模糊算法仿真

1、智能控制仿真報(bào)告、控制對(duì)象1.控制對(duì)象參數(shù)變化:G1(sG1(s)=20(0.4s+1)(4s+1)G2(S)=20(2s+1)(8s+1)2.控制對(duì)象結(jié)構(gòu)變化:20(2s+1)(420(2s+1)(4s+1)G2(S)二20e-0.5s(2s+1)(4s+1)G3(s)二20e-o.5s(2s+1)(4s+1)(2.2s+1)對(duì)這兩種模型分別設(shè)計(jì)PID控制器和fuzzy控制器，系統(tǒng)輸入為單位階躍信號(hào)，輸出跟蹤輸入，采樣周期Ts二0.1s，作仿真分析其中PID=Kp+Ki/S+KdS系統(tǒng)框圖如下：、控制器的設(shè)計(jì)和Simulink仿真1.PID控制器(1)控制對(duì)象參數(shù)變化G1(sG1(s)=20

2、(0.4s+1)(4s+1)G2(s)=20(2s+1)(8s+1)simulink仿真結(jié)構(gòu)圖如圖1：圖1simulink仿真結(jié)構(gòu)圖其中PIDController是連續(xù)系統(tǒng)的PID控制器，TransferFen是被控對(duì)象的傳遞函數(shù),輸入信號(hào)為單位階躍信號(hào)，仿真時(shí)間是30秒鐘。 控制對(duì)象結(jié)構(gòu)變化20(2s+1)(420(2s+1)(4s+1)20e-0.5s(2s+1)(4s+1)G(s)二20e-o.5s(2s+1)(4s+1)(2.2s+1)simulink仿真結(jié)構(gòu)圖如圖2：g怙pg怙p圖2simulink仿真結(jié)構(gòu)圖其中，transportdelay是延時(shí)環(huán)節(jié)2.Fuzzy控制器在這里選用二

3、維模糊控制器，控制器設(shè)計(jì)如下：確定輸入/輸出變量：選擇誤差E和誤差變化率EC為控制器的輸入,控制量U為輸出。取E、EC和U的模糊子集為NM,NB,NS,ZE,PS,PM,PB,它們的論域?yàn)?3,-2,-1,0,1,2,3。在Matlab的命令窗口輸入命令fuzzy,進(jìn)入模糊邏輯編輯窗口，取E、EC和在Matlab的命令窗口輸入命令fuzzy,進(jìn)入模糊邏輯編輯窗口，取E、EC和E的隸屬度函數(shù)為三角形(trimf)，如圖3、4所示。m4O.862O-G-4nu圖3輸入量E、EC的隸屬度函數(shù)8642086420aaaacl-LI巴JuuEQ巴穿口圖4輸出量U的隸屬度函數(shù)(4)模糊控制規(guī)則與模糊決策根

4、據(jù)隸屬函數(shù)和控制經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)的控制規(guī)則如表1所示。在RuleEditor窗口以if.then的形式，輸入這49條規(guī)則，這樣就完成了控制規(guī)則的編輯。在本控制器中，模糊決策采用Mamdani型推理算法，去模糊化采用重心平均法EL迖NBNMNSZEPSPMPBNBNBNBNBNBNMZEZENMNBNBNBNBNMZEZENSNMNMNMNMZEPSPSZENMNMNSZEPSPMPMPSNSNSZEPMPMPMPMPMZEZEPMPBPBPBPBPBZEZEPMPBPBPBPB表1模糊控制規(guī)則表(5)simulink仿真模糊控制系統(tǒng)仿真框圖如圖5所示，其中K1、K2為量化因子，K3為比例因子。它們對(duì)系

5、統(tǒng)有很大影響，要在仿真過(guò)程中仔細(xì)加以調(diào)節(jié)。圖5模糊控制系統(tǒng)仿真框圖圖六仿真結(jié)構(gòu)圖三、仿真結(jié)果與比較圖5模糊控制系統(tǒng)仿真框圖圖六仿真結(jié)構(gòu)圖三、仿真結(jié)果與比較1、控制對(duì)象參數(shù)變化20201-(o.4s+1)(4s+1)在單位階躍信號(hào)的作用下,分別用PID及Fuzzy控制器仿真結(jié)果如下圖:其中PID的三個(gè)參數(shù)分別為:Kp=1.5Ki=0.2sKd=0.3(2)圖七G1(S)仿真結(jié)果圖20(2)圖七G1(S)仿真結(jié)果圖20(2s+l)(8s+1)在單位階躍信號(hào)的作用下,分別用PID及Fuzzy控制器仿真結(jié)果如下圖:其中PID的三個(gè)參數(shù)分別為:Kp=1.5Ki=0.05s,Kd=ls圖八,G2(S)仿真

6、結(jié)果圖圖九，在G1(S)的控制參數(shù)改變的情況下直接作用于G2(S)仿真結(jié)果圖(3)，論述在控制對(duì)象參數(shù)變化的情況下,PID控制與Fuzzy控制間的不同.由上述的仿真結(jié)果分析可得:即使系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的參數(shù)發(fā)生了微小變化,PID的參數(shù)都要進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，圖九，很清晰地反映了,PID控制和Fuzzy控制在控制對(duì)象參數(shù)發(fā)生改變的情況下,它們之間的區(qū)別，在這種情況下，F(xiàn)uzzy控制器還能夠很好地滿足系統(tǒng)性能，具有很強(qiáng)地適應(yīng)性.2.控制對(duì)象結(jié)構(gòu)變化(1)G(1)G1(s)=20(2s+1)(4s+1)在單位階躍信號(hào)的作用下,分別用PID及Fuzzy控制器仿真結(jié)果如下圖:其中PID的三個(gè)參數(shù)分別為:Kp=3Ki=

7、0.2s,Kd=1.3s圖10G1(S)仿真結(jié)果圖20e-0.5s(2s+1)(4s+1)在單位階躍信號(hào)的作用下,分別用PID及Fuzzy控制器仿真結(jié)果如下圖:其中PID的三個(gè)參數(shù)分別為:Kp=0.25Ki=0.02s,Kd=0.3sDaiidjIrriBlSahjulic-rflEarrhtllH-Tirintpc-i211RIDCr-ntralltrTnnrFw*TunipntsiihpTraniftrFcrilCl2kTdWartipjnlTtJtQhipjIEBDaiidjIrriBlSahjulic-rflEarrhtllH-Tirintpc-i211RIDCr-ntralltrTn

8、nrFw*TunipntsiihpTraniftrFcrilCl2kTdWartipjnlTtJtQhipjIEB圖11,帶延遲環(huán)節(jié)地仿真結(jié)構(gòu)圖1.4實(shí)線為虛線為PID控制Fuzzy控制1.21J110.80.610.40.23001020304050607080圖12G2(S)的仿真結(jié)果圖20e-0-5sG(s)=3(2s+1)(4s+1)(2.2s+1)在單位階躍信號(hào)的作用下,分別用PID及Fuzzy控制器仿真結(jié)果如下圖:其中PID的三個(gè)參數(shù)分別為:Kp=0.15Ki=0.01s,Kd=0.3s圖13G3(S)仿真結(jié)果圖圖14,在G1(S)的控制結(jié)構(gòu)改變的情況下直接作用于G2(S)仿真結(jié)果

9、圖(4)，論述在控制對(duì)象結(jié)構(gòu)變化的情況下,PID控制與Fuzzy控制間的不同.由上述的仿真結(jié)果分析可得:一旦控制對(duì)象結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,相應(yīng)的PID控制器的參數(shù)都要進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整.上圖14,很清晰地反映了,Fuzzy控制器在控制對(duì)象結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的情況下,還能夠很好地滿足系統(tǒng)性能，具有很強(qiáng)地適應(yīng)性，在這一方面，它比PID控制要明顯好一些.四、仿真結(jié)果總體分析通過(guò)PID和Fuzzy控制器的控制下的仿真曲線的比較結(jié)果可以看出：(1)fuzzy控制可以使系統(tǒng)的輸出比較平滑快速,但因規(guī)則和隸屬度函數(shù)在選取時(shí)考慮了抗干擾性，故存在一定的穩(wěn)態(tài)誤差。在相同的條件下，PID控制有較大的超調(diào)量，穩(wěn)定時(shí)間較長(zhǎng)，但沒(méi)有穩(wěn)態(tài)誤差。而在fuzzy控制中，上升時(shí)間也是比較快，穩(wěn)定時(shí)間也較快，但是存在一定的穩(wěn)態(tài)誤