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文档简介

1、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KPTITDPT /(K )PI0.9T /(K )3.3PID1.2T /(K )2.20.5X,1hiu+l-cfcJ rULLhrr- I ulniLI-n-k-LilM=fc I M* s B2twjna 8-us 住mab-i翠世ln_MsyNnn

2、lAI_sOHP99 LULL8LHd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。如下图所示并决策出模糊输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， 出量

3、。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围与实际围之间的比例关系，这里模糊控制器输入的论域围均为 -6 ，6，假设误差的围是 -10 ，10 ，误差变化率围是 -100 ，100，控制量的围是 -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

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