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-摩杜云开发者社区

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精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，则越能达到精确控制的目的。然而，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精确描述的系统，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。

很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。首先我们要做的是模糊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会变得非常的困难，故这里我们使用不带遗忘因子的公式。

3.MATLAB核心程序

a=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