模糊控制算法PID算法比较分析

1、模糊控制算法PID算法比较分析电气学院控制理论与控制工程专业徐磊学号：10310070一：题目对于已知系统的传递函数为：G(s)=eq5s，假设系统给定为阶跃值10S1eR=1,系统的初始值R(0)=0,试分析设计1常规的PID控制器2常规的模糊控制器3比较两种控制器的控制效果当通过改变模糊控制器的比例因子时，分析系统响应有什么变化？:思路对于模糊控制，采用二维输入，分别是误差e和误差变化率Ae,然后通过增益放大，输入到模糊控制器中，然后模糊控制器输出也通过增益放大。模糊控制器的输入、输出论域取值为卜6,6,隶属度均匀划分为五个区域，隶属度函数采用梯形和三角形函数。程序框图如下:Scope三：

2、程序clear;num=1;den=10,1;a1,b,c,d=tf2ss(num,den);x=0;%状态变量初始T=0.01;%采样周期h=T;N=10000;%采样次数td=0.5;%延时时间Nd=50;%延时周期R=1*ones(1,N);%输入信号e=0;de=0;ie=0;%误差，误差导数，积分kp=12.5;ki=0.8;kd=0.01;fork=1:Nuu(1,k)=-(kp*e+ki*de+kd*ie);%PID输出序列ifk<=Ndu=0;elseu=uu(1,k-Nd);end%龙格库塔法仿真k0=a1*x+b*u;k1=a1*(x+h*k0/2)+b*u;k2=a

3、1*(x+h*k1/2)+b*u;k3=a1*(x+h*k2)+b*u;x=x+(k0+2*k1+2*k2+k3)*h/6;y=c*x+d*u;e1=e;e=y(1,1)-R(1,k);de=(e1-e)/T;ie=ie+e*T;yy1(1,k)=y;end%设计模糊控制器a=newfis('Simple');a=addvar(a,'input','e',-6,6);a=addmf(a,'input',1,'NB','trapmf,-6-6-5-3);a=addmf(a,'input',1,

4、'NS','trapmf,-5-3-20);a=addmf(a,'input',1,'ZR','trimf,-202);a=addmf(a,'input',1,'PS','trapmf,0235);a=addmf(a,'input',1,'PB','trapmf,3566);a=addvar(a,'input','de',-66);a=addmf(a,'input',2,'NB','

5、;trapmf',-6-6-5-3);a=addmf(a,'input',2,'NS','trapmf',-5-3-20);a=addmf(a,'input',2,'ZR','trimf,-202);a=addmf(a,'input',2,'PS','trapmf,0235);a=addmf(a,'input',2,'PB','trapmf,3566);a=addvar(a,'output','u

6、',-66);a=addmf(a,'output',1,'NB','trapmf,-6-6-5-3);a=addmf(a,'output',1,'NS','trapmf,-5-3-20);a=addmf(a,'output',1,'ZR','trimf,-202);a=addmf(a,'output',1,'PS','trapmf,0235);a=addmf(a,'output',1,'PB',&

7、#39;trapmf,3566);%规则表rr=5544354433443324332233221;r1=zeros(prod(size(rr),3);%初始化%r1赋值k=1;fori=1:size(rr,1)forj=1:size(rr,2)r1(k,:)=i,j,rr(i,j);k=k+1;endendr2=ones(25,2);rulelist=r1,r2;%得到规则表a=addrule(a,rulelist);e=0;de=0;ie=0;x=0;ke=8.5;kd=0.5;ku=2.2;%增益，比例因子ki=0.01;fork=1:Ne1=ke*e;de1=kd*de;ife1>

8、;=6e1=6;elseife1<=-6e1=-6;endifde1>=6de1=6;elseifde1<=-6de1=-6;endin=e1de1;uu(1,k)=ku*evalfis(in,a)-ie*ki;ifk<=Ndu=0;elseu=uu(1,k-Nd);endk0=a1*x+b*u;k1=a1*(x+h*k0/2)+b*u;k2=a1*(x+h*k1/2)+b*u;k3=a1*(x+h*k2)+b*u;x=x+(k0+2*k1+2*k2+k3)*h/6;y=c*x+d*u;yy(1,k)=y;e1=e;e=y-R(1,k);de=(e-e1)/T;end%画图kk=1:N*T;figure(1);plot(kk,R,'k',kk,yy,'r',kk,yy1,'b');xlabel('time');ylabel('output');四：结论运行后，121bwww加NMM/WMWWVWWVWWWWW时MV-08-0.6-0.4-02-0r-h2|-10102030405060708090100time如图，红色的为模糊控制输出，蓝色的为PID控制器输出。比较起来，有下面的结论：1、超调明显是PI