模糊控制系统的MATLAB实现

上传者：陈非凡
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上传时间：2015-05-07
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模糊控制系统的MATLAB实现

基于MATLAB的模糊控制器设计及仿真

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姓名：控制科学与工程 122081100187 许兴培

摘要

在深入了解系统的基础上针对传统控制精度不高、系统稳定性差的问题进行创新和探索研究详细介绍了模糊控制原理和实现步骤。并在MATLAB环境下对完成了模糊控制器仿真研究发现模糊控制理论上可以用于工业实际。模糊控制设计简便响应速度快鲁棒性好具有一定的推广价值。

关键词：模糊控制，系统仿真

基于MATLAB的模糊控制器设计及仿真

一、模糊系统

模糊系统是一种基于知识或基于规则的系统。它的核心就是由所谓的IF-THEN规则所组成的知识库。一个模糊的IF-THEN规则就是一个用连续隶属度函数对所描述的某些句子所做的IF-THEN形式的陈述。

构造一个模糊系统的出发点就是要得到一组来自于专家或基于该领域知识的模糊IF-THEN规则，然后将这些规则组合到单一系统中。不同的模糊系统可采用不用的组合原则。

用隶属度函数表征一个模糊描述后，实质上就将模糊描述的模糊消除了。模糊控制系统设计的关键在于模糊控制器的设计，主要有三个部分：

(1) 输入量的模糊化

所谓模糊化(Fuzzification) 就是先将某个输入测量量的测量值作标准化处理，把该输入测量量的变化范围映射到相应论域中，再将论域中的各输入数据以相应的模糊语言值的形式表示，并构成模糊集合。这样就把输入的测量量转换为用隶属度函数表示的某一模糊语言变量。

(2) 模糊逻辑推理

根据事先已定制好的一组模糊条件语句构成模糊规则库，运用模糊数学理论对模糊控制规则进行推理计算，从而根据模糊控制规则对输入的一系列条件进行综合评估，以得到一个定性的用语言表示的量，即模糊输出量。完成这部分功能的过程就是模糊逻辑推理过程。

(3) 反模糊化过程

反模糊化(Defuzzification) 有时又叫模糊判决。就是将模糊输出量转化为能够直接控制执行部件的精确输出量的过程。

模糊控制器的核心部分又在于模糊推理系统(FIS) 的建立。

二、MATLAB/SIMULINK工具箱的介绍

在MATLAB菜单窗口中输入命令fuzzy可进入FIS编辑器，在FIS编辑器中可以设置输入输入变量的模糊隶属度函数和模糊控制规则。如下图所示：

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设置好模糊推理系统FIS后保存设置结果，用菜单项里的File-〉Export-〉to workspace将它导出到Matlab的工作空间，这样在用SIMULINK仿真的时候FIS才能被调用。

打开SIMULINK工具箱，选择相应的模块，设置好模型参数，在Fuzzy Logic Toolbox中选择Fuzzy Logic Controller，在FIS files or structure中填入已经保存的FIS文件名，建立起系统的动态模型。点击仿真按钮，就可以在示波器中看到仿真结果。

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SIMULINK窗口

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Fuzzy Logic Controller设置

三、模糊控制在一个二阶环节中的应用

1、系统模型

许多工业控制对象都可以等效为二阶环节。以下面的二阶环节为例：

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设计它的模糊控制器，观察其阶跃响应。

2、语言变量的选取以及隶属函数的确立

假设系统输入为阶跃，可取系统输出误e和误差变化ec作为模糊控制器的输入，模糊控制器的输出u作为被控对象的控制输入。则可根据系统输出的误差和误差变化设计出模糊控制器，并根据一系列的模糊推理过程推导出最终的输出控制量u。其中，误差e 误差变化量de以及输出u所对应的模糊语言变量分别为e、ec和u。每个语言变量都取5个语言值：“正大( PB)”、“正小( PS)”、“零(Z)”、“负小(NS)”、“负大(NB)”。一般设定e和ec的输入范围为【-6 6】。

然后利用pid控制器对二阶被控对象进行调节，使系统的超调和调节时间处在一个良好的范围内。

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Pid控制器调节被控对象