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文檔簡介
參考教材中例子設(shè)計(jì)一包含了模糊技術(shù)與PID技術(shù)的混合智能控制器,其被控對象
為:
4.23
Gp(s)=
(52+1.645+8.46)
采樣時間為1ms,編寫mat1ab仿真程序,擬定其在階躍輸入的響應(yīng)結(jié)果,并與
經(jīng)典PID控制仿真結(jié)果相比較。規(guī)定具體描述控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì),控制系統(tǒng)工作流程,
模糊系統(tǒng)中的輸入輸出的從屬函數(shù)設(shè)計(jì)及其采用的模糊規(guī)則,分析仿真結(jié)果并進(jìn)行
總結(jié)。
表1Akp的模糊規(guī)則表
NBNMNSZ0PSPMPB
NBPBPBPMPMPSZ0Z0
NMPBPBPMPSPSZ0NS
NSPMPMPMPSZ0NSNS
Z0PMPMPSZ0NSNMNM
PSPSPSZ0NSNSNMNM
PMPSZ0NSNMNMNMNB
PBZ0Z0NMNMNMNBNB
表2Aki的模糊規(guī)則表
^AkiX\ec^
NBNMNSzoPSPMPB
NBNBNBNMNMNSZOZO
NMNBNBNMNSNSZOzo
NSNBNMNSNSzoPSPS
zoNMNMNSZOPSPMPM
PSMNNSZOPsPSPMPB
PMZOZ0PSPSPMPBPB
PBZOzoPSPMPMPBPB
表3Akd的模糊規(guī)則表
NBNMNSZOPSPMPB
NBPSNSNBNBNBNMPS
NMPsNSNBNMNMNSZO
NSZ0NSNMNMNSNSZO
ZOZONSNSNSNSNSZO
PSZOZOZOZOZOZOZO
PMPBNSPSPSPSPSPB
PBPBPMPMPSPSPSPB
Kp,ki,kd的模糊控制規(guī)則表建立好以后,可根據(jù)以下方法進(jìn)行kp,ki,kd
的自適應(yīng)校正。
將系統(tǒng)誤差e和誤差變化ec變化范圍定義為模糊集上的論域,即e,ec=
{-3,-2,-1,0,1,2,3},其模糊子集為e,ec={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,P
B},子集中元素分別代表負(fù)大,負(fù)中,負(fù)小,零,正小,正中,正大。應(yīng)用模糊合成
推理設(shè)計(jì)PID參數(shù)的整定算法。第k個采樣時間的整定為
Kp(k)=kpO+Akp(k)
Ki(k)=ki0+Aki(k)
Kd(k)=kdO+Akd(k)
在線運(yùn)營過程中,控制系統(tǒng)通過對模糊邏輯規(guī)則的結(jié)果解決、查表和運(yùn)算,
完畢對PID參數(shù)的在線自校正。其工作流程圖如下圖所示。
返回
MFigure1[o叵]]去
FileEditViewInsertToolsDesktopWindowHelp
-3-2-10123
e
圖1誤差的從屬函數(shù)
QFigure2?
FileEditViewInsertToolsDesktopWindowHelp
口巴。蛤|Q|久久已電要/」國|口用〔■口一
圖2誤差變化率的從屬函數(shù)
|o回次I
FileEditViewInsertToolsDesktopWindowHelp,
5m總出公;*、-、朽⑥^x?豆口因■0
-025-02-015-01-00500050101502025
kp
圖3kp的從屬函數(shù)
回應(yīng)一
QFigure4|D1
FileEditViewInsertToolsDesktopWindowHelp
口已iu◎底+、-、爭@唱X?皂口國■國
-0.06-0.04-0.0200.020.040.06
圖4ki的從屬函數(shù)
RJFigure5I。回遼I
FileEditViewInsertToolsDesktopWindowHelpa
口目a1詩[V話皂T□畫—0
-3-2-10123
kd
圖5kd的從屬函數(shù)
圖6模糊系統(tǒng)fuzzpid.fis的結(jié)構(gòu)
PJRuleViev/er:fuzzpid=回S3
oeco
kp=-0.04
1
2
3
4
5
6
7
8
9
用
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
圖7模糊推理系統(tǒng)的動態(tài)仿真環(huán)境
在程序PID_b.m中,運(yùn)用所設(shè)計(jì)的模糊系統(tǒng)fuzzpid.fis進(jìn)行PID控制
參數(shù)的整定,并運(yùn)用模糊PID控制進(jìn)行階躍響應(yīng),在第300個采樣時間時控
制器輸出端加上L。的干擾,響應(yīng)結(jié)果及PID控制參數(shù)的自適應(yīng)變化如圖8到
13所示。
圖8模糊PID控制階躍響應(yīng)
圖9模糊PID控制誤差響應(yīng)
圖10控制器輸入u
圖11kp的自適應(yīng)調(diào)整
圖12ki的自適應(yīng)調(diào)整
圖13kd的自適應(yīng)調(diào)整
在對三階線性系統(tǒng)的控制中,運(yùn)用穩(wěn)定邊界法進(jìn)行參數(shù)整定的經(jīng)典PID控
制的超調(diào)量比模糊PID控制的超調(diào)量要大,但模糊PID控制存在一定的穩(wěn)態(tài)誤
差。模糊控制用模糊集合和模糊概念描述過程系統(tǒng)的動態(tài)特性,根據(jù)模糊集和模
糊邏輯來做出控制決策,它在解決復(fù)雜控制問題方面有很大的潛力,可以動態(tài)地
適應(yīng)外界環(huán)境的變化。
附錄1模糊系統(tǒng)設(shè)計(jì)程序PID_a
%FuzzyTurnningPIDControl
c1eara11;
closeall;
a=newfis(*fuzzpid');
z
a=addvar(azinput',[-3,3]);
11
a=addmf(a,inputzmf*t[-3,-1]);
z
a=addmf(a,'input*z1,NM',*trimf',[—3,-2Z0]);
11111
a=addmf(a,inputz1zNSz1rimf\[-3,-1,0]);
a=addmf(a,'input'z1,trimf\[-2z0z2]);
z
a=addmf(az?input,1/PS「trimf[-1,1,3]);
a=addmf(a,'input',1,'PM',rtrimf',[0,2,3]);
T111
a=addmf(az*inputf1,PBzsmf't[1,3]);
71
a=addvar(a,'inputf*ec>[-3,3]);
a=addmf(a,'input',2,'NB',,zmf,,[—3,-11);
a=addmf(a,'input',2,'NM',1trimfz,[-3,—2,0]);
,,/
a=addmf(a,*input'z2zNS,trimf',[-3,-1,0]);
1
a=addmf(a,'input',2,'Z'rtrimf',[-2,0,2]);
1
a=addmf(az*input',2,*PS*,*trimf,[-1,1,3]);
11Tz
a=addmf(a,'input\2,PMztrimf,[0,2,3]);
a=addmf(a,rinput*,2,'PB*Jsmf',[1,3]);
a=addvar(af*output'z*kp',[—0.3,0,3]);
1
a=addmf(a,'output',1,'NBr*zmf*z[-0.3,-0.1]);
1Tz
a=addmf(azoutput,lzNM','trimf'z[-0.3,-0.2,0]);
a=addmf(a,*output',1,'NS',*trimf1,[—0.3,一0.1,0]);
111T
a=addmf(a,output',1,'Zz1rimf,[-0.2,0,0.2]);
a=addmf(a,1output'trimf1,[-0.1,0.1,0.3]);
71
a=addmf(a,*output,1,'PM'z'trimfz[0,0.2,0.3]);
1z
a=addmf(a^output*,1fPB',*smf,[0.1,0.3]);
a=addvar(az'output*r*ki*,[-0.06,0.06]);
1Z1
a=addmf(azoutput',2,*NB,'zmf,[-0.06,-0.02]);
17
a=addmf(a,'output2rNM','trimf,[—0.06,-0.04,0]);
Tf1z
a=addmf(a,output',2fNS,ztrimf,[-0.06,—0.02,0.02]);
a=addmf(az'output*,2,'Zl'trimf',[-0.04,0,0.04]);
11T
a=addmf(a,outputr2z*PS,'trim*,[-0.02,0.02z0.06]);
a=addmf(a,*output*,2,'PM','trimf',[0,0.04,0.06]);
a=addmf(a,'output',2,'PBZ[O.02,0.06]);
1z
a=addvar(azoutput'kdI[-3,3]);
a=addmf(a,*output7,3,'NB','zmf',3,-11);
1111
a=addmf(az*output'z3,NMrtrimf,[-3,-2,。]);
a=addmf(a,'output*,3,'NS',1trimf',[-3,-1,0]);
17T
a=addmf(a,'output\3,Z'ztrimf,[-2,0,2]);
111
a=addmf(a,outPut*,3zPS,'trimf\[-1,1,3]);
1
a=addmf(azoutput',3,'PM'/trimf',[0,2,3]);
f
a=addmf(a,*outputz3z'PB','smf',[1,3]);
rulelist[1171511;
1231311;
1362111;
1462111;
1553111;
1644211;
1744511;
2171511;
2271311;
2362111;
2453211;
2553211;
2644311;
2734411;
3161411;
3262311;
3363211;
3453211;
3544311;
3635311;
3735411;
4162411;
4262411;
4353311;
4444311;
4535311;
4626311;
4726411;
5152411;
5253411;
5344411;
5435411;
5535411;
5626411;
5727411;
6154711;
6244511;
6335511;
6425511;
6526511;
6627511;
6717711;
7144711;
7244611;
7325611;
7426611;
7526511;
7617511;
7717711];
aaddrule(a,rulelist);
a=setfis(a,*DefuzzMethod','centroid1);
writefis(a,'fuzzpid');
a=readfis('fuzzpid1);
figure(1);
plotmf(a,'input',1);
figure(2);
plotmf(a,'input',2);
figure(3);
f
plotmf(a,*outputz1);
figure(4);
1
plotmf(az*output,2);
figure(5);
rT
plotmf(azoutputz3);
figure(6);
plotfis(a);
fuzzyfuzzpid;
showrule(a);
ruleviewfuzzpid;
附錄2模糊控制程序PID_b
%FuzzyPIDControl
closeall;
clearall;
a=readfis(*fuzzpid1);
ts=0.001;
sys=tf(4.23f[lf1.64,8.46]);
Tr
days=c2d(sys,tsztustin);
[num,den]=tfdata(days,'vf);
u_l=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0;
y_l=0;y_2=0;y—3=0;
x=[0,0,03';
e_l=0;
ec_l=0;
kp0=0.40;
kd0=l.0;
ki0=0.0;
fork=l:1:3000;
time(k)=k*ts;
r(k)=1.0;
%UsingfuzzyinferencetotuningPID
k_pid=evalfis([e_l,ec_1]za);
kp(k)=kp0+k
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