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文檔簡介
1、一、實驗目的熟悉模糊控制器的設(shè)計,并且掌握神經(jīng)網(wǎng)絡模型。二、實驗內(nèi)容1已知系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為G(s)=e-/(10s+1)。假設(shè)系統(tǒng)給定為階躍值r=30,系統(tǒng)初始值r(0)=0。試分別設(shè)計常規(guī)的PID控制器;(2)常規(guī)的模糊控制器;(3)比較兩種控制器的效果;(4)當通過改變模糊控制器的比例因子時,系統(tǒng)響應有什么變化2編寫一個利用前向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡進行字符設(shè)別的程序。設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡為具有一個隱含層的BP網(wǎng)絡,需設(shè)別的字符有三個A、I和Q其輸入為4X4個像素的掃描輸入。目標輸出分別為A=(1,-1,-1),I=(-1,1,1),O=(-1,-1,1)。網(wǎng)絡為16個輸入節(jié)點、3個輸出節(jié)點、9個隱含層節(jié)點。
2、利用所編程序完成訓練后,在輸入樣本為X=(1,1,1,1,1,-1,-1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1)時,求網(wǎng)絡輸出值。三、實驗內(nèi)容以及結(jié)果分析1(1)常規(guī)PID控制器:利用Ziegler-Nichols整定公式整定PID調(diào)節(jié)器的初始參數(shù)一_PTiTdyrPT/(K)PIT/(K)PIDT/(K)由公式可得P=18Ti=Td=0SIMULINK仿真圖設(shè)定仿真時間為10s仿真結(jié)果(2)模糊控制器的設(shè)定1在matlab命令窗口輸入“fuzzy”確定模糊控制器結(jié)構(gòu):即根據(jù)具體的系統(tǒng)確定輸入、輸出量。選取二維控制結(jié)構(gòu),即輸入為誤差e和誤差變化ec,輸出為u如下圖所示2輸入輸出變量的模糊化:即
3、把輸入輸出的精確量轉(zhuǎn)化為對應語言變量的模糊集合。們要確定描述輸入輸出變量語言值的模糊子集,如NB,NMNGZO,PS,PMPB,首先我并設(shè)置輸入輸出變量的論域,然后我們?yōu)槟:Z言變量選取相應的隸屬度函數(shù)。如下圖所示3模糊推理決策算法設(shè)計:即根據(jù)模糊控制規(guī)則進行模糊推理,并決策出模糊輸出量。首先要確定模糊規(guī)則,即專家經(jīng)驗。如圖。制定完之后,會形成一個模糊控制規(guī)則矩陣,然后根據(jù)模糊輸入量按照相應的模糊推理算法完成計算,并決策出模糊輸出量。#crco cuqh.朋川依L = 1 4J4-C 后Input 卜口 口P5 口1日零4.對輸出模糊量的解模糊:模糊控制器的輸出量是一個模糊集合,通過反模糊化方
4、法判決出一個確切的精確量,反模糊化方法很多,我們這里選取重心法。SIMULINK仿真圖在模糊控制器的輸入和輸出均有一個比例系數(shù),我們叫它量化因子,它反映的是模糊論域范圍與實際范圍之間的比例關(guān)系,這里模糊控制器輸入的論域范圍均為卜6,6,假設(shè)誤差的范圍是-10,10,誤差變化率范圍是-100,100,控制量的范圍是-24,24,那么我們就可以算出量化因子分別為,8。量化因子的選取對于模糊控制器的控制效果有很大的影響,當輸出量化因子調(diào)為10控制效果更好。仿真曲線(3)常規(guī)PID控制器和模糊控制器的比較常規(guī)PID還是有超調(diào)量,模由仿真結(jié)果可見兩種控制器對系統(tǒng)的各項性能指標都有了改進,糊控制器的超調(diào)量
5、幾乎為零。2以下程序:A=1111;1-1-11;1111;1-1-11;I=-11-1-1;-11-1-1;-11-1-1;-11-1-1;O=1111;1-1-11;1-1-11;1111;X2=11111-1-11111111-11'X=A(:)I(:)O(:);T0=1;-1;-1;T1=-1;1;1;T2=-1;-1;1;T=T0T1T2;RN1=size(X);S2N1=size(T);S1=10;net=newff(minmax(X),S1S2,'tansig','tansig','traingdx');w=2,1;b=1;b=2;y1=sim(net,X);='sse'net,tr=train(net,X,T);w=2,1;b=1;b=2;y2=sim(net,X);net1=net;T1=TTTT;fori=1:10X1=XX(X+randn(R,N1)*(X+randn(R,N1)*;net1,tr=train(net1,X1,T1)en
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