避免精密的估计模型方程中各种方程的过程。
同时还很容易被实现的，简单而灵活的控制方式。
于是模糊控制理论极其技术应运而生。
3 模糊控制的特点模糊控制是以模仿人类人工控制特点而提出的，虽然带有一定的模糊性和主观性，但往往是简单易行，而且是行之有效的。
控制系统计算机仿真(内蒙古工业大学)MATLAB基础第6章 SIMULINK仿真基础
Transfer-Fcn：线性传递函数模型
Transport Delay：输入信号延时一个固定时间再输出 Variable Transport Delay：输入信号延时一个可变时间再输出 Zero-Pole：以零极点表示的传递函数模型
2、Discontinuities （非线性模块） Backlash：死区间隙 Coulomb &Viscous Friction：库仑粘滞摩擦信号 Dead Zone：死区信号 Hit Crossing：将信号与特定的偏移值比较 Quantizer；量化器 Rate Limiter；信号上升、下降速率控制器 Relay：滞环比较器，限制输出值在某一范围内变化。 Saturation：饱和信号，让输出超过某一值时能够饱和。
第一节 SIMULINK简介 一、什么是SIMULINK
SIMULINK是MATLAB软件的扩展，它是实现动态系 统建模和仿真的一个软件包，它与MATLAB语言的主要 区别在于，其与用户交互接口是基于Windows的模型化 图形输入。
所谓模型化图形输入是指SIMULINK提供了一些按功 能分类的基本的系统模块，用户只需知道这些模块的输 入输出及模块的功能，而不必考察模块内部是如何实现 的，通过对这些基本模块的调用，再将它们连接起来就 可以构成所需要的系统模型（以.mdl文件进行存取）， 进而进行仿真与分析。
三、SIMULINK的公共模块库
SIMILINK模块库按功能进行分类，包括以下子库： Continuous（连续模块） disontinuous （非线性模块） Discrete（离散模块） look up tables(查询表模块)
Math operations（数学模块）Model verification(模型检测) Model-wide Utilities（模型扩展功能模块） Ports&Systems（端口和子系统模块） Signal attributes(信号描述模块)
基于simulink的Matlab仿真作业(电气工程专业)7
基于MATLAB/SIMULINK 直流电动机调速系统仿真建模张三（陕西 西安 西安科技大学 710054）摘要：论述了一种基于MA TLAB 语言的直流电机调速控制仿真系统，通过MA TLAB 语言中的SIMULINK 模块和模糊控制箱实现模糊控制仿真 关键词 ：MA TLAB. SIMULINK,仿真系统。
0 引言MATLAB 是矩阵实验室（Matrix Laboratory ）的简称，是一种数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB 和Simulink 两大部分。
Simulink 提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。
在该环境中，无需大量书写程序，而只需要通过简单直观的鼠标操作，就可构造出复杂的系统。
Simulink 具有适应面广、结构和流程清晰及仿真精细、贴近实际、效率高、灵活等优点，并基于以上优点Simulink 已被广泛应用于控制理论和数字信号处理的复杂仿真和设计。
同时有大量的第三方软件和硬件可应用于或被要求应用于Simulink 。
纵观实验研究发展历程，仿真起着重要的作用，其经历了物理模型仿真，模似计算机仿真和数字计算机仿真，仿真给我们研究系统带来巨大方便，但在进行程序设计时．尤其是在计算矩阵运算或画图时，利用FORTRAN 、c 语言编程调试工作效率较低，很不方便。
在1984年，MATLAB 的推出，为研究者打开了一个新局面。
在系统仿真应用中很快得到了发展。
一台直流并励电动机，铭牌额定参数为kW 17=N P ，V 220=N U ，A 9.88=NI ，r/min 3000=N n ，电枢回路总电阻Ω=087.0a R ，励磁回路总电阻Ω=5.181f R ，电动机转动惯量2m K 76.0⋅=g J 。
要求仿真该电动机的直接起动的过程。
1计算电动机参数励磁电流为 I=220/181.5=1.21A 励磁电感在恒定磁场控制时可取零点数电阻R a =0.087Ω，电枢电感估算L=0.0032H式中，p 为极对数；C 为计算系数，对于无补偿电机C=0.1，补偿电机C=0.4。
MatlabSimulink系统建模和仿真
图：电容的充电、放电过程的仿真结果。在充电仿真中，输出信号 为系统的零状态响应。在放电过程仿真中，输出信号为系统的零输 入响应。 如果要仿真系统输入信号为任意函数的情况，只需要修改仿 真程序中的输入信号设臵即可。
“实例2.3”单摆运动过程的建模和仿真。 （1）单摆的数学模型 设单摆摆线的固定长度为l ，摆线的质量忽略不计，摆锤质 量为m ，重力加速度为g ，设系统的初始时刻为t=0 ，在任 意 t 0 时刻摆锤的线速度为v(t) ，角速度为 w(t ) ，角位移 为 (t ) 。以单摆的固定位臵为坐标原点建立直角坐标系， 水平方向为x 轴方向。如下图所示。
图：电容的充电电路以及等价系统
（1）数学分析
首先根据网络拓扑和元件伏安特性建立该电路方程组
dy (t ) i (t ) C dt
dy (t ) 1 1 x(t ) y (t ) dt RC RC
y(t ) x(t ) Ri (t )
并化简得
该方程也称为系统的状态方程。在方程中，变量y 代表电 容两端的电压，是电容储能的函数。本例中它既是系统的 状态变量，又是系统的输出变量。
7.1 Matlab编程仿真的方法
7.1.1 概述 通过编程的形式建立计算机仿真模型是最基本的 计算机建模方法。Matlab编程仿真过程就是用编 写脚本文件或函数文件来描述数学模型，并实现 计算机数值求解的过程。 我们把外界对系统产生作用的物理量称为输入 信号或激励，把由于系统内部储存的能量称为系 统的状态，而将系统对外界的作用物理量称为系 统的输出信号或响应。
图：模拟真实示波器显示的调幅仿真波形，仿真中考虑了输 入信号与示波器扫描不同步，载波相位噪声以及加性信道噪 声的影响
7.1.3 连续动态系统的Matlab编程仿真 7.1.3.1 几个实例
基于MATLAB的自适应模糊PID控制系统计算机仿真
摘要： 在分析自适应模糊控制及 HIJ 参数变化对系统性能影响的基础上 K 提出在动态过程中对 HIJ 参数进行整定。 仿真研究表 明 K 控制质量得到了提高 。 关键词： 模糊 HIJ 控制； 自适应； 仿真 E19F1G； 中图分类号： 9HCB&$ B 文献标识码： 1
&
E19F1G 简介
E19F1G 软件于 &B?/ 年由美国的 E)82W",X7 公司推出 K 该软件使用简单、方便 。自 &BBC 年以来 K E)82W",X7 公司相继推出了 E19F1G /$ . 、 E19F1G /$ %、 E19F1GD$ %、 E19F1G <$ . 等版本。本文在 E19Z F1G<$ . 基础上 K 介绍如何利用 RIE4FI’[ 和 \4]]^ 工具箱构造某模糊控制系统的结构框图和进行仿真研 究的方法及步骤。 &$ & 模糊逻辑工具箱 模糊逻辑工具箱 @ 0+PP-#";3:8""#Q"_ A 提供了模糊逻辑控制器及系统设计的各种途径。工具箱提供了生成 和编辑模糊推理系统 @ \IR A 常用的工具函数 K 如 *6W037， )OO5),， )OOM0， )OO,+##6， 768037， W,386037 等 K 它包括了产
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基于MATLAB控制系统的仿真与应用
毕业设计（论文）题目基于MATLAB控制系统仿真应用研究系别信息工程系专业名称电子信息工程班级学号088205227学生姓名蔚道祥指导教师罗艳芬二O一二年五月毕业设计（论文）任务书I、毕业设计(论文)题目：基于MATLAB的控制系统仿真应用研究II、毕业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求：原始资料：（1）MATLAB语言。
（2）控制系统基本理论。
设计技术要求：（1）采用MATLAB仿真软件建立控制系统的仿真模型，进行计算机模拟，分析整个统的构建，比较各种控制算法的性能。
（2）利用MATLAB完善的控制系统工具箱和强大的Simulink动态仿真环境，提供方框图进行建模的图形接口，分别介绍离散和连续系统的MATLAB和Simulink仿真。
I I I、毕业设计(论文)工作内容及完成时间：第01～03周：查找课题相关资料，完成开题报告，英文资料翻译。
第04～11周：掌握MATLAB语言，熟悉控制系统基本理论。
第12～15周：完成对控制系统基本模块MATLAB仿真。
第16～18周：撰写毕业论文，答辩。
Ⅳ、主要参考资料：[1] 《MATLAB在控制系统中的应用》，张静编著，电子工业出版社。
[2]《MATLAB在控制系统应用与实例》，樊京，刘叔军编著，清华大学出版社。
[3]《智能控制》，刘金琨编著，电子工业出版社。
[4]《MATLAB控制系统仿真与设计》，赵景波编著，机械工业出版社。
[5]The Mathworks,Inc.MATLAB-Mathemmatics(Cer.7).2005.信息工程系电子信息工程专业类0882052 班学生（签名）：填写日期：年月日指导教师（签名）：助理指导教师(并指出所负责的部分)：信息工程系（室）主任（签名）：学士学位论文原创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师的指导下独立完成的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果，也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。
基于Matlab的参数模糊自整定PID控制器的设计与仿真
２０ ０ ８年 １ ２月
中原 工 学 院 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＩ ０Ｆ ＺＨ０ＮＧＹＵＡＮ ＵＮＩ ＲＳ ＴＹ ０Ｆ ＴＥＣＨ Ｎ０Ｌ ＶＥ Ｉ ０ＧＹ
Ｖ０ ． ９ ＮＯ ６ １１ ．
Ｄｅ ．， ０８ ｃ ２０
文章 编 号 ： ６ １ ９ ６ ２ ０ ） ６ ０ ６ —０ １ ７ —６ ０ （ ０ ８ ０ — ０ ８ ４
２ 参 数 模 糊 自整定 Ｐ Ｄ 控 制 器 设 计 Ｉ
取当前采样值
２ １ 设 计 论 域 和 模 糊 规 则 表 ．
Ｉ
ｅ ）ｒ ）ｖ （ ＝（ － １ ｋ ｋ
输 入 变量 Ｉ 和 ｌ 语 言 值 的模 糊 子 集 取 为 ｛ ｌ ｃ ｅ ｌ 负 大， 负中 ， 负小 ， ， 小 ， 中 ， 大 ｝ 并 简 记 为 ｛ 零 正 正 正 ， ＮＢ， ＮＭ ， ～Ｓ， ，Ｐ Ｓ，Ｐ ，ＰＢ｝ 论 域 为 ｛ ３ ３ ． Ｍ ， 一 ， ｝ 以 ｋ 、 ｋ ｋ 、 ３个参数 作 为输 出变量 ， ｋ、 模糊 量 的模 ｋ 、 ｋ 糊子集 取 为 ｛ 大 ， 中 ， 小 ， ， 小 ， 中 ， 大 ｝ 负 负 负 零 正 正 正 ， 并 简记 为 ｛ ＮＢ， ＮＭ ， ，Ｚ ＮＳ Ｏ，ＰＳ， Ｍ ，Ｐ ， 的 Ｐ Ｂ｝ ｋ 论 域 为 ｛ ． ，． ｝ｋ 一０ ３ ０ ３ ， 的论 域 为 ｛ ． ６ ０ ０ ｝ ｋ 一０ ０ ， ． ６ ， 的论域 为 ｛ ， ｝其 中 ＮＢ、 一３ ３ ． ＰＢ取 Ｓ形 隶 属度 函数 ，
１ 参 数 模 糊 自整 定 Ｐ Ｄ 控 制 原 理 Ｉ
参数 模糊 Ｐ Ｄ 自整 定控 制 是 以误 差 ｌ ｛ Ｉ 和误 差 变 ｅ
化 ｌＣ 作 为 模 糊 Ｐ Ｄ 控 制 器 的 输 入 ， 以 满 足 不 同 时 ｌ ｅ Ｉ 可
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文章编号:1001-9227(2000)02-0019-03
基于MAT LAB(SI MULINK)
的模糊控制系统计算机仿真
燕山大学(河北秦皇岛,066004) 方一鸣 焦晓红 庄开宇 张克勤
摘 要:将MAT LAB的FUZZY T OOLBOX中的模糊推理系统(Fuzzy Inference System)编辑器与SIMULINK有机地结合起来,充分利用它们各自的优势,方便地实现了模糊控制系统(FCS)的计算机仿真,从而克服了对复杂控制律无法直接应用SIMULINK进行仿真的缺点,拓宽了SIMULINK的应用范围。
关键词:模糊控制 模糊推理系统 计算机仿真
AB STRACT:The organic combination of SIMULINK and Fuzzy Inference system editor in the FUZZY T OOLBOX of MAT LAB makes their advantages be fully played and the computer simulation of fuzzy control system be easily realized,and thus overcomes the shortages that the SIMULINK can not be directly used to realize the simulation to the complex control and promotes its applications.
KEYWORDS:Fuzzy control Fuzzy inference System C omputer Simulation
中图分类号:TP273+.4文献标识码:B
0 引 言
控制系统计算机仿真是应用现代科学手段对控制系统进行科学研究的十分重要的手段之一。
进入80年代以来,几乎所有控制系统的高品质控制均离不开系统仿真研究。
通过仿真研究可以对照比较各种控制策略与方案,优化并确定相关参数,特别是对于新控制决策与算法的研究,进行系统仿真更是必不可少的。
一般而言,对控制系统进行计算机仿真首先应建立系统模型,然后依据模型编制仿真程序,充分利用计算机作为工具对其进行数值求解并将结果加以显示。
显然,通常在仿真过程中,十分耗费时间与精力的是编制和修改仿真程序。
近年来国外在控制领域中推出了一些功能强大的仿真语言,如SABER、MAT LAB(SIMULINK)等。
这些语言的出现为系统仿真提供了强有力的支持,极大地推动了仿真研究的发展。
1 MAT LAB(SIMULINK)仿真语言和模糊工具箱
由于种种原因,目前国内接触的大多是MAT2 LAB(SIMULINK)仿真语言,它于1993年推出的4.x 版本比以前的3.x版本在功能上有了质的飞跃。
特别是SIMULINK的出现得以使仿真工作可以以结构图的形式进行,并且能够方便地选择各种数值算法、仿真步长等重要参数,同时可以借助模拟示波器将仿真动态结果加以显示,因而仿真过程十分直观。
特别是当系统采用常规控制律时更显得简单方便,然而若系统采用较复杂的控制律(不能直接以传递函数描述时),常使人们感到困难的是简单地利用SIMULINK无法进行仿真。
如模糊控制(Fuzzy C on2 trol)是一种对系统控制的宏观方法,其核心是用语言描述的控制规则,通常用“如果…则…(if…then …)”的方式来表达实际控制中专家的知识和经验,因此特别适用于模拟专家对数学模型未知、复杂的、非线性系统的控制中。
模糊控制系统的结构与常规反馈控制系统的结构完全类似,仅仅是将常规的PID控制器改为模糊控制器。
模糊控制器是一种非线性控制器,它的规
91
自动化与仪器仪表
ZIDO NGHUA Y U YIQI YIBIAO 2000年第2期(总第88期)
则数目决定其结构的复杂程度,因而对模糊控制系统进行设计和仿真比对一般的线性控制系统要复杂得多。
为此1995年推出的MAT LAB 语言4.2版本中提供了一个Fuzzy T oolbox 。
该工具箱提供的FIS 编辑器(如图1)给出了有关模糊推理系统的各种信息。
其上面部分给出了一个单输入单输出系统图,双击输入或输出框可以进行它们隶属函数的编辑,双击中间的模糊规则框则能够编辑模糊规则。
它的左下侧给出了一系列复选框,通过它们可以选择模糊推理过程中的各种特定的函数。
右端则显示了当前变量的一些信息。
此外,与窗口的各个菜单选项相配合,就能够设计得到需要的模糊推理系统。
我们可以利用该工具箱与SIMULINK 有机地结合起来,以便对模糊控制系统进行仿真。
2 模糊控制系统的仿真
模糊控制系统设计的关键在于模糊控制器的设计。
模糊控制器通常由下列几部分组成(如图2所示):①输入、输出量的规范化;②输入量的模糊化;③语言控制规则;④模糊逻辑推理;⑤输出量的非模糊化。
仿真时,首先利用模糊工具箱,编辑与模糊控制器相应的模糊推理系统FIS ,然后再利用SIMULINK 按以下步骤进行仿真。
下面以图3所示系统(G (S )
=
20
(0.4s +1)(4s +1)
)为例加以说明。
(1) 模糊控制器的编辑
在MAT LAB 命令窗口运行Fuzzy 函数来建立一个FIS 文件,选择模糊控制器的类型为Mamdani 型,根据图3系统的要求确定其输入为E 和EC ,输出为
U ,分别给出它们的隶属函数如图4(
a )、
(b )。
根据隶属函数及经验写出模糊控制规则(如表
1),并将此规则改写成FIS 系统的规则语句,如对于第一条,我们写成:1.I f (e is NB )and (ec is NB )then (u is NB )(1),第四条为:4.I f (e is Z O )and (ec is NB )then (u is NM )(0.5),而最后一条写作:49.I f (e is PB )and (ec is PB )then (u is PB )(1),其中最后括号中的“1”表示该条规则的权值。
表1 模糊控制规则表
E
U
EC NB NM NS Z O PS PM PB NB NB NB NM NM NM NS NS NM NB NM NM NS NS Z O PS NS NM NM NS NS Z O PS PM Z O NM NM NS Z O PS PM PM PS NM NS Z O PS PS PM PM PM NS Z O PS PS PM PM PM PB
PS
PS
PM
PM
PM
PB
PB
选择图2中各选项:与(And )方法为min ,或(Or )方法为max ,推理(Implication )方法为min ,合成
2
(Aggregation )方法为max ,非模糊化(defuzzification )方法为重心平均(centroid );这样就建立了一个FIS 系统的文件。
取文件名为:X.fis 。
(2) 用SIMULINK 仿真
首先在记事本中建立一个与FIS 文件相连接的文件,名为ini.m ,其内容为:
fismatrix =readfis (‘
X.fis ’);之后进入SIMULINK 环境,对图3所示系统编辑得到图5仿真框图,并在Options 选项中选择Mask 菜单项,封装Variable Initialization 模块,在Dialog
String Separated by 项中填写:eval (‘
ini ’);再双击Fuzzy Logic C ontroller 写入参数,此参数自动地对应于ini.m 中的fismatrix 。
最后按SIMULINK 仿真的正常步骤选择计算步长等参数进行仿真运算。
图6(a )、(b )分别给出了系统控制变量和阶跃响应的仿真曲线。
4 结 论
将FUZZY T OOLBOX 与SIMULINK 有机地结合在一起,充分地发挥了各自的优势,使较为复杂的模糊控制系统仿真过程大大简化,仿真结果表明了这
种方法的有效性与正确性。
此外,我们可以对Sugeno 型的模糊控制系统进行类似的仿真。
本文所提出的模糊控制器与SIMULINK 结合的方法拓宽了SIMULINK 的应用范围,也可以推广应用到其它类型的非线性控制系统,从而为非线性系统的仿真提供了一条新的途径。
参考文献
1 赵振宇,徐用懋.模糊理论和神经网络的基础与应用.北京:清华大学出版社,19962 MAT LAB User ’s G uide.The Math W orkes ,Inc.19933 SIMULINK User ’s G uide.The Math W orkes ,Inc.1992
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参考文献类型文献类型标识专著M 论文集C 报纸文章N 期刊文章J 学位论文
D 报告
R 标准S 专利P
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