《模糊控制》实验指导书

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1、模糊把握试验指导书李士勇 沈毅 周荻 邱华洲 袁丽英试验名称： 试验地点： 指导教师： 联系 ：Harbin Institute of Technology2023.3模糊把握试验指导书一、试验目的利用 Matlab 软件实现模糊把握系统仿真试验，了解模糊把握的查询表方法和在线推理方法的根本原理及实现过程，并比较模糊把握和传统 PID 把握的性能的差异。二、试验要求设计一个二维模糊把握器分别把握一个一阶被控对象G1(s) =1和二阶T s + 11被控对象 G(s) =1。先用模糊把握器进展把握，然后转变把握对2(T s + 1)(T s + 1)12象参数的大小，观看模糊把握的鲁棒性。为了进

2、展比照，再设计 PID 把握器，同样转变把握对象参数的大小，观看 PID 把握的鲁棒性。也可以用其他语言编制模糊把握仿真程序。三、试验内容一查询表式模糊把握器试验设计查询表法是模糊把握中的最根本的方法，用这种方法实现模糊把握决策过程最终转化为一个依据模糊把握系统的误差和误差变化模糊量来查询把握量模糊量的方法。本试验利用了 Matlab 仿真模块直接查询表Direct look-up table模块在 Simulink 下的 Functions and Tables 模块下去查找，将模糊把握表中的数据输入给 Direct look-up table，如图 1 所示。设定采样时间例如选用0.01s

3、，在仿真中，通过逐步调整误差量化因子 Ke，误差变化的量化因子 Kec以及把握量比例因子 Ku 的大小，来提高和改善模糊把握器的性能。模糊把握器设计步骤：1、选定误差 E 和误差变化 EC 作为模糊把握器的输入二维模糊把握器，把握量 U 作为模糊把握器的输出。E， EC 和 U 的模糊集及其论域定义如下：EC 和 U 的模糊语言变量集均为NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PBE 的模糊语言变量集为NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB E 和 EC 论域为-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6U 的论域为-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3

4、,4,5,6,7确定模糊变量的赋值表：对模糊变量赋值，就是确定论域内元素对模糊语言变量的隶属度。各个变量的赋值表见模糊把握、神经把握和智能把握论一书的 283 页。利用计算机依据赋值表进展计算，并承受最大隶属度法的解模糊方法， 可以得到模糊把握查询表，如表 1 所示。表 1模糊把握表UEEC-6-5-4-3-2-10+1+2+3+4+5+6-67777777442000-56666666442000-47777777442000-37666666320-1-1-1-24445441000-1-1-1-14445441000-3-2-1+02222000-1-1-1-4-4-4+1222200-

5、1-4-4-4-4-4-4+212120-3-4-4-4-4-4-4-4+30000-3-3-6-6-6-6-6-6-6+4000-2-4-4-7-7-7-7-7-7-7+5000-2-4-4-7-6-6-6-6-6-7+6000-2-4-4-7-7-7-7-7-7-7在进展仿真时将上述表格中元素以矩阵形式输入到matlab 直接查询表Direct look-up table模块中，直接查询表模块参数的修改可以直接在对话框中修改留意，各行元素之间须以分号隔开，也可以在 Simulink/Tools/Look-up table editor中进展修改。图 1 查询表法的仿真模型2、建立仿真模型仿

6、真模型如图 1 所示。考虑到输入变量的变化范围,有可能超出表中给定的值, 选择了两个饱和环节saturation1 和saturation2(在simulink/discontinuities 查找这个模块)作为超限的保护。Rounding function在 simulink/math 中查找是四舍五入环节,将小数转换为整数。由于 direct look-up table 中行和列的起始号都是从零开头的，所以输入到 direct look-up table 中的变量要加一个偏移量6。Scope 模块在 simulink/sinks 中查找是示波器，可以直接观看系统的输出曲线，并可以进展存储、

7、打印。3、设置仿真模型中各个模块的参数。先设置一阶对象中的 T1 为 2，二阶对象中的 T1 、T2 的分别为 2 和 4，然后设定仿真时间点击仿真模型窗口上 simulation/simulation parameters 进展设定。翻开 direct look-up table，将表 1 中的元素以矩阵形式输入到 Table data 中。然后调整 Ke，Kec，和Ku 的参数对一阶系统参考数据分别是100,1,1，二阶系统参考数据是 200，5，200，直到符合要求如误差小于 1或者超调量小于 5为止，观看输出曲线。转变把握对象参数在Matlab 中，对象参数修改很便利， 只要双击对象模

8、块，以向量形式给出传递函数形式对象的系数，认真观看输出曲线，并讲试验结果填写到试验报告的表格中。本试验中，一阶对象的变化范围可以选择 110；二阶对象参数变化范围，T1选择 15，T2 选择 15。4、建立 PID 仿真模型为了和模糊把握做比较，也建立了PID 把握的仿真模型，如图 2 所示。调整PID 参数参考数据是 100，2，50。观看输出曲线同样在二阶对象下调整 PID的参数，然后转变对象参数，观看PID 把握系统输出曲线。仿真框图如图 2a 所示。a中的 PID 子系统框图如图 2b所示。图 2 a图 2b PID 把握仿真模型二阶系统的模糊把握输出曲线如图 3 所示：图 3模糊把握

9、系统输出曲线二阶系统的 PID 把握输出曲线如图 4 所示：图 4PID 把握 系统输出曲线当转变把握对象的参数时，再观看模糊把握系统输出曲线，将结果填入试验报告表格中。二在线模糊推理方法的模糊把握1、模糊推理的五个步骤1) 输入变量的模糊化 fuzzy inputs这是模糊推理的第一步，是猎取输入变量，并确定它们的隶属函数，从而确定属于每个模糊集合的隶属度。2) 应用模糊算子 Apply Fuzzy Operator完成了输入模糊化，就知道了对于每个模糊规章，前提中每一个局部被满足的程度。假设一个给定规章的前提有多个局部，则要应用模糊算子来获得一个数值，这个数值表示前提对于该规章的满足程度。

10、模糊算子有模糊交 AND和模糊或OR算子。3) 应用推理方法 Apply Implication Method推理的类型有 mamdani 和 sugeno 推理。Mamdani 推理法是一种在模糊把握中普遍使用的方法，它本质上照旧是一种合成推理方法，只不过对模糊蕴涵关系取不同的形式而已。Mamdani 型推理，从每个规章的结果中得到的模糊集通过聚类运算后得到结果模糊集，被反模糊化后得到系统输出。Sugeon 型推理：其中每个规章的结果是输入的线性组合，而输出是结果的加权线性组合。4) 输出的聚类 Aggregate All Outputs由于决策是在对模糊推理系统中全部规章进展综合考虑的根底

11、上做出的，因此必需以某种方式将规章结合起来以做出决策。聚类就是这样一个过程，它将表示每个规章输出的模糊集结合成一个单独的模糊集。聚类方法有 max，probor概率乘，sum。其中，sum 执行的是各规章输出集的简洁相加。5) 解模糊化 Defuzzify解模糊化过程也叫反模糊化过程，它的输入是一个模糊集，既上一步的聚类输出模糊集，其输出为一个单值。模糊集的聚类中包含很多输出值，因此必需进展反模糊化，以从集合中解析出一个单输出值。2、模糊规律工具箱的介绍模糊规律工具箱供给的图形用户界面GUI工具有五个：模糊推理系统FIS编辑器；隶属函数编辑器；模糊规章编辑器；模糊规章观看器；输出曲面观看器。1

12、FIS 编辑器：图 3 模糊推理系统FIS界面Matlab 的 FIS 界面如图 3 所示。FIS 处理系统有多少个输入变量，输出变量， 名称是什么，模糊算子“与”(min，prod 乘积，custom 自定义)，“或”(max 大，probor 概率统计方法，custom)，推理方法min，prod，custom，聚类方法max，probor， sum，custom，解模糊的方法centroid 质心法，bisector 中位线法，middle of maximum，largest of maximum，smallest of maximum。2) 隶属函数编辑器：确定各个变量的论域和显示范

13、围左下角编辑区内，如图 4 所示。定义每个变量的模糊集的名称如负大、负中、负小、零、正小、正中、正大和个数Edit 菜单中 Add MFs，以及每个模糊变量的隶属函数类型和参数点击变量的隶属函数曲线后在右下角编辑区内修改。隶属函数的类型有：trimf，trapmf， gbellmf，gaussmf，gauss2mf，sigmf，dsigmf，psigmf，pimf，smf，zmf图 4 隶属函数编辑器3) 模糊规章编辑器：完成了对变量的命名，隶属函数也有了适当的外形和名字，就可以编辑模糊规章。选择连接关系and 或者 or，权重，在编辑器左边选择一个输入变量，并选择它的语言值，然后在编辑器右边的输出变量中选择一个输出变量，并选中它的语言值，然后将这种联系添加到模糊规章中。Options/Format 下可以选择模糊规章不同的格式，默认的是verbose模糊规章的具体格式，还有 symbolic符号格式，indexed高度压缩格式