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matlab模糊控制工具箱使用教程_模糊pid控制原理

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全栈程序员站长
发布2022-09-27 11:03:17
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发布2022-09-27 11:03:17
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文章被收录于专栏:全栈程序员必看

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君

Matlab模糊控制工具箱为模糊控制器的设计提供了一种非常便捷的途径,通过它我们不需要进行复杂的模糊化、模糊推理及反模糊化运算,只需要设定相应参数,就可以很快得到我们所需要的控制器,而且修改也非常方便。下面将根据模糊控制器设计步骤,一步步利用Matlab工具箱设计模糊控制器。

1、模糊控制工具箱使用

首先我们在Matlab的命令窗口(command window)中输入fuzzy,回车就会出来这样一个窗口。

matlab模糊控制工具箱使用教程_模糊pid控制原理
matlab模糊控制工具箱使用教程_模糊pid控制原理

下面我们都是在这样一个窗口中进行模糊控制器的设计。

1)确定模糊控制器结构:即根据具体的系统确定输入、输出量。

这里我们可以选取标准的二维控制结构,即输入为误差e和误差变化ec,输出为控制量u。注意这里的变量还都是精确量。相应的模糊量为EECU,我们可以选择增加输入(Add Variable)来实现双入单出控制结构。

matlab模糊控制工具箱使用教程_模糊pid控制原理
matlab模糊控制工具箱使用教程_模糊pid控制原理

2)输入输出变量的模糊化:即把输入输出的精确量转化为对应语言变量的模糊集合。

首先我们要确定描述输入输出变量语言值的模糊子集,如{NBNMNSZOPSPMPB},并设置输入输出变量的论域,例如我们可以设置误差E(此时为模糊量)、误差变化EC、控制量U的论域均为{-3-2-10123};然后我们为模糊语言变量选取相应的隶属度函数。

在模糊控制工具箱中,我们在Member Function Edit中即可完成这些步骤。首先我们打开Member Function Edit窗口.

4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱
4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱
4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱
4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱

然后分别对输入输出变量定义论域范围,添加隶属函数,以E为例,设置论域范围为[-3 3],添加隶属函数的个数为7.

4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱
4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱

然后根据设计要求分别对这些隶属函数进行修改,包括对应的语言变量,隶属函数类型。

4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱
4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱

3)模糊推理决策算法设计:即根据模糊控制规则进行模糊推理,并决策出模糊输出量。

首先要确定模糊规则,即专家经验。对于我们这个二维控制结构以及相应的输入模糊集,我们可以制定49条模糊控制规则(一般来说,这些规则都是现成的,很多教科书上都有),如图。

4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱
4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱

制定完之后,会形成一个模糊控制规则矩阵,然后根据模糊输入量按照相应的模糊推理算法完成计算,并决策出模糊输出量。

4)对输出模糊量的解模糊:模糊控制器的输出量是一个模糊集合,通过反模糊化方法判决出一个确切的精确量,凡模糊化方法很多,我们这里选取重心法。

4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱
4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱

5)然后Export to disk,即可得到一个.fis文件,这就是你所设计的模糊控制器。

matlab模糊控制工具箱使用教程_模糊pid控制原理
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6)simulink中使用fis文件,首先加入fuzzy模块,然后写入模糊文件,注意应用格式加单引号: ‘fuzzpid.fis’

matlab模糊控制工具箱使用教程_模糊pid控制原理
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2、模糊控制pid实例

模糊PID控制,即利用模糊逻辑并根据一定的模糊规则对PID的参数进行实时的优化,以克服传统PID参数无法实时调整PID参数的缺点。模糊PID控制包括模糊化,确定模糊规则,解模糊等组成部分。小车通过传感器采集赛道信息,确定当前距赛道中线的偏差E以及当前偏差和上次偏差的变化ec,根据给定的模糊规则进行模糊推理,最后对模糊参数进行解模糊,输出PID控制参数。

matlab模糊控制工具箱使用教程_模糊pid控制原理
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KP的模糊规则控制表

∆kp

EC

NB

NM

MS

ZO

PS

PM

PB

E

NB

PB

PB

PM

PM

PS

ZO

ZO

NM

PB

PB

PM

PS

PS

ZO

NS

NS

PM

PM

PM

PS

ZO

NS

NS

ZO

PM

PM

PS

ZO

NS

NM

NM

PS

PS

PS

ZO

NS

NS

NM

NM

PM

PS

ZO

NS

NM

NM

NM

NB

PS

ZO

ZO

NM

NM

NM

NB

NB

KI的模糊规则控制表

∆ki

EC

NB

NM

NS

ZO

PS

PM

PB

E

NB

NB

NB

NM

NM

NS

ZO

ZO

NM

NB

NB

NM

NS

NS

ZO

ZO

NS

NB

NM

NS

NS

ZO

PS

PS

ZO

NM

NM

NS

ZO

PS

PM

PM

PS

NM

NS

ZO

PS

PS

PM

PB

PM

ZO

ZO

PS

PS

PM

PB

PB

PB

ZO

ZO

PS

PM

PM

PB

PB

KD的模糊规则控制表

∆kd

EC

NB

NM

NS

ZO

PS

PM

PB

E

NB

PS

NS

NB

NB

NB

NM

PS

NM

PS

NS

NB

NM

NM

NS

ZO

NS

ZO

NS

NM

NM

NS

NS

ZO

ZO

ZO

NS

NS

NS

NS

NS

ZO

PS

ZO

ZO

ZO

ZO

ZO

ZO

ZO

PM

PB

NS

PS

PS

PS

PS

PB

PB

PB

PM

PM

PM

PS

PS

PB

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模糊推理系统结构图

输入变量的隶属取三角形函数,如下:

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误差变量E的隶属函数

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误差变化变量EC的隶属函数

输出变量的隶属同样取三角形函数,如下:

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输出变量KP的隶属函数

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输出变量KD的隶属函数

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输出变量KI的隶属函数

确定了输入和输出隶属函数后,在模糊规则编辑器中,输入表格中的模糊推理规则,共49条,如下图

matlab模糊控制工具箱使用教程_模糊pid控制原理
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模糊推理编辑器

此时得到的三参数的变化如下图

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模糊推理KP变化图

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模糊推理KI变化图

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模糊推理KD变化图

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运行仿真得到结果

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发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/179116.html原文链接:https://javaforall.cn

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