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已知系统的传递函数为 已知系统的传递函数为 1 10s 1 e 0 5s 假设系统给定为阶跃值 假设系统给定为阶跃值 r 30 系 系 统初始值统初始值 r0 0 试分别设计试分别设计 1 常规的常规的 PID 控制器 控制器 2 常规的模糊控制器 常规的模糊控制器 3 比较两种控制器的效果 比较两种控制器的效果 4 当通过改变模糊控制器的比例因子时 系统响应有什么变化 当通过改变模糊控制器的比例因子时 系统响应有什么变化 一 基于 simulink 的 PID 控制器的仿真及其调试 调节后的 Kp Ki Kd 分别为 10 1 0 05 示波器观察到的波形为 二 基于 simulink 的模糊控制器的仿真及其调试 1 启动 matlab 后 在主窗口中键入 fuzzy 回车 屏幕上就会显现 出如下图所示的 FIS Editor 界面 即模糊推理系统编辑器 2 双击输入量或输出量模框中的任何一个 都会弹出隶属函数编 辑器 简称 MF 编辑器 3 在 FIS Editor 界面顺序单击菜单 Editor Rules 出现模糊规则编 辑器 本次设计采用双输入 偏差E和偏差变化量EC 单输出 U 模糊控 制器 E的论域是 6 6 EC的论域是 6 6 U的论域是 6 6 它们 的状态分别是负大 NB 负中 NM 负小 NS 零 ZO 正 小 PS 正中 PM 正大 PB 语言值的隶属函数选择三角形 的隶属度函数 推理规则选用Mamdani 控制规则 该控制器的控制规则表如图所示 Simulink 仿真图如下 在调试过程中发现加入积分调节器有助于消除静差 通过试凑法得 出量化因子 比例因子以及积分常数 Ke Kec Ku Ki 分别是 3 2 5 3 5 0 27 3 实验心得 通过比较 PID 控制器和模糊控制器 我们可知两个系统观察到的 波形并没有太大的区别 相对而言 对于给出精确数学模型的控制 对象 PID 控制器显得更具有优势 其一是操作简单 其二是调节 三个参数可以达到满意的效果 对于给出给出精确数学模型的控制 对象 模糊控制器并没有展现出太大的优势 其一是操作繁琐 其 二是模糊控制器调节参数的难度并不亚于 PID 控制器 在实验中增大模糊控制器的比例因子 Ku 会加快系统的响应速度 但 Ku 过大将会导致系统输出上升速率过快
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