模糊控制的MALTAB系统仿真实验

可编程控制器

智能控制技术

仿真实验

题目: 模糊控制系统MATLAB仿真实验报告

院系名称：电气工程学院

专业班级：电气F1102

学生姓名：任飞

学号： 201123910515

模糊控制系统MATLAB 仿真实验报告

一、实验目的

1、 通过本次设计，了解模糊控制的基本原理、模糊模型的建立和模糊控制系统的

设计过程。

2、 熟悉在MATLAB 下建立模糊控制器的方法，并能利用MATLAB 对给定参数的模

糊控制系统予以仿真

二、实验项目

1、实验题目

本设计要求设计一个采用模糊控制的加热炉温度控制系统。被控对象为一热处理工艺过程中的加热炉，加热设备为三相交流调压供电装置，输入控制信号电压为0~5V ，输出相电压0~220V ，输出最大功率180KW ，炉温变化室温~625℃，电加热装置如图所示：

图1-1电加热装置示意图

3、 实验数据：本实验输入变量为偏差e 和偏差的变化ec ，输出变量为控制电压U ，

变量模糊集量化论域均为[-6 6]采用的常用的三角形隶属函数。

01.0,0167.0,5.4,3.0初选值：====k k k k i u ec e

三、实验步骤

1、建立系统仿真图：在MATLAB主窗口单机工具栏中的Simulink快捷图标弹出“Simulink Library Browser”窗口，单击“C reate a new model”快捷图标弹出模型编辑窗口。

依次将Signal Generator(信号源)、Subtract(减运算)、Gain（增益）、Derivative（微分）、Mux（合成）、Fuzzy Logic Controller(模糊逻辑控制器)、Transfer Fcn(传递函数)、Saturation(限幅)、Memory（存储器）、Scope（显示器）模块拖入窗口并连接成系统仿真图如图1-2

图1-2 系统仿真图

2、在模糊推理系统编辑器中设置变量：在MATLAB 命令窗口输入fuzzy并按回车键，启动FIS Editor(模糊推理系统编辑器)。

图1-3 FIS Editor界面

在FIS编辑器界面上执行菜单Edit →Add Variable →Input 为模糊控制系统添加变量，并将变量名修改为E、EC输出变量为U。

图1-4双变量模糊推理系统界面

双击输入变量E，执行菜单命令Edit →Remove All MFs 然后执行命令Add MFs 弹出Membership Function 对话框，将隶属函数的类型设置为gaussmf 并将隶属函数的数目修改为7。

在Current Membership Function 区域编辑模糊子集的名称及位置，将各变量的取值范围Range和显示范围Display Range 均设置为[-6 6]，在输入变量E 的图形显示区域选中相应的曲线，即可编辑该子集。语言值的隶属函数类型设置为高斯型函数Gaussmf ，名称分别设置为NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB，其参数（宽度、中心点）将会自动生成。

图1-5 输入变量E的参数设置

按同样的方式设置输入变量EC和输出变量U，但U的语言值隶属函数类型为三角形函数trimf

图1-6 输入变量EC的参数设置

图1-7 输出变量U的参数配置

3、在FIS中设置变量规则：在FIS Editor中执行菜单命令Editor →Rules 打开规则编辑器，将已知49条控制规则输入到Rule编辑器中。

图1-8 模糊编辑器规则设置

4、检验模糊规则输入/输出特性曲面：利用编辑器的View → Rules 和V iew → Surface 菜单命令即可得到模糊规则输入/输出特性曲面

图1-9 模糊规则特性曲面

图1-10 模糊输入输出特性曲面

5、对模糊控制系统进行仿真：将FIS 与Simulink 连接，执行FIS 编辑器的菜单命令 File →Export to workspace ，将当前模糊推理系统保存到MATLAB 工作空间的推理矩阵中。

在Simulink 中双击Fuzzy Logic Controller 模糊逻辑控制器模块上单击鼠标右键然后选择Look Under Mask 选项，将FIS 嵌入。

图1-11 FIS 嵌入

四、仿真结果

1、组初选参数

01.0,02.05.4,3.0====k k k k

i u ec e

进行仿真，当

系统输入为阶跃信号℃400)(

=t r 时其系统响应如下：

2、 将系数

01.0,02.0,5.4,1.0,减小====k k k k k

i u ec e e

再次

仿真得到如下曲线。

五、遇到的问题

在进行仿真时遇到如下问题：

MinMax does not accept 'boolean' signals. The input and output signal(s) of

'untitled/Fuzzy Logic Controller/FIS Wizard/Defuzzification1/Max (COA)' must be one of the MATLAB 'uint8', 'uint16', 'uint32', 'int8', 'int16', 'int32', 'single', or 'double' data types, or one of the Fixed-point data types

解决方案：经检查，模糊控制模型搭建过程中按照实验指导来做完全没有错误，而实际操作中却会出现这样的提示。经网上搜集资料，“simulink 模型窗口菜单中，Simulation-Configuration Parameters-Implement logic signals as boolean data 前面默认的

勾选去掉”可以解决。

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

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.wendangku.net/doc/203896243.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. Active inequalities (to within options.TolCon = 1e-20): lower upper ineqlin ineqnonlin 2 x = 1.0000 1.0000 f =

模糊控制详细讲解实例

一、速度控制算法： 首先定义速度偏差-50 km/h ≤e （k ）≤50km/h ，-20≤ec （i ）= e （k ）- e （k-1）≤20，阀值e swith =10km/h 设计思想：油门控制采用增量式PID 控制算法,刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。 选择规则： e （k ）<0 ① e （k ）>- e swith and throttlr_1≠0 选择油门控制 ② 否则：先将油门控制量置0，再选择刹车控制 0

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。

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）。

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

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。

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

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 TLAB 1 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。模糊控制的任务正是要用计算机来模拟这种人的思维和决策方式，对这些复杂的生产过程进行控制和操作。所以，模糊控制有以下特点： 1）模糊控制的计算方法虽然是运用模糊集理论进行的模糊算法，但最后得到的控制规律是确定

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

模糊控制仿真

智能控制实验报告模糊控制器的仿真

一．实验目的 1.了解模糊控制的原理 2.学习Matlab模糊逻辑工具箱的使用 3.使用工具箱进行模糊控制器的仿真 二．实验设备 1.计算机 2.Matlab软件 3.window 7操作系统 三．实验原理 模糊逻辑控制又称模糊控制，是以模糊集合论，模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一类计算机控制策略，模糊控制是一种非线性控制。图1-1是模糊控制系统基本结构，由图可知模糊控制器由模糊化，知识库，模糊推理和清晰化（或去模糊化）四个功能模块组成。 针对模糊控制器每个输入，输出,各自定义一个语言变量。因为对控制输出的判断，往往不仅根据误差的变化，而且还根据误差的变化率来进行综合评判。所以在模糊控制器的设计中，通常取系统的误差值e和误差变化率ec为模糊控制器的两个输入，则在e的论域上定义语言变量“误差E”，在ec的论域上定义语言变量“误差变化EC”；在控制量u的论域上定义语言变量“控制量U”。 通过检测获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e，对误差取微分得到误差变化率ec，再经过模糊化处理把分明集输入量转换为模糊集输入量，模糊输入变量根据预先设定的模糊规则，通过模糊逻辑推理获得模糊控制输出量，该模糊输出变量再经过去模糊化处理转换为分明集控制输出量。 四．实验步骤 1、在MATLAB主窗口中单击工具栏中的Simulink快捷图标，弹出“Simulink Library Browser”窗口，单击Create a new model快捷图标，弹出模拟编辑窗口，用Matlab中的Simulink 工具箱，组成一个模糊控制系统，如图所示： 2、在MATLAB命令窗口输入fuzzy，并按回车键，弹出如下的FIS Editer界面，即模糊推理系统编辑器。

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。

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.