模糊算法仿真

1、智能控制仿真报告、控制对象1.控制对象参数变化:G1(sG1(s)=20(0.4s+1)(4s+1)G2(S)=20(2s+1)(8s+1)2.控制对象结构变化:20(2s+1)(420(2s+1)(4s+1)G2(S)二20e-0.5s(2s+1)(4s+1)G3(s)二20e-o.5s(2s+1)(4s+1)(2.2s+1)对这两种模型分别设计PID控制器和fuzzy控制器，系统输入为单位阶跃信号，输出跟踪输入，采样周期Ts二0.1s，作仿真分析其中PID=Kp+Ki/S+KdS系统框图如下：、控制器的设计和Simulink仿真1.PID控制器(1)控制对象参数变化G1(sG1(s)=20

2、(0.4s+1)(4s+1)G2(s)=20(2s+1)(8s+1)simulink仿真结构图如图1：图1simulink仿真结构图其中PIDController是连续系统的PID控制器，TransferFen是被控对象的传递函数,输入信号为单位阶跃信号，仿真时间是30秒钟。 控制对象结构变化20(2s+1)(420(2s+1)(4s+1)20e-0.5s(2s+1)(4s+1)G(s)二20e-o.5s(2s+1)(4s+1)(2.2s+1)simulink仿真结构图如图2：g怙pg怙p图2simulink仿真结构图其中，transportdelay是延时环节2.Fuzzy控制器在这里选用二

3、维模糊控制器，控制器设计如下：确定输入/输出变量：选择误差E和误差变化率EC为控制器的输入,控制量U为输出。取E、EC和U的模糊子集为NM,NB,NS,ZE,PS,PM,PB,它们的论域为-3,-2,-1,0,1,2,3。在Matlab的命令窗口输入命令fuzzy,进入模糊逻辑编辑窗口，取E、EC和在Matlab的命令窗口输入命令fuzzy,进入模糊逻辑编辑窗口，取E、EC和E的隶属度函数为三角形(trimf)，如图3、4所示。m4O.862O-G-4nu图3输入量E、EC的隶属度函数8642086420aaaacl-LI巴JuuEQ巴穿口图4输出量U的隶属度函数(4)模糊控制规则与模糊决策根

4、据隶属函数和控制经验设计的控制规则如表1所示。在RuleEditor窗口以if.then的形式，输入这49条规则，这样就完成了控制规则的编辑。在本控制器中，模糊决策采用Mamdani型推理算法，去模糊化采用重心平均法EL迖NBNMNSZEPSPMPBNBNBNBNBNBNMZEZENMNBNBNBNBNMZEZENSNMNMNMNMZEPSPSZENMNMNSZEPSPMPMPSNSNSZEPMPMPMPMPMZEZEPMPBPBPBPBPBZEZEPMPBPBPBPB表1模糊控制规则表(5)simulink仿真模糊控制系统仿真框图如图5所示，其中K1、K2为量化因子，K3为比例因子。它们对系

5、统有很大影响，要在仿真过程中仔细加以调节。图5模糊控制系统仿真框图图六仿真结构图三、仿真结果与比较图5模糊控制系统仿真框图图六仿真结构图三、仿真结果与比较1、控制对象参数变化20201-(o.4s+1)(4s+1)在单位阶跃信号的作用下,分别用PID及Fuzzy控制器仿真结果如下图:其中PID的三个参数分别为:Kp=1.5Ki=0.2sKd=0.3(2)图七G1(S)仿真结果图20(2)图七G1(S)仿真结果图20(2s+l)(8s+1)在单位阶跃信号的作用下,分别用PID及Fuzzy控制器仿真结果如下图:其中PID的三个参数分别为:Kp=1.5Ki=0.05s,Kd=ls图八,G2(S)仿真

6、结果图图九，在G1(S)的控制参数改变的情况下直接作用于G2(S)仿真结果图(3)，论述在控制对象参数变化的情况下,PID控制与Fuzzy控制间的不同.由上述的仿真结果分析可得:即使系统结构的参数发生了微小变化,PID的参数都要进行适当的调整，图九，很清晰地反映了,PID控制和Fuzzy控制在控制对象参数发生改变的情况下,它们之间的区别，在这种情况下，Fuzzy控制器还能够很好地满足系统性能，具有很强地适应性.2.控制对象结构变化(1)G(1)G1(s)=20(2s+1)(4s+1)在单位阶跃信号的作用下,分别用PID及Fuzzy控制器仿真结果如下图:其中PID的三个参数分别为:Kp=3Ki=

7、0.2s,Kd=1.3s图10G1(S)仿真结果图20e-0.5s(2s+1)(4s+1)在单位阶跃信号的作用下,分别用PID及Fuzzy控制器仿真结果如下图:其中PID的三个参数分别为:Kp=0.25Ki=0.02s,Kd=0.3sDaiidjIrriBlSahjulic-rflEarrhtllH-Tirintpc-i211RIDCr-ntralltrTnnrFw*TunipntsiihpTraniftrFcrilCl2kTdWartipjnlTtJtQhipjIEBDaiidjIrriBlSahjulic-rflEarrhtllH-Tirintpc-i211RIDCr-ntralltrTn

8、nrFw*TunipntsiihpTraniftrFcrilCl2kTdWartipjnlTtJtQhipjIEB图11,带延迟环节地仿真结构图1.4实线为虚线为PID控制Fuzzy控制1.21J110.80.610.40.23001020304050607080图12G2(S)的仿真结果图20e-0-5sG(s)=3(2s+1)(4s+1)(2.2s+1)在单位阶跃信号的作用下,分别用PID及Fuzzy控制器仿真结果如下图:其中PID的三个参数分别为:Kp=0.15Ki=0.01s,Kd=0.3s图13G3(S)仿真结果图图14,在G1(S)的控制结构改变的情况下直接作用于G2(S)仿真结果

9、图(4)，论述在控制对象结构变化的情况下,PID控制与Fuzzy控制间的不同.由上述的仿真结果分析可得:一旦控制对象结构发生变化,相应的PID控制器的参数都要进行适当的调整.上图14,很清晰地反映了,Fuzzy控制器在控制对象结构发生变化的情况下,还能够很好地满足系统性能，具有很强地适应性，在这一方面，它比PID控制要明显好一些.四、仿真结果总体分析通过PID和Fuzzy控制器的控制下的仿真曲线的比较结果可以看出：(1)fuzzy控制可以使系统的输出比较平滑快速,但因规则和隶属度函数在选取时考虑了抗干扰性，故存在一定的稳态误差。在相同的条件下，PID控制有较大的超调量，稳定时间较长，但没有稳态误差。而在fuzzy控制中，上升时间也是比较快，稳定时间也较快，但是存在一定的稳态误