m基于matlab的模糊控制器仿真实现,采用matlab编程方式定义模糊规则,隶属函数等

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.算法涉及理论知识概要

利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。在传统的控制领域里，控制系统动态模式的准确与否是影响控制优劣的最主要关键。系统动态的信息越详细，则越能达到准确控制的目的。

不过，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以准确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。

模糊控制器包括四部分：

(1)模糊化。主要作用是选定模糊控制器的输入量，并将其转换为系统可识别的模糊量，具体包含以下三步：

第一，对输入量进行满足模糊控制需求的处理;

第二，对输入量进行尺度变换;

第三，确定各输入量的模糊语言取值和相应的隶属度函数。

(2)规则库。根据人类专家的经验建立模糊规则库。模糊规则库包含众多控制规则，是从实际控制经验过渡到模糊控制器的关键步骤。

(3)模糊推理。主要实现基于知识的推理决策。

(4)解模糊。主要作用是将推理得到的控制量转化为控制输出。

第一部分：控制存储器

这个部分比较简单，就是将当前时刻的数据进行保存，作为下一时刻的学习控制算法模块的输出的相加项，然后得到新输出。其对应的程序如下所示：

第二部分：被控对象

控制对象，在matlab编程的时候，我们一般使用的是传递函数来标示，在参考文献中，关于控制对象的介绍似乎没有讲，一般这种情况，我们设置一个传递函数作为控制对象来研究我们的控制算法。

许多研究控制算法的课题，如果不知道控制对象具体的传递函数表达式，我们一般都设置一个传递函数作为控制对象进行控制算法的研究，如果你在自己的论文中已经设计了一个控制对象的传递函数，那么直接替换即可。

在本课题中，控制对象的传递函数我们设置为如下的表达式：

第三部分：学习控制算法

这个部分是程序算法的重点，这里我们重点介绍一下这个部分的实现过程。第一我们要做的是模糊PID控制器，论文中关于PID学习控制算法的主要表达式为：

然后这里控制器采用模糊PID控制器，然后迭代过程采用公式6.3来进行。注意，由于加入遗忘因子的话，在模糊PID中，收敛值收敛到0会变得超级的困难，故这里我们使用不带遗忘因子的公式。

3.MATLAB核心程序

a=addrule(a,rulelist);

a=setfis(a, DefuzzMethod , mom );

writefis(a, fuzzpid );

a=readfis( fuzzpid );

%显示规则

showrule(a)

%%

%控制对象的设置

%采样时间

ts        = 0.002;

%产生连续形式的传递函数

Gp        = tf([16],[10,1.2,6]);

%产生离散形式的传递函数

Gpz       = c2d(Gp,ts, z );

%将传递函数转换为差分式子

[num,den] = tfdata(Gpz, v );

%%

%控制算法初始参数

L         = 100;

fai       = 0.1;

F         = 50;

%此变量分别保存误差，误差积分以及误差导数

Err       = [0,0,0] ;

%延迟变量

y_1       = 0;

y_2       = 0;

u_1       = 0;

u_2       = 0;

e_1       = 0;

ei        = 0;

ed        = 0;

%%

%迭代过程

Time      = 1001;

u         = zeros(1,Time);      

Pk        = L*ones(1,Time);   

Ik        = fai*ones(1,Time);   

Dk        = F*ones(1,Time);   

M         = 8;

Ed        = 0.0;

Ecd       = 0.0;

for i=0:1:M

for k=1:1:Time

%产生时间变量

time(k) = (k-1)*ts;

%给定轨迹输入

yd(k)   = 8*sin(6*2*pi*k*ts);

%根据模糊规则，进行PID参数的更新

k_pid   = evalfis([Ed,Ecd],a);

Pk(k)   = L  + k_pid(1);

Ik(k)   = fai+ k_pid(2);

Dk(k)   = F  + k_pid(3);

%控制对象模型的输出

……………………………………………………………..

%使用延迟程序起到存储器的功能

u2(k)   = u(k);

e_1     = e(k);

y_2     = y_1;

y_1     = y(k);

u_2     = u_1;

u_1     = u2(k);

Ed      = e(k);

Ecd     = e(k)-e_1;

end    

i=i+1;

end