智能控制课程设计任务书

1、智能控制课程设计任务书题目：1. 模糊控制算法研究 2. Speed control design for a vehicle system using fuzzy logic 3. 模糊自适应整定PID控制一、 课程设计的目的和要求目的：1. 通过本次课程设计，进一步了解模糊控制的基本原理、模糊模型的建立和模糊控制器的设计过程； 2. 提高学生有关控制系统的程序设计能力； 3. 熟悉Matlab语言以及在智能控制设计中的应用。要求：首先选择课程设计的题目，充分理解设计内容，并独立完成实验和课程设计报告。课程设计报告要求：课程设计题目，课程设计具体内容及实现功能，结果分析、收获或不足， 程序清

2、单、参考资料。二、 课程设计的基本内容1 模糊控制算法研究假设系统的模型可以用二阶加纯滞后表示，即传递函数为。其中各参数分别为。(1) 用Matlab中的Simulink工具箱，组成一个模糊控制系统，如图1所示。图1 模糊控制系统Simulink仿真模型图(2) 采用模糊控制算法，设计出能跟踪给定输入的模糊控制器，对被控系统进行仿真，绘制出系统的阶跃响应曲线。(3) 改变模糊控制器中模糊变量的隶属度函数，分析隶属度函数和模糊控制规则对模糊控制效果的影响。比较那种情况下的控制效果较好。(4) 给系统加上扰动，观察此时的阶跃响应曲线，看系统是否仍然稳定，并与无扰动情况下的阶跃响应曲线进行比较。并比

3、较模糊控制和PID控制的鲁棒性。(5) 改变系统的参数，了解模糊控制在系统参数发生变化时的控制效果。并与控制器作用下系统参数发生变化时的控制效果进行比较，思考模糊控制相对于传统控制的优点。2. Speed control design for a vehicle system using fuzzy logic(1) Model description of the automobileThe dynamics of the automobile are given as followsWhere is the control input ( represents a throttle inp

4、ut and represents a brake input), is the mass of the vehicle, is its aerodynamic drag, is a constant frictional force, is the driving/braking force, and sec is saturated at ).We can use fuzzy control method to design a cruise control system. Obviously, the fuzzy cruise control design objective is to

5、 develop a fuzzy controller that regulates a vehicles speed to a driver-specified value. (2) Speed control design using fuzzy logic i) Design of PI fuzzy controllerSuppose that we wish to be able to track a step or ramp change in the driver-specified speed value very accurately. A “PI fuzzy controll

6、er” can be used as shown in Fig. 2. In Fig. 2, the fuzzy controller is denoted by ; andare scaling gains; and is the input of the integrator. Fig. 2 Speed control system using a PI fuzzy controllerFind the differential equation that describes the closed-loop system. Let the state be and find a syste

7、m of three first-order ordinary differential equations that can be used by the Runge-Kutta method in the simulation of the closed-loop system. is used to represent the controller in the differential equations. For the reference input, three different test signals can be used as follows:a: Test input

8、 1 makes =18m/sec (40.3 mph) for and 22 m/sec (49.2 mph) for .b: Test input 2 makes =18m/sec (40.3 mph) for and increases linearly (a ramp) from 18 to 22 by , and then for .c: Test input 3 makes =22 for and we use as the initial condition (this represents starting the vehicle at rest and suddenly co

9、mmanding a large increase speed).ii) Design of PI fuzzy controllerSuppose that you are concerned with tracking a step change in accurately and that you use the PD fuzzy controller shown in Fig. 3. To represent the derivative, simply use a backward differenceWhere is the integration step size in your

10、 simulation (or it could be your sampling period in an implementation). Fig. 3 Speed control system using a PD fuzzy controller Design a PD fuzzy controller to get less than 2% overshoot, a rise-time between 7 and 10 sec. and a settling time of less than 10 sec for test input 1 defined in a). Also,

11、for the ramp input ( test input 2 in 1) it must have less than 1 mph steady-state error to the ramp (i.e., at the end of the ramp part of the input, have less than 1 mph error).3. 模糊自适应整定PID控制图4 自适应模糊PID控制结构图自适应模糊PID控制结构如图4所示。假设系统的模型可以用传递函数表示为。（1）用Matlab中的Simulink工具箱，组成一个自适应模糊PID控制系统，如图5所示。 图5 自适应模糊

12、PID控制系统仿真图其中的模糊自调整机构如图6所示。图6 模糊自调整机构仿真模型（2）采用模糊PID控制算法，设计出能跟踪给定输入的自适应模糊PID控制器，对被控系统进行仿真，绘制出系统的阶跃响应曲线。（3）给系统加上扰动，观察此时的阶跃响应曲线，看系统是否仍然稳定，并与无扰动情况下的阶跃响应曲线进行比较。并比较模糊控制和PID控制的鲁棒性。（4） 改变系统的参数，了解模糊控制在系统参数发生变化时的控制效果。并与控制器作用下系统参数发生变化时的控制效果进行比较，思考自适应模糊PID控制相对于传统控制及模糊控制的优点。三、 课程设计的考核方式及评分方法1 考核方式课程设计结束时，在机房当场验收2

13、. 评分依据 (1) 出勤率 (2) 课程设计准备工作 (3) 课程实际期间纪律 (4) 课程设计运行结果 (5) 课程设计报告四、 参考资料 1K. M. Passino and S. Yurkovich. Fuzzy control, 1st edn, Addision Wesley Longman, Colifornia, 1997. 2Ioannou, P.A.; Chien, C.C. "Autonomous Intelligent Cruise Control," IEEE Trans. on Vehicular Technology, 42(4) :

14、657 672, 1993. 3Mayr, R. “Intelligent cruise control for vehicles based on feedback linearization”. Proc. of American Control Conference, pp. 16-20, 1994. 4易继楷，候媛斌. 智能控制技术. 北京：北京工业大学出版社，1999。 5孙增圻. 智能控制理论与技术. 北京：清华大学出版社，1997。 6李国勇. 智能控制及其Matlab实现. 电子工业出版社，2005。 7吴晓莉，林哲辉. MATLAB辅助模糊系统设计.西安：西安电子科技大学出版

15、社，2002。 8 施阳. MATLAB语言精要及动态仿真工具SIMULINK. 西安：西北工业大学出版社，1997。附：1. 用Matlab进行模糊控制仿真过程演示假设系统的模型可以用二阶加纯滞后表示，即传递函数为。其中各参数分别为。要对该对象进行模糊控制仿真研究，模型的建立过程可以采用如下步骤： 启动Simulink。打开Matlab程序，并在该窗口键入Simulink来运行Simulink，或点击工具栏上Simulink按钮，这时Simulink就显示其所包含的子模块库。 创建一个新模型。在File 菜单中选择New-Model，Simulink就创建一个新的窗口。 向窗口拷贝模块。例如

16、，拷贝阶跃输入Step模块，具体操作为：在Simulink窗口中用鼠标点击Source图标，这样就打开了Source Library 中所有的模块；要从Source Library中拷贝Step模块，可以用鼠标单击该模块，然后拖动鼠标把它移到自己的模型窗口中，并在所需要放的位置松开鼠标，这时Step模块就出现在自己的模型窗中。其它需要拷贝模块请参考图1，这些模块分别在Math库、Continuous库、Discontinuous库、Signal Routing库以及Sink库中找到，方法同Step模块。在Matlab的命令窗口输入命令Fuzzy，进入图形用户界面(GUI)窗口。根据控制规则和所

17、选择的隶属度函数，利用模糊推理系统(FIS )编辑器可以建立一个FIS文件，取名为fuzzycontrol.fis。在Fuzzy Logic Toolbox中将Fuzzy Logic Controller模块找到，用鼠标将相应模块拖入窗口中即可。 模块之间的连接线。在前一模块的输出端按下鼠标，然后拖动鼠标到所需连接模块的输入端，此时松开鼠标，两个模块就连接好了。 模块与其它两个模块之间连接线的连接。例如图1，要把Sum块与后面的Gain模块和Derivative模块分别连接，就要在按下鼠标按钮的同时，按住Ctrl键，然后拖动鼠标到Gain模块和Derivative模块的输入端口。 模块对应参数

18、的改变。用鼠标双击需要修改参数的模块，就可以根据实际情况修改各个参数。例如打开Gain模块，直接把Gain参数改为需要的值，又如传函模块，根据给定的已知传函，把Transfer Fcn中的Numerator由默认的1改为40。Denominator 由默认的1 1 1改为600 70 1。其他模块参数的修改类同。总之根据设计要求来修改各个模块的参数。 打开模糊推理系统数据文件。在MATLAB的命令窗口中输入指令:fuzzy=readfis(fuzzycontrol.fis)，这样就在基本工作空间中建立起了模糊推理系统的结构变量fuzzycontrol。 仿真结果的演示a. 打开Scope模块，对Scope的参数进行适当修改。b. 在模型窗口中的Simulin