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文档简介

上机实验已知系统的传递函数为G(S)=1/(10S+1)e-0.5s。假设系统给定为阶跃值r=30，系统的初始值r(0)=0试分别设计常规PID控制器和模糊控制器。常规PID控制器的设计：利用Ziegler-Nichols整定公式整定PID调节器的初始参数表1. 调节器Ziegler-Nichols整定公式KPTITDPPI0.93.3PID1.22.20.5由公式可得P=18Ti=1.65Td=0SIMULINK仿真图 设定仿真时间为10s仿真结果模糊控制器的设定1 在matlab命令窗口输入“fuzzy” 确定模糊控制器结构：即根据具体的系统确定输入、输出量。选取二维控制结构，即输入为误差e和误差变化ec，输出为u如下图所示2 输入输出变量的模糊化：即把输入输出的精确量转化为对应语言变量的模糊集合。首先我们要确定描述输入输出变量语言值的模糊子集，如NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB，并设置输入输出变量的论域，然后我们为模糊语言变量选取相应的隶属度函数。如下图所示3 模糊推理决策算法设计：即根据模糊控制规则进行模糊推理，并决策出模糊输出量。首先要确定模糊规则，即专家经验。如图。制定完之后，会形成一个模糊控制规则矩阵，然后根据模糊输入量按照相应的模糊推理算法完成计算，并决策出模糊输出量。4对输出模糊量的解模糊：模糊控制器的输出量是一个模糊集合，通过反模糊化方法判决出一个确切的精确量，反模糊化方法很多，我们这里选取重心法。SIMULINK仿真图在模糊控制器的输入和输出均有一个比例系数，我们叫它量化因子，它反映的是模糊论域范围与实际范围之间的比例关系，这里模糊控制器输入的论域范围均为-6，6，假设误差的范围是-10，10，误差变化率范围是-100，100，控制量的范围是-24，24，那么我们就可以算出量化因子分别为0.6，0.06，8。量化因子的选取对于模糊控制器的控制效果有很大的影响，当输出量化因子调为10控制效果更好。仿真曲线常规PID控制器和模糊控制器的比较由仿真结果可见两种
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