模糊控制系统建模与仿真分析
题目：模糊控制系统建模与仿真分析
一、实验目的
1、熟悉Matlab软件的基本操作方法
2、掌握用matlab/Fuzzy logic toolbox进行模糊控制系统建模仿真的基本方法。
3、熟悉模糊控制系统设计的基本方法
二、实验学时：4学时
三、实验原理
MATLAB R2008提供了建立模糊逻辑推理系统的仿真工具箱——Fuzzy Logic Toolbox，版本为Fuzzy Logic Toolbox2.2.7。建立模糊逻辑推理系统有两种基本方法，第一种方法是借助模糊推理系统编辑器（Fuzzy Logic Editor）的图形界面工具建立模糊逻辑推理系统，第二种方法是利用命令建立模糊逻辑推理系统。第一种方法使用简单、建模方便，适合于初学模糊逻辑控制系统建模与仿真的读者。第二种方法稍难一些，但对深入了解模糊逻辑推理系统的MATLAB仿真知识大有帮助。下面分别讲述两种方法，读者可自行选择阅读。
1模糊逻辑工具箱图形界面工具
模糊逻辑工具箱图形工具是为了方便用户建立模糊推理系统而推出的图形化设计工具，在这里可快速方便的建立模糊推理系统并观测模糊规则、推理输出等。模糊逻辑推理图形工具主要包括：基本模糊推理系统编辑器（fuzzy）、隶属函数编辑器（mfedit）、模糊规则编辑器（ruleedit）、模糊规则观测器（ruleview）、模糊推理输入输出曲面观测器（surfview）。下面分别介绍它们的基本使用方法。
1.1基本模糊推理系统编辑器
在Command Windows输入“fuzzy”命令，弹出如下图 1所示的“FIS Editor”（模糊推理系统编辑器）窗口。在这里可以对包括输入、输出模糊语言变量的名称、模糊推理系统的类型和名称、模糊逻辑推理的各种运算（与、或、蕴含、规则合成、解模糊化）等高层属性进行编辑。同时,还可以打开模糊推理系统的隶属函数编辑器（mfedit）、模糊规则编辑器（ruleedit）、模糊规则观测器（ruleview）、模糊推理输入输出曲面观测器（surfview）。
图 1 “FIS Editor”窗口
1.“File”菜单
在图 1所示的菜单栏中单击“File”菜单，弹出如图 2（a）所示的下拉菜单。单击“New FIS”菜单可弹出下级菜单，在这里可新建模糊推理系统，模糊推理系统的类型有Mamdani 和Sugeno两种。单击“Import”菜单，可打开下级菜单，可实现从工作空间（From Workspace）或磁盘文件（From file）读入数据的功能。单击“Export”菜单，在弹出的下级菜单中，单击“To Workspace”菜单，可将当前模糊推理系统保存到工作空间，单击“To File”菜单，可将当前模糊推理系统保存到磁盘文件上。单击“Print”菜单，可打印当前模糊推理系统。单击“Close”菜单可关闭当前模糊推理系统。
2.“Edit”菜单
在图 1所示的菜单栏中单击“Edit”菜单，弹出如图 2(b)所示的模糊推理系统编辑菜单。在图 2（b）中单击“Undo”菜单可取消当前操作，单击“Add Variable”菜单可添加输入变量（Input）或输出变量（Output），单击“Remove Selected Variable”菜单可删除当前变量，单击“Membership Functions”菜单可弹出隶属函数编辑器，单击“Rules”菜单可弹出规则编辑器。
3.“View”菜单
在图 1所示的菜单栏中单击“View”菜单，弹出如图 2（c）所示的下拉菜单。在图 2(c)中，单击“Rules”菜单弹出规则观测器窗口，单击“Surface”菜单弹出模糊推理系统输入输出关系曲面。
图 2模糊推理系统编辑器菜单
4.输入输出变量编辑
选择输入或输出变量显示区，在图 1的右下角将显示当前变量的名称及类型，在这里可修改当前变量的名称。如果用鼠标左键双击输入或输出变量显示区，则可以打开隶属函数编辑器（Membership Function Editor）。双击模糊推理系统名称、类型显示区，可以打开规则编辑器（Rule Editor）。
5．模糊推理基本算法设置
在图 1的左下角，可以选择模糊逻辑推理的基本运算方法。例如在“And Method”（与）操作方法里，可以选择“min”、“prod”。在“Or Method”（或）操作方法里，可以选择“max”、“probor”、在“Implication”（蕴涵）操作方法里可以选择“min”、“prod”。在“Aggregation”（规则合成）方法里可以选择“max”、“sum”和“probor”。在“Defuzzification”（解模糊化）方法里可以选择“centroid”、“bisector”、“mom”、“lom”、“som”。
解模糊化方法的基本含义如下：
（1）max——求最大值，y=max（a，b）返回a、b中较大数值。
（2）min——求最小值，y=min返回a、b中较小数值。
（3）prod——求乘积，y=prod返回a、b的乘积。
（4）prob——代数和，y=probor（[a，b]）返回值为y=a+b-a*b。
（5）centroid——重心法又称质心法
（6）bisector——面积平分法
（7）mom——最大隶属度平均值法
（8）lom——最大隶属度最大值法
（9）som——最大隶属度最小值法
例如进行基本设置后小费计算的模糊推理系统基本编辑窗口如图 3所示。
图 3 编辑后小费计算模糊推理系统编辑窗口
1.2 隶属度函数编辑器（mfedit）
在图 1所示的“FIS Editor”编辑窗口中，单击输入（或输出）变量，或者单击菜单【Edit】→【Membership Function Editor】，弹出如图 4所示的隶属函数编辑器。
1.菜单栏
隶属度函数编辑器的文件(File)菜单和视图(View)菜单与模糊推理系统编辑窗口内容及功能一样，如图 5（a）所示。编辑（Edit）菜单如图 5(b)菜单，可对隶属函数进行添加（Add MFs）、删除（Remove Selected MF、Remove all MFs）等操作，还可以打开模糊推理系统编辑器（FIS Properties）和规则编辑器（Rules）。
2.隶属函数编辑
在图 4的左上角为模糊推理系统的模糊语言变量区，右上角为当前模糊语言变量的隶属函数曲线，左下角为当前变量的名称、类型显示及论域编辑区，右下角为当前隶属函数名称、类型、参数编辑区。这里隶属函数的类型有：
trimf——三角形隶属函数
trapmf——梯形隶属函数
gbellmf——钟形隶属函数
gaussmf——高斯形隶属函数
gauss2mf——高斯2形隶属函数
sigmf——sigmoid形隶属函数
pimf——“ ”形隶属函数
smf——“S”形隶属函数
zmf——“Z”形隶属函数
图 4 隶属函数编辑器
图 5 隶属度函数不编辑器菜单
图6编辑后的模糊语言变量的隶属函数
1.3 模糊规则编辑器（Ruleedit）
在图 1所示的“FIS Editor”编辑窗口中双击模糊推理系统名称“tipper”，或者单击【Edit】→【Rules】菜单，弹出如图 7所示的模糊规则编辑器。
1.菜单操作
模糊规则编辑器的“File”菜单、“View”菜单与前面相同，“Edit”菜单有“Undo”、“FIS properties”和“Menbership Function Editor”三个下拉菜单，如图 8（a）所示，可进行取消、打开模糊推理系统基本编辑器、隶属函数编辑器操作。在图 8（b）所示的选择 (Opetion) 菜单里，可以选择模糊规则的显示语言及类型，显示语言有：“English”（英语）、“Deutsch”(德语)和“Francais”（法语），规则显示类型有：“Verbose”（语言型）、“Symbolic”（符号型）和“Indexed”（索引型）。
2.规则添加
在图 7的变量语言值列表区选择相应的模糊变量语言值，单击“Add Rule”即可添加规则，如果选中图 7中的某条模糊规则，单击“Delete Rule”可删除该条规则，如果单击“change Rule”可修改规则。同时在“Connection”（模糊语言变量连接）区可选择输入模
糊语言变量之间的连接关系。而在“Weight”（权重）设置区可设置该条规则的权重。
图7 模糊规则编辑器
图8 模糊规则编辑器的Edit和Option菜单
图9规则编辑后的规则显示区
1.4 模糊规则观察器（RuleView）
在模糊推理系统编辑窗口、隶属函数编辑窗口、模糊规则编辑窗口中单击“View”菜单，在弹出的下拉菜单中单击“Rules View”菜单，弹出如图 10所示的规则观察器。
1.5 模糊推理输入输出曲面观察器（Surfview）
在模糊推理系统编辑窗口、隶属函数编辑窗口、模糊规则编辑窗口中单击“View”菜单，在弹出的下拉菜单中单击“Surfview”菜单，弹出如图 11所示的输入输出曲面观察器。图11所示为小费计算的输入输出曲面关系图。
图10 规则观测器
图11 输入输出关系曲面观测器图
四、实验内容
1、教材第四章4-7节例题
双闭环模糊控制系统的设计与仿真
《运动控制系统》课程设计 学院：物联网工程学院 班级： 姓名： 学号： 日期： 成绩:
文章编号： 双闭环模糊控制系统的设计与仿真 （江南大学物联网工程学院，江苏省无锡邮编214122） 摘要：直流电机具有良好的起动、制动性能，因此其在电力拖动自动控制系统中应用广泛。众所周知，直流电机的闭环系统静特性要比开环系统的机械特写硬的多，而转速、电流双闭环控制直流调速系统是性能好、应用最广泛的直流调速系统，但该系统依赖精确的数学模型，在增加解决环节的同时，系统模型趋于复杂，还可能会影响系统的可靠性。因此我们在总结了以前经验的同时，提出了双闭环模糊控制系统的的设计与仿真。 关键词：直流电机；双闭环系统；模糊控制 中图分类号：文献标识码：A Double Closed Loop Fuzzy Control System Design and Simulation Author name (Jiangnan University, Wuxi 214122, China) Abstract：DC motor has good starting, braking performance, therefore in the electric drive automatic control system is widely applied in the field of. As everyone knows, the closed-loop DC motor system static characteristics than the open loop system of mechanical feature of more than hardware, and speed, electric current double closed loop DC motor control system is of good performance, the most widely used DC speed regulating system, but the system depend on the accurate mathematical model, increase solve link at the same time, the system model tends to be complex, also may influence the reliability of the system. Therefore we are summing up the previous experience at the same time, put forward a double closed loop fuzzy control system design and simulation. Key words：DC Motor; Double Closed Loop System; Fuzzy Control 1 引言 2 双闭环直流调速系统的设计 直流电动机具有启动转矩大、调速范围宽等优势，在轧钢机、电力机车等方面仍广泛采用。直流调速系统在理论上和实践上都比较成热，从控制技术的角度来看，它又是交流调速系统的基础；电力电子技术、计算机控制技术、智能控制理论的发展,，更为直流调速系统继续发展和应用提供了契机。进入21世纪后国外一些公司仍在不断推出高性能直 流调速系统。因此,对直流调速系统的研究仍具有重要意义。 直流调速系统中最典型的控制方式就是速度、电流双闭环调速。由于受参数时变和不确定性等因素的影响，传统的控制方法常受到很大的局限。另外，PID 控制方法往往在系统快速性与稳定性之间不能两者兼顾。模糊控制不依赖于被控对象的精确数学模型，既能克服非线性因素的影响，又具有较强的鲁棒性。因此，给直流电动机双闭环调速系统引入模糊控制器，可以改善系统性能。 2.1 双闭环可逆直流调速系统的原理结构 为了实现转速和电流两种负反馈分别起作用,可在系统中设置两个调节器,分别调节转速和电流,即分别引入转速负反馈和电流负反馈。二者之间实行串级联接。把转速调节器的输出当作电流调节器的输入,再用电流调节器的输出去控制电力电子变 换器UPE。从闭环结构上看,电流环在里面,称作内环;转速环在外面,称作外环。这样就形成了转速、电流双闭环调速系统。如图1所示。 图1直流双闭环调速系统结构 双闭环直流调速系统目前应用广泛、技术成熟，常采用PID控制方式，它具有结构简单、可靠等优点,取得了较好的控制效果。但是,在实际生产现场,由于条件限制,使得PID控制器参数的整定往往难以达到最优状态,另外,PID 控制方法必须在系统快
基于模糊控制的速度跟踪控制问题(C语言以及MATLAB仿真实现)
基于模糊控制的速度控制 ——地面智能移动车辆速度控制系统问题描述 利用模糊控制的方法解决速度跟踪问题，即已知期望速度(desire speed)，控制油门(throttle output)和刹车(brake output)来跟踪该速度。已知输入：车速和发动机转速（值可观测）。欲控制刹车和油门电压（同一时刻只有一个量起作用）。 算法思想 模糊控制器是一语言控制器，使得操作人员易于使用自然语言进行人机对话。模糊控制器是一种容易控制、掌握的较理想的非线性控制器，具有较佳的适应性及强健性(Robustness)、较佳的容错性(Fault Tolerance)。利用控制法则来描述系统变量间的关系。不用数值而用语言式的模糊变量来描述系统，模糊控制器不必对被控制对象建立完整的数学模式。 Figure 1模糊控制器的结构图 模糊控制的优点： (1)模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确的数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。 (2)由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。 (3)基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。 (4)模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。 简化系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、模型不完全的系统上。 模糊控制的缺点
控制系统仿真与CAD 实验报告
《控制系统仿真与CAD》 实验课程报告
一、实验教学目标与基本要求 上机实验是本课程重要的实践教学环节。实验的目的不仅仅是验证理论知识，更重要的是通过上机加强学生的实验手段与实践技能，掌握应用 MATLAB/Simulink 求解控制问题的方法，培养学生分析问题、解决问题、应用知识的能力和创新精神，全面提高学生的综合素质。 通过对MATLAB/Simulink进行求解，基本掌握常见控制问题的求解方法与命令调用，更深入地认识和了解MATLAB语言的强大的计算功能与其在控制领域的应用优势。 上机实验最终以书面报告的形式提交，作为期末成绩的考核内容。 二、题目及解答 第一部分：MATLAB 必备基础知识、控制系统模型与转换、线性控制系统的计算机辅助分析 1. >>f=inline('[-x(2)-x(3);x(1)+a*x(2);b+(x(1)-c)*x(3)]','t','x','flag','a','b','c');[t,x]=ode45( f,[0,100],[0;0;0],[],0.2,0.2,5.7);plot3(x(:,1),x(:,2),x(:,3)),grid,figure,plot(x(:,1),x(:,2)), grid
2. >>y=@(x)x(1)^2-2*x(1)+x(2);ff=optimset;https://www.sodocs.net/doc/1010474074.html,rgeScale='off';ff.TolFun=1e-30;ff.Tol X=1e-15;ff.TolCon=1e-20;x0=[1;1;1];xm=[0;0;0];xM=[];A=[];B=[];Aeq=[];Beq=[];[ x,f,c,d]=fmincon(y,x0,A,B,Aeq,Beq,xm,xM,@wzhfc1,ff) Warning: Options LargeScale = 'off' and Algorithm = 'trust-region-reflective' conflict. Ignoring Algorithm and running active-set algorithm. To run trust-region-reflective, set LargeScale = 'on'. To run active-set without this warning, use Algorithm = 'active-set'. > In fmincon at 456 Local minimum possible. Constraints satisfied. fmincon stopped because the size of the current search direction is less than twice the selected value of the step size tolerance and constraints are satisfied to within the selected value of the constraint tolerance.
模糊控制系统建模与仿真分析
题目：模糊控制系统建模与仿真分析 一、实验目的 1、熟悉Matlab软件的基本操作方法 2、掌握用matlab/Fuzzy logic toolbox进行模糊控制系统建模仿真的基本方法。 3、熟悉模糊控制系统设计的基本方法 二、实验学时：4学时 三、实验原理 MATLAB R2008提供了建立模糊逻辑推理系统的仿真工具箱——Fuzzy Logic Toolbox，版本为Fuzzy Logic Toolbox2.2.7。建立模糊逻辑推理系统有两种基本方法，第一种方法是借助模糊推理系统编辑器（Fuzzy Logic Editor）的图形界面工具建立模糊逻辑推理系统，第二种方法是利用命令建立模糊逻辑推理系统。第一种方法使用简单、建模方便，适合于初学模糊逻辑控制系统建模与仿真的读者。第二种方法稍难一些，但对深入了解模糊逻辑推理系统的MATLAB仿真知识大有帮助。下面分别讲述两种方法，读者可自行选择阅读。 1模糊逻辑工具箱图形界面工具 模糊逻辑工具箱图形工具是为了方便用户建立模糊推理系统而推出的图形化设计工具，在这里可快速方便的建立模糊推理系统并观测模糊规则、推理输出等。模糊逻辑推理图形工具主要包括：基本模糊推理系统编辑器（fuzzy）、隶属函数编辑器（mfedit）、模糊规则编辑器（ruleedit）、模糊规则观测器（ruleview）、模糊推理输入输出曲面观测器（surfview）。下面分别介绍它们的基本使用方法。 1.1基本模糊推理系统编辑器 在Command Windows输入“fuzzy”命令，弹出如下图 1所示的“FIS Editor”（模糊推理系统编辑器）窗口。在这里可以对包括输入、输出模糊语言变量的名称、模糊推理系统的类型和名称、模糊逻辑推理的各种运算（与、或、蕴含、规则合成、解模糊化）等高层属性进行编辑。同时,还可以打开模糊推理系统的隶属函数编辑器（mfedit）、模糊规则编辑器（ruleedit）、模糊规则观测器（ruleview）、模糊推理输入输出曲面观测器（surfview）。
基于simulink的模糊控制仿真
已知系统的传递函数为：1/(10s+1)*e(-0.5s)。假设系统给定为阶跃值r=30，系统初始值r0=0.试分别设计 (1)常规的PID控制器； (2)常规的模糊控制器； (3)比较两种控制器的效果； (4)当通过改变模糊控制器的比例因子时，系统响应有什么变化？ 一．基于simulink的PID控制器的仿真及其调试： 调节后的Kp，Ki，Kd分别为：10 ，1，0.05。 示波器观察到的波形为： 二．基于simulink的模糊控制器的仿真及其调试： （1）启动matlab后，在主窗口中键入fuzzy回车，屏幕上就会显现出如下图所示的“FIS Editor”界面，即模糊推理系统编辑器。
（2）双击输入量或输出量模框中的任何一个，都会弹出隶属函数编辑器，简称MF编辑器。
（3）在FIS Editor界面顺序单击菜单Editor—Rules出现模糊规则编辑器。 本次设计采用双输入（偏差E和偏差变化量EC）单输出（U）模糊控制器，E的论域是[-6,6]，EC的论域是[-6,6]，U的论域是[-6,6]。它们的状态分别是负大（NB）、负中（NM）、负小（NS）、零（ZO）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）。语言值的隶属函数选择三角形的隶属度函数。推理规则选用Mamdani 控制规则。 该控制器的控制规则表如图所示：
Simulink仿真图如下： 在调试过程中发现加入积分调节器有助于消除静差，通过试凑法得出量化因子，比例因子以及积分常数。Ke，Kec，Ku，Ki分别是： 3 ，2.5 ，3.5 ，0.27
三．实验心得： 通过比较PID控制器和模糊控制器，我们可知两个系统观察到的波形并没有太大的区别。相对而言，对于给出精确数学模型的控制对象，PID控制器显得更具有优势，其一是操作简单，其二是调节三个参数可以达到满意的效果；对于给出给出精确数学模型的控制对象，模糊控制器并没有展现出太大的优势，其一是操作繁琐，其二是模糊控制器调节参数的难度并不亚于PID控制器。 在实验中增大模糊控制器的比例因子Ku会加快系统的响应速度，但Ku过大将会导致系统输出上升速率过快，从而使系统产生较大的超调量乃至发生振荡；Ku过小，系统输出上升速率变小，将导致系统稳态精度变差。
《控制系统计算机仿真》实验指导书
实验一 Matlab使用方法和程序设计 一、实验目的 1、掌握Matlab软件使用的基本方法； 2、熟悉Matlab的数据表示、基本运算和程序控制语句 3、熟悉Matlab绘图命令及基本绘图控制 4、熟悉Matlab程序设计的基本方法 二、实验内容 1、帮助命令 使用help命令，查找sqrt（开方）函数的使用方法； 2、矩阵运算 （1）矩阵的乘法 已知A=[1 2;3 4]; B=[5 5;7 8]; 求A^2*B （2）矩阵除法 已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; B=[1 0 0;0 2 0;0 0 3]; A\B,A/B （3）矩阵的转置及共轭转置 已知A=[5+i,2-i,1;6*i,4,9-i]; 求A.', A' （4）使用冒号选出指定元素 已知：A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; 求A中第3列前2个元素；A中所有列第2，3行的元素； （5）方括号[] 用magic函数生成一个4阶魔术矩阵，删除该矩阵的第四列 3、多项式 （1）求多项式p(x) = x3 - 2x - 4的根 （2）已知A=[1.2 3 5 0.9;5 1.7 5 6;3 9 0 1;1 2 3 4] ， 求矩阵A的特征多项式; 求特征多项式中未知数为20时的值； 4、基本绘图命令 （1）绘制余弦曲线y=cos(t)，t∈[0，2π] （2）在同一坐标系中绘制余弦曲线y=cos(t-0.25)和正弦曲线y=sin(t-0.5)，t∈[0，2π] 5、基本绘图控制 绘制[0，4π]区间上的x1=10sint曲线，并要求： （1）线形为点划线、颜色为红色、数据点标记为加号； （2）坐标轴控制：显示范围、刻度线、比例、网络线 （3）标注控制：坐标轴名称、标题、相应文本； 6、基本程序设计 （1）编写命令文件：计算1+2+?+n<2000时的最大n值； （2）编写函数文件：分别用for和while循环结构编写程序，求2的0到n次幂的和。 三、预习要求 利用所学知识，编写实验内容中2到6的相应程序，并写在预习报告上。
模糊控制系统仿真实验
华侨大学厦门工学院《智能控制技术》 实验报告 专业：电气工程及其自动化 班级： 时间：年月日～年月日 ―――――――以下指导教师填写――――― 分项成绩：出勤设计报告 总成绩： 指导教师： 目录
摘要 (1) 一、设计的目的 (2) 二、设计要求 (2) 三、设计过程 (3) 1.系统模型建立 (3) 2.模糊控制器设计 (3) 2.1 模糊集合及论域的定义 (3) 2.2模糊控制规则设计 (6) 2.3系统的参数选择 (7) 2.4仿真结果 (7) 四、设计分析 (9) 1.改变模糊控制隶属度函数对控制效果的影响 (9) 2.给系统模型加扰动对控制效果的影响 (12) 3.改变系统的参数对控制效果的影响 (13) 五、模糊控制的优点 (15) 六、总结 (15) 致谢 (16) 参考文献 (16)
摘要 模糊控制的研究主要体现在控制器的研究和开发以及各类实际应用中, 目前模糊控制已经应用在各个行业。各类模糊控制器也非常多, 模糊控制器的研究一直是控制界研究的热点问题, 而关于模糊控制系统的稳定性分析则是模糊控制需要研究和解决的基本问题。目前已经出现了为实现模糊控制功能的各种集成电路芯片。用MATLAB软件实现模糊控制系统的仿真结果，仿真结果表明MATLAB软件不但简单实用，而且响应速度快，超调量小，控制效果良好。 关键词：模糊控制仿真 MATLAB
设计目标说明 一、设计的目的： 1. 通过本次设计，进一步了解模糊控制的基本原理、模糊模型的建立和模糊控制器的设计过程。 2. 提高学生有关控制系统的程序设计能力。 3. 熟悉Matlab 语言以及在智能控制设计中的应用。 二、设计要求： 图1 模糊控制系统Simulink 仿真模型图 1、用Matlab 中的Simulink 工具箱，组成一个模糊控制系统。任意带模糊控制器的系统均可，例如一简单二阶加纯滞后系统（图1 所示）为，传递函数12()(1)(1) d s f f Ke G s T s T s τ-=++。其 中各参数分别为1240,10,60,2f f d K T T τ====。 2、采用模糊控制算法，设计出能跟踪给定输入的模糊控制器，对被控系统进行仿真，绘制出系统的阶跃响应曲线。 3、改变模糊控制器中模糊变量的隶属度函数，分析隶属度函数和模糊控制规则对模糊控制效果的影响。比较那种情况下的控制效果较好。 4、给系统加上扰动，观察此时的阶跃响应曲线，看系统是否仍然稳定，并与无扰动情况下的阶跃响应曲线进行比较。并比较模糊控制和PID 控制的鲁棒性。 5、改变系统的参数，了解模糊控制在系统参数发生变化时的控制效果。并与PID 控制器作用下系统参数发生变化时的控制效果进行比较，思考模糊控制相对于传统控制的优点。
模糊PID控制器的设计与仿真——设计步骤(修改)
模糊PID 控制器的设计与仿真 设计模糊PID 控制器时，首先要将精确量转换为模糊量，并且要把转换后的模糊量映射到模糊控制论域当中，这个过程就是精确量模糊化的过程。模糊化的主要功能就是将输入量精确值转换成为一个模糊变量的值，最终形成一个模糊集合。 本次设计系统的精确量包括以下变量：变化量e ，变化量的变化速率ec 还有参数整定过程中的输出量ΔK P ，ΔK D ，ΔK I ，在设计模糊PID 的过程中，需要 将这些精确量转换成为模糊论域上的模糊值。本系统的误差与误差变化率的模糊论域与基本论域为：E=[-6,-4,-2,0,2,4,6];Ec=[-6,-4,-2,0,2,4,6]。 模糊PID 控制器的设计选用二维模糊控制器。以给定值的偏差e 和偏差变化ec 为输入；ΔK P ，ΔK D ，ΔK I 为输出的自适应模糊PID 控制器，见图1。 图1模糊PID 控制器 （1）模糊变量选取 输入变量E 和EC 的模糊化将一定范围(基本论域)的输入变量映射到离散区间(论域)需要先验知识来确定输入变量的范围。就本系统而言，设置语言变量取七个，分别为 NB ，NM ，NS ，ZO ，PS ，PM ，PB 。 (2)语言变量及隶属函数 根据控制要求，对各个输入，输出变量作如下划定： e ，ec 论域：｛-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6｝ ΔK P ，ΔK D ，ΔK I 论域：｛-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6｝ 应用模糊合成推理PID 参数的整定算法。第k 个采样时间的整定为 ).()(,)()(,)()(000k K K k K k K K k K k K K k K D D D I I I P P P ?+=?+=?+= 式中000,,D I P K K K 为经典PID 控制器的初始参数。
实验一--模糊控制器的MATLAB仿真
实验一 模糊控制器的MATLAB 仿真 一、实验目的 本实验要求利用MATLAB/SIMULINK 与FUZZYTOOLBOX 对给定的二阶动态系统，确定模糊控制器的结构，输入和输出语言变量、语言值及隶属函数，模糊控制规则；比较其与常规控制器的控制效果；研究改变模糊控制器参数时，系统响应的变化情况；掌握用 MATLAB 实现模糊控制系统仿真的方法。 实验时数：3学时。 二、实验设备：计算机系统、Matlab 仿真软件 三、实验原理 模糊控制器它包含有模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口等部分，输人变量是过程实测变量与系统设定值之差值。输出变量是系统的实时控制修正变量。模糊控制的核心部分是包含语言规则的规则库和模糊推理。模糊推理就是一种模糊变换，它将输入变量模糊集变换为输出变量的模糊集，实现论域的转换。工程上为了便于微机实现，通常采用“或”运算处理这种较为简单的推理方法。Mamdani 推理方法是一种广泛采用的方法。它包含三个过程：隶属度聚集、规则激活和输出总合。模糊控制器的体系结构如图1所示。 图1 模糊控制器的体系结构 四、实验步骤 （1）对循环流化床锅炉床温，对象模型为 ()()1140130120 ++s s 采用simulink 图库，实现常规PID 和模糊自整定PID 。 （2）确定模糊语言变量及其论域：模糊自整定PID 为2输入3输出的模糊控制器。该模糊控制器是以|e|和|ec|为输入语言变量，Kp 、Ki 、Kd 为输出语言变量，其各语言变量的论域如下：
误差绝对值：e={0，3，6，10}； 误差变化率绝对值：ec={0，2，4，6}； 输出Kp：Up={0，0.5，1.0，1.5}； 输出Ki：Ui={0，0.002，0.004，0.006}； 输出Kd：Ud={0，3，6，9}。 （3）语言变量值域的选取：输入语言变量|e|和|ec|的值域取值“大”(B)、“中”(M)、“小”(s)和“零”(Z) 4种；输出语言变量Kp、Ki、Kd的值域取值为“很大”(VB)、“大”(B)、“中”(M)、“小”(s) 4种。 （4）规则的制定：根据PID参数整定原则及运行经验，可列出输出变量Kp、Ki、Kd 的控制规则表。 （5）推理方法的确定 隐含采用“mamdani”方法：max-min； 推理方法，即“min”方法； 去模糊方法：面积中心法； 选择隶属函数的形式：三角型。
控制系统仿真实验报告
哈尔滨理工大学实验报告 控制系统仿真 专业：自动化12-1 学号：1230130101 姓名：
一．分析系统性能 课程名称控制系统仿真实验名称分析系统性能时间8.29 地点3# 姓名蔡庆刚学号1230130101 班级自动化12-1 一．实验目的及内容： 1. 熟悉MATLAB软件的操作过程； 2. 熟悉闭环系统稳定性的判断方法； 3. 熟悉闭环系统阶跃响应性能指标的求取。 二．实验用设备仪器及材料： PC, Matlab 软件平台 三、实验步骤 1. 编写MATLAB程序代码； 2. 在MATLAT中输入程序代码，运行程序； 3.分析结果。 四．实验结果分析： 1.程序截图
得到阶跃响应曲线 得到响应指标截图如下
2.求取零极点程序截图 得到零极点分布图 3.分析系统稳定性 根据稳定的充分必要条件判别线性系统的稳定性最简单的方法是求出系统所有极点,并观察是否含有实部大于0的极点，如果有系统不稳定。有零极点分布图可知系统稳定。
二．单容过程的阶跃响应 一、实验目的 1. 熟悉MATLAB软件的操作过程 2. 了解自衡单容过程的阶跃响应过程 3. 得出自衡单容过程的单位阶跃响应曲线 二、实验内容 已知两个单容过程的模型分别为 1 () 0.5 G s s =和5 1 () 51 s G s e s - = + ，试在 Simulink中建立模型，并求单位阶跃响应曲线。 三、实验步骤 1. 在Simulink中建立模型，得出实验原理图。 2. 运行模型后，双击Scope，得到的单位阶跃响应曲线。 四、实验结果 1．建立系统Simulink仿真模型图，其仿真模型为
控制系统仿真实验报告1
昆明理工大学电力工程学院学生实验报告 实验课程名称：控制系统仿真实验 开课实验室：年月日
实验一 电路的建模与仿真 一、实验目的 1、了解KCL 、KVL 原理； 2、掌握建立矩阵并编写M 文件； 3、调试M 文件，验证KCL 、KVL ； 4、掌握用simulink 模块搭建电路并且进行仿真。 二、实验内容 电路如图1所示，该电路是一个分压电路，已知13R =Ω，27R =Ω，20S V V =。试求恒压源的电流I 和电压1V 、2V 。 I V S V 1 V 2 图1 三、列写电路方程 （1）用欧姆定律求出电流和电压 （2）通过KCL 和KVL 求解电流和电压
四、编写M文件进行电路求解（1）M文件源程序 （2）M文件求解结果 五、用simulink进行仿真建模（1）给出simulink下的电路建模图（2）给出simulink仿真的波形和数值
六、结果比较与分析
实验二数值算法编程实现 一、实验目的 掌握各种计算方法的基本原理，在计算机上利用MATLAB完成算法程序的编写拉格朗日插值算法程序，利用编写的算法程序进行实例的运算。 二、实验说明 1．给出拉格朗日插值法计算数据表； 2．利用拉格朗日插值公式，编写编程算法流程，画出程序框图，作为下述编程的依据； 3．根据MATLAB软件特点和算法流程框图，利用MATLAB软件进行上机编程； 4．调试和完善MATLAB程序； 5．由编写的程序根据实验要求得到实验计算的结果。 三、实验原始数据 上机编写拉格朗日插值算法的程序，并以下面给出的函数表为数据基础，在整个插值区间上采用拉格朗日插值法计算(0.6) f，写出程序源代码，输出计算结果： 四、拉格朗日插值算法公式及流程框图
模糊控制系统建模与仿真分析
题目：模糊控制系统建模与仿真分析、实验目的 1、熟悉Matlab 软件的基本操作方法 2、掌握用matlab/Fuzzy logic toolbox 进行模糊控制系统建模仿真的基本方法。 3、熟悉模糊控制系统设计的基本方法 二、实验学时：4 学时 三、实验原理 MATLAB R2008提供了建立模糊逻辑推理系统的仿真工具箱一一Fuzzy Logic Toolbox , 版本为Fuzzy Logic Toolbox2.2.7 。建立模糊逻辑推理系统有两种基本方法，第一种方法是借助模糊推理系统编辑器 (Fuzzy Logic Editor )的图形界面工具建立模糊逻辑推理系统，第二种方法是利用命令建立模糊逻辑推理系统。第一种方法使用简单、建模方便，适合于初学模糊逻辑控制系统建模与仿真的读者。第二种方法稍难一些，但对深入了解模糊逻辑推理系统的MATLAB仿真知识大有帮助。下面分别讲述两种方法，读者可自行选择阅读。 1模糊逻辑工具箱图形界面工具 模糊逻辑工具箱图形工具是为了方便用户建立模糊推理系统而推出的图形化设计工具，在这里可快速方便的建立模糊推理系统并观测模糊规则、推理输出等。模糊逻辑推理图形工具主要包括：基本模糊推理系统编辑器( fuzzy )、隶属函数编辑器( mfedit )、模糊规则编辑器(ruleedit )、模糊规则观测器(ruleview )、模糊推理输入输出曲面观测器 (surfview )。下面分别介绍它们的基本使用方法。 1.1 基本模糊推理系统编辑器 在Comma nd Win dows输入"fuzzy ”命令，弹出如下图1所示的"FIS Editor ”(模糊推理系统编辑器)窗口。在这里可以对包括输入、输出模糊语言变量的名称、模糊推理系统的类型和名称、模糊逻辑推理的各种运算(与、或、蕴含、规则合成、解模糊化)等高层属性进行编辑。同时, 还可以打开模糊推理系统的隶属函数编辑器( mfedit )、模糊规则编辑器(ruleedit )、模糊规则观测器( ruleview )、模糊推理输入输出曲面观测器( surfview )。
简易模糊控制器设计及MATLAB仿真
简易模糊控制器的设计及仿真 摘要：模糊控制（Fuzzy Control ）是以模糊集理论、模糊语言和模糊逻辑推理为基础的一种控制方法，它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。本文利用MATLAB/SIMULINK 与FUZZY TOOLBOX 对给定的二阶动态系统，确定模糊控制器的结构，输入和输出语言变量、语言值及隶属函数，模糊控制规则，比较其与常规控制器的控制效果，用MATLAB 实现模糊控制的仿真。 关键词：模糊控制 参数整定 MATLAB 仿真 二阶动态系统模型： ()()1140130120 ++s s 采用simulink 图库，实现常规PID 和模糊自整定PID 。 一．确定模糊控制器结构 模糊自整定PID 为2输入3输出的模糊控制器。在MATLAB 的命令窗口中键入fuzzy 即可打开FIS 编辑器，其界面如下图所示。此时编辑器里面还没有FIS 系统，其文件名为Untitled ，且被默认为Mandani 型系统。默认的有一个输入，一个输出，还有中间的规则处理器。在FIS 编辑器界面上需要做一下几步工作。 首先，模糊自整定PID 为2输入3输出的模糊控制器，因此需要增加一个输入两个输出，进行的操作为：选择Edit 菜单下的Add Variable/Input 菜单项。
如下图。 其次，给输入输出变量命名。单击各个输入和输出框，在Current Variable 选项区域的Name文本框中修改变量名。如下图 最后，保存系统。单击File菜单，选择Export下的To Disk项。这里将创建的系统命名为PID_auot.fi。 二．定义输入、输出模糊集及隶属函数
控制系统数字仿真实验报告
控制系统数字仿真实验报告 班级：机械1304 姓名：俞文龙 学号： 0801130801
实验一数字仿真方法验证1 一、实验目的 1.掌握基于数值积分法的系统仿真、了解各仿真参数的影响； 2.掌握基于离散相似法的系统仿真、了解各仿真参数的影响； 3.熟悉MATLAB语言及应用环境。 二、实验环境 网络计算机系统（新校区机电大楼D520），MATLAB语言环境 三实验内容 （一）试将示例1的问题改为调用ode45函数求解，并比较结果。 实验程序如下； function dy = vdp(t,y) dy=[y-2*t/y]; end [t,y]=ode45('vdp',[0 1],1); plot(t,y); xlabel('t'); ylabel('y');
（二）试用四阶RK 法编程求解下列微分方程初值问题。仿真时间2s ，取步长h=0.1。 ?????=-=1 )0(2y t y dt dy 实验程序如下: clear t0=0; y0=1; h=0.1; n=2/h; y(1)=1; t(1)=0; for i=0:n-1 k1=y0-t0^2; k2=(y0+h*k1/2)-(t0+h/2)^2; k3=(y0+h*k2/2)-(t0+h/2)^2;
k4=(y0+h*k3)-(t0+h)^2; y1=y0+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6; t1=t0+h; y0=y1; t0=t1; y(i+2)=y1; t(i+2)=t1; end y1 t1 figure(1) plot(t,y,'r'); xlabel('t'); ylabel('y'); （三）试求示例3分别在周期为5s的方波信号和脉冲信号下的响应，仿真时间20s，采样周期Ts=0.1。
毕业设计：模糊控制器的仿真研究
安阳师范学院本科学生毕业论文模糊控制器的仿真研究 系（院）物理与电气工程学院 专业电气工程及其自动化 日期 2015.06.01
学生诚信承诺书 本人郑重承诺：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得安阳师范学院或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。所有合作者对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名：日期： 论文使用授权说明 本人完全了解安阳师范学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 签名：导师签名：日期：
模糊控制器的仿真研究 王方启 （安阳师范学院物理与电气工程学院，河南安阳 455000） 摘要：本文对模糊控制系统的设计及仿真进行研究，对模糊控制及仿真技术的概念、特点、发展及应用进行了论述，简述了模糊控制的基本理论。在此基础上，详细介绍了模糊控制系统的系统组成和基本工作原理。同时，阐述了模糊控制器的结构和基本设计方法。最后，通过仿真结果进而对模糊控制系统进行改进。使用MATLAB对系统进行仿真，结果表明系统的动态性能得到了提高。 关键词: 模糊PID控制器；MATLAB；仿真 1 引言 在工程实际应用中，应用最广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、鲁棒性好，工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。但是对一些大惯性、非线性和时变的系统常规PID控制就无能为力了。由于负载扰动或环境变化，受控过程参数和模型结构均发生变化，由于受到参数整定方法烦杂的困扰，常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性差。本文将模糊控制和PID控制结合起来，应用模糊推理的方法实现对PID参数进行在线自整定，实现PID参数的最佳调整，设计出参数模糊自整定PID控制器，并进行了Matlab/Simulink仿真。仿真结果表明，与常规PID控制系统相比，该设计获得了更优的鲁棒性和动、静态性及具有良好的自适应性。 模糊控制是以模糊集合论作为它的数学基础的。模糊控制就是利用模糊集合理论，把人的模糊控制策略转化为计算机所能接收的控制算法，进而实施控制的一种理论和技术。它能够模拟人的思维因而对一些无法构建数学模型的系统可以进行有效的描述和控制，除了用于工业，也适用于社会学、经济学、环境学、生物学及医学等各类复杂系统。模糊控制与PID控制结合构成模糊PID控制既可实现PID控制的功能又可实现模糊控制的作用，克服PID控制遇到的问题。因此研究模糊PID控制具有十分重要的现实意义。 2 常规PID控制 2.1 PID控制器概述 在过去的几十年里，PID控制器在工业控制中得到了广泛应用。在控制理论
模糊自适应整定PID控制仿真实验
实验三模糊自适应整定PID控制仿真实验 一、实验目的 1．通过实验了解数字PID控制的原理 2．通过实验实现离散系统的数字 PID 控制仿真 3．通过实验了解模糊自适应整定PID控制的原理 4．通过实验实现模糊自适应整定PID控制仿真 5．通过实验进一步熟悉并掌握Matlab软件的使用方法 二、实验内容 1．针对给定离散系统的输入信号的位置响应，设计离散PID控制器，编制相应的仿真程序。2．若采样时间为1ms ,采用模糊PID控制进行阶跃响应,在第300个采样时间时控制器输出加1.0 的干扰,编制该模糊自适应整定PID系统的Matlab仿真程序 三、实验步骤 1．针对给定离散系统的阶跃信号、正弦信号和方波信号的位置响应，设计离散PID控制器，编制相应的仿真程序。 2．确定模糊自整定PID的算法基础 3．针对 kp, ki , kd 三个参数分别建立合适的模糊规则表 4．画出PID参数的在线自校正工作程序流程图 5．编制该模糊自适应整定PID系统的Matlab仿真程序 四、实验要求 1．设被控对象为： 采样时间为1ms,采用Z变换进行离散化，经过Z变换后的离散化对象为： yout(k)=-den(2)yout(k-1)-den(3)yout(k-2)-den(4)yout(k-3)+num(2)u(k-1) +num(3)u(k-2)+num(4)u(k-3) 针对离散系统的阶跃信号、正弦信号和方波信号的位置响应，设计离散PID控制器。其中，S为 信号选择变量，S=1时为阶跃跟踪，S=2时为方波跟踪，S=3时为正弦跟踪。 2．采样时间为1ms ,采用模糊PID控制进行阶跃响应,在第300个采样时间时控制器输出加1.0的干扰,编制炉温模糊控制系统的Matlab仿真程序 五﹑自适应模糊控制的规则 1﹑控制规则：
《MATLAB与控制系统。。仿真》实验报告
《MATLAB与控制系统仿真》 实验报告 班级： 学号： 姓名： 时间：2013 年 6 月
目录实验一MATLAB环境的熟悉与基本运算（一）实验二MATLAB环境的熟悉与基本运算（二）实验三MATLAB语言的程序设计 实验四MATLAB的图形绘制 实验五基于SIMULINK的系统仿真 实验六控制系统的频域与时域分析 实验七控制系统PID校正器设计法 实验八线性方程组求解及函数求极值
实验一MATLAB环境的熟悉与基本运算（一） 一、实验目的 1．熟悉MATLAB开发环境 2．掌握矩阵、变量、表达式的各种基本运算 二、实验基本原理 1.熟悉MATLAB环境: MATLAB桌面和命令窗口、命令历史窗口、帮助信息浏览器、工作空间浏览器、文件和搜索路径浏览器。 2.掌握MATLAB常用命令 表1 MATLAB常用命令 变量与运算符 3．1变量命名规则 3．2 MATLAB的各种常用运算符 表3 MATLAB关系运算符 表4 MATLAB逻辑运算符
| Or 逻辑或 ~ Not 逻辑非 Xor逻辑异或 符号功能说明示例符号功能说明示例 ：1:1:4;1:2:11 . ；分隔行.. ，分隔列… （）% 注释 [] 构成向量、矩阵！调用操作系统命令 {} 构成单元数组= 用于赋值 的一维、二维数组的寻访 表6 子数组访问与赋值常用的相关指令格式 三、主要仪器设备及耗材 计算机 四．实验程序及结果 1、新建一个文件夹（自己的名字命名，在机器的最后一个盘符） 2、启动MATLAB，将该文件夹添加到MATLAB路径管理器中。 3、学习使用help命令。
模糊控制器的MATLAB仿真
一、实验目的 本实验要求利用MATLAB/SIMULINK 与FUZZYTOOLBOX 对给定的二阶动态系统，确定模糊控制器的结构，输入和输出语言变量、语言值及隶属函数，模糊控制规则；比较其与常规控制器的控制效果；研究改变模糊控制器参数时，系统响应的变化情况；掌握用 MATLAB 实现模糊控制系统仿真的方法。 二、实验原理 模糊控制器它包含有模糊化接口、知识库（规则库、数据库）、模糊推理机、解模糊接口等部分。输人变量e(t)是过程实测变量y(t)与系统设定值s(t)之差值。输出变量y(t)是系统的实时控制修正变量。模糊控制的核心部分是包含语言规则的规则库和模糊推理机。而模糊推理就是一种模糊变换，它将输入变量模糊集变换为输出变量的模糊集，实现论域的转换。工程上为了便于微机实现，通常采用“或”运算处理这种较为简单的推理方法。Mamdani 推理方法是一种广泛采用的方法。它包含三个过程：隶属度聚集、规则激活和输出总合。模糊控制器的组成框图如图所示。 图 模糊控制器的组成框图 三、模糊推理系统的建立 一个模糊推理系统的建立分为三个步骤：首先，对测量数据进行模糊化；其次，建立规则控制表；最后，输出信息的模糊判决，即对模糊量进行反模糊化，得到精确输出量。 模糊推理系统的建立，往往是设计一个模糊控制系统的基础。建立一个模糊推理系统有两类方法：一种是利用GUI 建立模糊推理系统；另一种是利用MATLAB 命令建立。下面根据实验内容，利用GUI 建立模糊推理系统。 例：对循环流化床锅炉床温，对象模型为 ()()1140130120 ++s s 采用simulink 图库，实现常规PID 和模糊自整定PID 。模糊自整定PID 为2输入3输出的模糊控制器。 1、 进入FIS 编辑器 在MATLAB 的命令窗口中键入fuzzy 即可打开FIS 编辑器，其界面如下图所示。此时编
基于MATLAB的模糊控制系统设计
实验一基于MATLAB的模糊控制系统设计 1.1实验内容 （1）基于MATLAB图形模糊推理系统设计，小费模糊推理系统； （2）飞机下降速度模糊推理系统设计； （3）水箱液位模糊控制系统设计及仿真运行。 1.2实验步骤 1小费模糊推理系统设计 （1）在MATLAB的命令窗口输入fuzzy命令，打开模糊逻辑工具箱的图形用户界面窗口，新建一个Madmdani模糊推理系统。 （2）增加一个输入变量，将输入变量命名为service、food，输出变量为tip，这样建立了一个两输入单输出模糊推理系统框架。 （3）设计模糊化模块：双击变量图标打开Membership Fgunction Editor 窗口，分别将两个输入变量的论域均设为[0,10],输出论域为[0,30]。 通过增加隶属度函数来进行模糊空间划分。 输入变量service划分为三个模糊集：poor、good和excellent，隶属度函数均为高斯函数，参数分别为[1.5 0]、[1,5 5]和[1.5 10]； 输入变量food划分为两个模糊集：rancid和delicious，隶属度函数均为梯形函数，参数分别为[0 0 1 3]和[7 9 10 10]； 输出变量tip划分为三个模糊集：cheap、average和generous，隶属度函数均为三角形函数，参数分别为[0 5 10]、[10 15 20]和[20 25 30]。
（4）设置模糊规则：打开Rule Editor窗口，通过选择添加三条模糊规则： ①if (service is poor) or (food is rancid) then (tip is cheap) ②if (service is good) then (tip is average) ③if (service is excellent) or (food is delicious) then (tip is generous) 三条规则的权重均为 1.