智能控制課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū)

1、智能控制課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū)題目：1. 模糊控制算法研究 2. Speed control design for a vehicle system using fuzzy logic 3. 模糊自適應(yīng)整定PID控制一、 課程設(shè)計(jì)的目的和要求目的：1. 通過(guò)本次課程設(shè)計(jì)，進(jìn)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設(shè)計(jì)過(guò)程； 2. 提高學(xué)生有關(guān)控制系統(tǒng)的程序設(shè)計(jì)能力； 3. 熟悉Matlab語(yǔ)言以及在智能控制設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。要求：首先選擇課程設(shè)計(jì)的題目，充分理解設(shè)計(jì)內(nèi)容，并獨(dú)立完成實(shí)驗(yàn)和課程設(shè)計(jì)報(bào)告。課程設(shè)計(jì)報(bào)告要求：課程設(shè)計(jì)題目，課程設(shè)計(jì)具體內(nèi)容及實(shí)現(xiàn)功能，結(jié)果分析、收獲或不足， 程序清

2、單、參考資料。二、 課程設(shè)計(jì)的基本內(nèi)容1 模糊控制算法研究假設(shè)系統(tǒng)的模型可以用二階加純滯后表示，即傳遞函數(shù)為。其中各參數(shù)分別為。(1) 用Matlab中的Simulink工具箱，組成一個(gè)模糊控制系統(tǒng)，如圖1所示。圖1 模糊控制系統(tǒng)Simulink仿真模型圖(2) 采用模糊控制算法，設(shè)計(jì)出能跟蹤給定輸入的模糊控制器，對(duì)被控系統(tǒng)進(jìn)行仿真，繪制出系統(tǒng)的階躍響應(yīng)曲線。(3) 改變模糊控制器中模糊變量的隸屬度函數(shù)，分析隸屬度函數(shù)和模糊控制規(guī)則對(duì)模糊控制效果的影響。比較那種情況下的控制效果較好。(4) 給系統(tǒng)加上擾動(dòng)，觀察此時(shí)的階躍響應(yīng)曲線，看系統(tǒng)是否仍然穩(wěn)定，并與無(wú)擾動(dòng)情況下的階躍響應(yīng)曲線進(jìn)行比較。并比

3、較模糊控制和PID控制的魯棒性。(5) 改變系統(tǒng)的參數(shù)，了解模糊控制在系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)的控制效果。并與控制器作用下系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)的控制效果進(jìn)行比較，思考模糊控制相對(duì)于傳統(tǒng)控制的優(yōu)點(diǎn)。2. Speed control design for a vehicle system using fuzzy logic(1) Model description of the automobileThe dynamics of the automobile are given as followsWhere is the control input ( represents a throttle inp

4、ut and represents a brake input), is the mass of the vehicle, is its aerodynamic drag, is a constant frictional force, is the driving/braking force, and sec is saturated at ).We can use fuzzy control method to design a cruise control system. Obviously, the fuzzy cruise control design objective is to

5、 develop a fuzzy controller that regulates a vehicles speed to a driver-specified value. (2) Speed control design using fuzzy logic i) Design of PI fuzzy controllerSuppose that we wish to be able to track a step or ramp change in the driver-specified speed value very accurately. A “PI fuzzy controll

6、er” can be used as shown in Fig. 2. In Fig. 2, the fuzzy controller is denoted by ; andare scaling gains; and is the input of the integrator. Fig. 2 Speed control system using a PI fuzzy controllerFind the differential equation that describes the closed-loop system. Let the state be and find a syste

7、m of three first-order ordinary differential equations that can be used by the Runge-Kutta method in the simulation of the closed-loop system. is used to represent the controller in the differential equations. For the reference input, three different test signals can be used as follows:a: Test input

8、 1 makes =18m/sec (40.3 mph) for and 22 m/sec (49.2 mph) for .b: Test input 2 makes =18m/sec (40.3 mph) for and increases linearly (a ramp) from 18 to 22 by , and then for .c: Test input 3 makes =22 for and we use as the initial condition (this represents starting the vehicle at rest and suddenly co

9、mmanding a large increase speed).ii) Design of PI fuzzy controllerSuppose that you are concerned with tracking a step change in accurately and that you use the PD fuzzy controller shown in Fig. 3. To represent the derivative, simply use a backward differenceWhere is the integration step size in your

10、 simulation (or it could be your sampling period in an implementation). Fig. 3 Speed control system using a PD fuzzy controller Design a PD fuzzy controller to get less than 2% overshoot, a rise-time between 7 and 10 sec. and a settling time of less than 10 sec for test input 1 defined in a). Also,

11、for the ramp input ( test input 2 in 1) it must have less than 1 mph steady-state error to the ramp (i.e., at the end of the ramp part of the input, have less than 1 mph error).3. 模糊自適應(yīng)整定PID控制圖4 自適應(yīng)模糊PID控制結(jié)構(gòu)圖自適應(yīng)模糊PID控制結(jié)構(gòu)如圖4所示。假設(shè)系統(tǒng)的模型可以用傳遞函數(shù)表示為。（1）用Matlab中的Simulink工具箱，組成一個(gè)自適應(yīng)模糊PID控制系統(tǒng)，如圖5所示。 圖5 自適應(yīng)模糊

12、PID控制系統(tǒng)仿真圖其中的模糊自調(diào)整機(jī)構(gòu)如圖6所示。圖6 模糊自調(diào)整機(jī)構(gòu)仿真模型（2）采用模糊PID控制算法，設(shè)計(jì)出能跟蹤給定輸入的自適應(yīng)模糊PID控制器，對(duì)被控系統(tǒng)進(jìn)行仿真，繪制出系統(tǒng)的階躍響應(yīng)曲線。（3）給系統(tǒng)加上擾動(dòng)，觀察此時(shí)的階躍響應(yīng)曲線，看系統(tǒng)是否仍然穩(wěn)定，并與無(wú)擾動(dòng)情況下的階躍響應(yīng)曲線進(jìn)行比較。并比較模糊控制和PID控制的魯棒性。（4） 改變系統(tǒng)的參數(shù)，了解模糊控制在系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)的控制效果。并與控制器作用下系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)的控制效果進(jìn)行比較，思考自適應(yīng)模糊PID控制相對(duì)于傳統(tǒng)控制及模糊控制的優(yōu)點(diǎn)。三、 課程設(shè)計(jì)的考核方式及評(píng)分方法1 考核方式課程設(shè)計(jì)結(jié)束時(shí)，在機(jī)房當(dāng)場(chǎng)驗(yàn)收2

13、. 評(píng)分依據(jù) (1) 出勤率 (2) 課程設(shè)計(jì)準(zhǔn)備工作 (3) 課程實(shí)際期間紀(jì)律 (4) 課程設(shè)計(jì)運(yùn)行結(jié)果 (5) 課程設(shè)計(jì)報(bào)告四、 參考資料 1K. M. Passino and S. Yurkovich. Fuzzy control, 1st edn, Addision Wesley Longman, Colifornia, 1997. 2Ioannou, P.A.; Chien, C.C. "Autonomous Intelligent Cruise Control," IEEE Trans. on Vehicular Technology, 42(4) :

14、657 672, 1993. 3Mayr, R. “Intelligent cruise control for vehicles based on feedback linearization”. Proc. of American Control Conference, pp. 16-20, 1994. 4易繼楷，候媛斌. 智能控制技術(shù). 北京：北京工業(yè)大學(xué)出版社，1999。 5孫增圻. 智能控制理論與技術(shù). 北京：清華大學(xué)出版社，1997。 6李國(guó)勇. 智能控制及其Matlab實(shí)現(xiàn). 電子工業(yè)出版社，2005。 7吳曉莉，林哲輝. MATLAB輔助模糊系統(tǒng)設(shè)計(jì).西安：西安電子科技大學(xué)出版

15、社，2002。 8 施陽(yáng). MATLAB語(yǔ)言精要及動(dòng)態(tài)仿真工具SIMULINK. 西安：西北工業(yè)大學(xué)出版社，1997。附：1. 用Matlab進(jìn)行模糊控制仿真過(guò)程演示假設(shè)系統(tǒng)的模型可以用二階加純滯后表示，即傳遞函數(shù)為。其中各參數(shù)分別為。要對(duì)該對(duì)象進(jìn)行模糊控制仿真研究，模型的建立過(guò)程可以采用如下步驟： 啟動(dòng)Simulink。打開(kāi)Matlab程序，并在該窗口鍵入Simulink來(lái)運(yùn)行Simulink，或點(diǎn)擊工具欄上Simulink按鈕，這時(shí)Simulink就顯示其所包含的子模塊庫(kù)。 創(chuàng)建一個(gè)新模型。在File 菜單中選擇New-Model，Simulink就創(chuàng)建一個(gè)新的窗口。 向窗口拷貝模塊。例如

16、，拷貝階躍輸入Step模塊，具體操作為：在Simulink窗口中用鼠標(biāo)點(diǎn)擊Source圖標(biāo)，這樣就打開(kāi)了Source Library 中所有的模塊；要從Source Library中拷貝Step模塊，可以用鼠標(biāo)單擊該模塊，然后拖動(dòng)鼠標(biāo)把它移到自己的模型窗口中，并在所需要放的位置松開(kāi)鼠標(biāo)，這時(shí)Step模塊就出現(xiàn)在自己的模型窗中。其它需要拷貝模塊請(qǐng)參考圖1，這些模塊分別在Math庫(kù)、Continuous庫(kù)、Discontinuous庫(kù)、Signal Routing庫(kù)以及Sink庫(kù)中找到，方法同Step模塊。在Matlab的命令窗口輸入命令Fuzzy，進(jìn)入圖形用戶(hù)界面(GUI)窗口。根據(jù)控制規(guī)則和所

17、選擇的隸屬度函數(shù)，利用模糊推理系統(tǒng)(FIS )編輯器可以建立一個(gè)FIS文件，取名為fuzzycontrol.fis。在Fuzzy Logic Toolbox中將Fuzzy Logic Controller模塊找到，用鼠標(biāo)將相應(yīng)模塊拖入窗口中即可。 模塊之間的連接線。在前一模塊的輸出端按下鼠標(biāo)，然后拖動(dòng)鼠標(biāo)到所需連接模塊的輸入端，此時(shí)松開(kāi)鼠標(biāo)，兩個(gè)模塊就連接好了。 模塊與其它兩個(gè)模塊之間連接線的連接。例如圖1，要把Sum塊與后面的Gain模塊和Derivative模塊分別連接，就要在按下鼠標(biāo)按鈕的同時(shí)，按住Ctrl鍵，然后拖動(dòng)鼠標(biāo)到Gain模塊和Derivative模塊的輸入端口。 模塊對(duì)應(yīng)參數(shù)

18、的改變。用鼠標(biāo)雙擊需要修改參數(shù)的模塊，就可以根據(jù)實(shí)際情況修改各個(gè)參數(shù)。例如打開(kāi)Gain模塊，直接把Gain參數(shù)改為需要的值，又如傳函模塊，根據(jù)給定的已知傳函，把Transfer Fcn中的Numerator由默認(rèn)的1改為40。Denominator 由默認(rèn)的1 1 1改為600 70 1。其他模塊參數(shù)的修改類(lèi)同?？傊鶕?jù)設(shè)計(jì)要求來(lái)修改各個(gè)模塊的參數(shù)。 打開(kāi)模糊推理系統(tǒng)數(shù)據(jù)文件。在MATLAB的命令窗口中輸入指令:fuzzy=readfis(fuzzycontrol.fis)，這樣就在基本工作空間中建立起了模糊推理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)變量fuzzycontrol。 仿真結(jié)果的演示a. 打開(kāi)Scope模塊，對(duì)Scope的參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)修改。b. 在模型窗口中的Simulin