matlab下模糊控制器設(shè)計步驟

1、卜面將根據(jù)模糊控制器設(shè)計步驟，一步步利用Matlab工具箱設(shè)計模糊控制器。Matlab模糊控制工具箱為模糊控制器的設(shè)計提供了一種非常便捷的途徑，通過它我們不需要進展復雜的模糊化、模糊推理及反模糊化運算，只需要設(shè)定相應參數(shù)，就可以很快得到我們所需要的控制器，而且修改也非常方便。首先我們在Matlab的命令窗口mandwindow中輸入fuzzy,回車就會出來這樣一個窗口。卜面我們都是在這樣一個窗口中進展模糊控制器的設(shè)計。1. 確定模糊控制器構(gòu)造：即根據(jù)具體的系統(tǒng)確定輸入、輸出量。這里我們可以選取標準的二維控制構(gòu)造，即輸入為誤差e和誤差變化ec,輸出為控制量u。注意這里的變量還都是準確量。相應的模

2、糊量為E,EC和U,我們可以選擇增加輸入(AddVariable)來實現(xiàn)雙入單出控制構(gòu)造。2. 輸入輸出變量的模糊化：即把輸入輸出的準確量轉(zhuǎn)化為對應語言變量的模糊集合。首先我們要確定描述輸入輸出變量語言值的模糊子集，如(NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB，并設(shè)置輸入輸出變量的論域，例如我們可以設(shè)置誤差E此時為模糊量、誤差變化EC、控制量U的論域均為-3,-2,-1,0,1,2,3;然后我們?yōu)槟：Z言變量選取相應的隸屬度函數(shù)。在模糊控制工具箱中，我們在MemberFunctionEdit中即可完成這些步驟。首先我們翻開MemberFunctionEdit窗口.然后分別對輸入輸出變量定義論域

3、圍，添加隸屬函數(shù)，以E為例，設(shè)置論域圍為-33,添加隸屬函數(shù)的個數(shù)為7.MFt帥eCurrettkgNewI>peFlAngetifplwRmt仲mr.pr-itMPigi心泱ciI然后根據(jù)設(shè)計要求分別對這些隸屬函數(shù)進展修改，包括對應的語言變量，隸屬函數(shù)類型。CurieritMembershipFunction(clickcnMF加selectnBT/|zmfjJ3parems|#8迓1模糊推理決策算法設(shè)計：即根據(jù)模糊控制規(guī)那么進展模糊推理，并決策出模糊輸出量。首先要確定模糊規(guī)那么，即專家經(jīng)歷。對于我們這個二維控制構(gòu)造以及相應的輸入模糊集，我們可以制定49條模糊控制規(guī)那么一般來說，這些規(guī)

4、那么都是現(xiàn)成的，很多教科書上都有，如圖。"Ei：.2.1，-，.匕口F)LtM心1心WQrf.l.?7-52.HfF片rwmd正亡isNMihm山ts單|tJIIiiNBlandFE匚德為耳!脆叫isFM|T4 I!|匚上洞T仰U|than(UkPM)H5 IIIEi<NB)yxtlECPSilhertlU«P5|(1tIIIEI?NO)andECaFMthenU7IffiiHB|vid(fCaFBIthen(UitZ)(1)£H眨i«HM)and(EC»NB)thanU*P9。IIEiinM)«id(EC«NM)th

5、tnUi»P9jn10.nE«Nivf)AndIECicNSihm(U«PM0tfiEhNMldndECi&wnflJkPBim.'二h二i小二X歲*虻|L'3'In|Oo®S制定完之后，會形成一個模糊控制規(guī)那么矩陣，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。3. 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，通過反模糊化方法判決出一個確切的準確量，凡模糊化方法很多，我們這里選取重心法。AndinethcdDrmethcidImplicationAggregstionDefuzzc-i

6、ori4. 然后Exporttodisk,即可得到一個.fis文件，這就是你所設(shè)計的模糊控制器。下面我們檢驗一下，看看我們的控制器到底怎么樣。以一個簡單的電機控制為例，我們在Simulink中建立了它的模糊控制系統(tǒng)如下：在用這個控制器之前，需要用readfis指令將fuzzyl.fis加載到matlab的工作空間，比方我們用這樣的指令：myFLC=readfisfuzzy1.fis;就創(chuàng)立了一個叫myFLC的構(gòu)造體到工作空間，并在fuzzylogiccontroller中參數(shù)設(shè)為：myFLC?？梢钥吹?，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圍與實際圍之間

7、的比例關(guān)系，例如，模糊控制器輸入輸出的論域圍均為-3,3,而實際誤差的圍是-10,10，誤差變化率圍是-100,100,控制量的圍是-24,24,那么我們就可以算出量化因子分別為0.3,0.03,8。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，因此要根據(jù)實際情況認真選取哦也。好，現(xiàn)在我們可以設(shè)定仿真步長，比方定步長的10ms,就可以運行了。運行后，產(chǎn)生這樣一個錯誤留:MinMaxblocksdonotaccept'boolean'signals.Theinputsignal(s)ofblock'test_fuzzy/FuzzyLogicController/FI

8、SWizard/Defuzzification1/Max(COA)'mustbeoneoftheMATLAB'uint8','uint16','uint32','int8','int16','int32','single',or'double'datatypes我想很多朋友做模糊控制的時候都會遇到這個情況。沒關(guān)系，這里提供兩個解決方法：直接在Defuzzification1這個模塊中的那個比擬環(huán)節(jié)后參加數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換模塊，將boolean轉(zhuǎn)化為double型，或者雙擊那個比擬模塊，選中showadditionalparameters將輸出數(shù)據(jù)類型改為specifyviadialog,然后選uint(8)即可；但是在仿真之后，又會發(fā)現(xiàn)很多地方都存在這個問題，因此你不得不一個一個去修改，如果你不怕累的話康。第