先进控制实验报告

-.z.先进控制实验报告班级：自121：伟琦**：120941工程预习操作报告总评得分实验一、MatlabM文件根本编程与常规PID实验〔一〕实验目的：1、掌握MatlabM文件根本编程方法以及根本函数的使用。2、掌握利用MatlabM文件建立常规系统的线性建模。3、掌握利用MatlabM文件编写PID控制程序。4、针对以上编写的PID程序进展PID参数的调整，理解PID三个参数对系统性能的影响。〔二〕实验容：1、线性系统建模实验。2、增量式PID的编程实验。〔三〕实验程序：clearall;closeall;ts=0.001;%采样时间sys=tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]);%定义括号里有几个数就有几阶连续系统dsys=c2d(sys,ts,'z');%连续到离散[num,den]=tfdata(dsys,'v');%分子分母取值把上边系数存DATA里Kp=0.45;Ki=0.00001;Kd=0.001;U_1=0;U_2=0;U_3=0;Y_1=0;Y_2=0;Y_3=0;e_1=0;e_2=0;A=Kp+Ki+Kd;B=-Kp-2*Kd;C=Kd;fork=1:1:1500%k=1以1为增量增到1500rin(k)=1;%信号time(k)=k*ts;yout(k)=-den(2)*Y_1-den(3)*Y_2-den(4)*Y_3+num(2)*U_1+num(3)*U_2+num(4)*U_3;error(k)=rin(k)-yout(k);u(k)=A*error(k)+B*e_1+C*e_2;u(k)=U_1+u(k);U_3=U_2;U_2=U_1;U_1=u(k);Y_3=Y_2;Y_2=Y_1;Y_1=yout(k);e_2=e_1;e_1=error(k);endfigure(1);%画图开图框plot(time,rin,'b',time,yout,'r');%是颜色time是变量横坐标time和rin长度要一样*label('time(s)'),ylabel('rin,yout');(四)实验结果：实验总结：经过这次实验，我不但复习了Matlab的根底知识并且学会了通过编写M文件来实现常规及增量式PID控制器的设计，针对不同的控制对象选择设定不同的控制参数，来完成控制目标，使得控制系统到达理想的超调，稳态误差等。同时经过教师的讲解，我不仅复习了PID控制三个参数的意义还了解了增量式PID的原理与建模与推导过程，并通过Matlab实现了此类PID控制，绘制了增量式PID的阶跃响应曲线，得知了此类PID的优缺点。与书本上的知识相对应使得我对PID控制的认知更加深刻。实验二、模糊控制实验〔一〕实验目的：1、掌握模糊控制根本原理并编程实现。2、理解模糊PID控制根本原理并编程实现。〔二〕实验容：1、模糊控制编程实验。2、模糊PID控制编程实验。〔三〕实验程序：clearall;clearall;a=newfis('fuzz_ljk');f1=1.0;a=addvar(a,'input','e',[-3*f1,3*f1]);a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3*f1,-1*f1]);a=addmf(a,'input',1,'NM,','trimf',[-3*f1,-2*f1,0]);a=addmf(a,'input',1,'NS,','trimf',[-3*f1,-1*f1,1*f1]);a=addmf(a,'input',1,'Z,','trimf',[-2*f1,0,2*f1]);a=addmf(a,'input',1,'PS,','trimf',[-1*f1,1*f1,3*f1]);a=addmf(a,'input',1,'PM,','trimf',[0,2*f1,3*f1]);a=addmf(a,'input',1,'PB,','smf',[1*f1,3*f1]);f2=1.0;a=addvar(a,'input','ec',[-3*f2,3*f2]);a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3*f2,-1*f2]);a=addmf(a,'input',2,'NM,','trimf',[-3*f2,-2*f2,0]);a=addmf(a,'input',2,'NS,','trimf',[-3*f2,-1*f2,1*f2]);a=addmf(a,'input',2,'Z,','trimf',[-2*f2,0,2*f2]);a=addmf(a,'input',2,'PS,','trimf',[-1*f2,1*f2,3*f2]);a=addmf(a,'input',2,'PM,','trimf',[0,2*f2,3*f2]);a=addmf(a,'input',2,'PB,','smf',[1*f2,3*f2]);f3=0.1;a=addvar(a,'output','kp',[-3*f1,3*f1]);a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-3*f1,-1*f1]);a=addmf(a,'output',1,'NM,','trimf',[-3*f1,-2*f1,0]);a=addmf(a,'output',1,'NS,','trimf',[-3*f1,-1*f1,1*f1]);a=addmf(a,'output',1,'Z,','trimf',[-2*f1,0,2*f1]);a=addmf(a,'output',1,'PS,','trimf',[-1*f1,1*f1,3*f1]);a=addmf(a,'output',1,'PM,','trimf',[0,2*f1,3*f1]);a=addmf(a,'output',1,'PB,','smf',[1*f1,3*f1]);f4=0.02a=addvar(a,'output','ki',[-3*f2,3*f2]);a=addmf(a,'output',2,'NB','zmf',[-3*f2,-1*f2]);a=addmf(a,'output',2,'NM,','trimf',[-3*f2,-2*f2,0]);a=addmf(a,'output',2,'NS,','trimf',[-3*f2,-1*f2,1*f2]);a=addmf(a,'output',2,'Z,','trimf',[-2*f2,0,2*f2]);a=addmf(a,'output',2,'PS,','trimf',[-1*f2,1*f2,3*f2]);a=addmf(a,'output',2,'PM,','trimf',[0,2*f2,3*f2]);a=addmf(a,'output',2,'PB,','smf',[1*f2,3*f2]);f5=1a=addvar(a,'output','kd',[-3*f2,3*f2]);a=addmf(a,'output',3,'NB','zmf',[-3*f2,-1*f2]);a=addmf(a,'output',3,'NM,','trimf',[-3*f2,-2*f2,0]);a=addmf(a,'output',3,'NS,','trimf',[-3*f2,-1*f2,1*f2]);a=addmf(a,'output',3,'Z,','trimf',[-2*f2,0,2*f2]);a=addmf(a,'output',3,'PS,','trimf',[-1*f2,1*f2,3*f2]);a=addmf(a,'output',3,'PM,','trimf',[0,2*f2,3*f2]);a=addmf(a,'output',3,'PB,','smf',[1*f2,3*f2]);rulelist=[1171511;1271311;1362111;1462111;1553111;1644211;1744511;2171511;2271311;2362111;2453211;2553211;2644311;2734411;3161411;3262311;3363211;3453211;3544311;3635311;3735411;4162411;4262311;4353311;4444311;4535311;4626311;4726411;5152411;5253411;5344411;5435411;5535411;5626411;5727411;6154711;6244511;6335511;6425511;6526511;6627511;6717711;7144711;7244611;7325611;7426611;7526511;7617511;7717711];a=addrule(a,rulelist);a1=setfis(a,'DefuzzMethod','centroid');ts=0.001;%采样时间sys=tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]);%定义括号里有几个数就有几阶连续系统dsys=c2d(sys,ts,'z');%连续到离散[num,den]=tfdata(dsys,'v');%分子分母取值把上边系数存DATA里Kp=0.50;Ki=0.001;Kd=0.0001;U_1=0;U_2=0;U_3=0;Y_1=0;Y_2=0;Y_3=0;e_1=0;e_2=0;ec_1=0;pid=[0,0,0];kp0=0.3;ki0=0.06;kd0=3;A=Kp+Ki+Kd;B=-Kp-2*Kd;C=Kd;fork=1:1:2000%k=1以1为增量增到1500pid=evalfis([e_1ec_1],a);kp=kp0+pid(1);ki=ki0+pid(2);kd=kd0+pid(3);rin(k)=1*sign(sin(1*2*pi*k*ts));time(k)=k*ts;yout(k)=-den(2)*Y_1-den(3)*Y_2-den(4)*Y_3+num(2)*U_1+num(3)*U_2+num(4)*U_3;error(k)=rin(k)-yout(k);u(k)=A*error(k)+B*e_1+C*e_2;u(k)=U_1+u(k);U_3=U_2;U_2=U_1;U_1=u(k);Y_3=Y_2;Y_2=Y_1;Y_1=yout(k);e_2=e_1;e_1=error(k);ec_1=error(k)-e_1;Endfigure(1);%画图开图框plot(time,rin,'b',time,yout,'r');%time是变量横坐标time和rin长度要一样*label('time(s)'),ylabel('rin,yout');〔四〕实验结果：实验总结：通过该实验的练习让我对模糊控制有了深入的了解，知道了模糊控制的根本思想和原理，熟悉了各种模糊控制系统工具箱函数的用法，加深了对模糊控制的理解和编程方法，对各种隶属度函数有了进一步的理解，对模糊控制的应用也有了更加直观的理解，也熟悉了matlab软件的功能实验三、BP神经网络控制实验〔一〕实验目的：1、掌握BP神经网络根本原理。2、掌握基于BP神经网络的PID控制算法原理并编程实现。〔二〕实验容：1、BP神经网络分类编程实验。2、基于BP神经网络的PID控制算法编程实验。〔三〕实验程序：clearall;closeall;clc;*ite=0.25;alfa=0.05;S=1;IN=4;H=5;Out=3;ifS==1wi=[-0.6394-0.2696-0.3756-0.7023;-0.8603-0.2013-0.5024-0.2594;-1.07490.5543-1.6820-0.5437;-0.3625-0.0724-0.6463-0.2859;0.14250.0279-0.5406-0.7660];wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;wo=[0.75760.26160.5820-0.1416-0.1325;-0.11460.29490.83520.22050.4508;0.72010.45660.76720.49620.3632];wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;endifS==2wi=[-0.28460.2193-0.5097-1.0668;-0.7484-0.1210-0.47080.0988;-0.71760.8297-1.60000.2049;-0.08580.1925-0.63460.0347;0.43580.2369-0.4564-0.1324];wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;wo=[1.04380.54780.86820.14460.1537;0.17160.58111.12140.50670.7370;1.00630.74281.05340.78240.6494];wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;end*=[0,0,0];u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;y_1=0;y_2=0;y_3=0;Oh=zeros(H,1);error_2=0;error_1=0;ts=0.001;fork=1:1:1000time(k)=k*ts;ifS==1rin(k)=1.0;elseifS==2;rin(k)=sin(1*2*pi*k*ts);enda(k)=1.2*(1-0.8*(e*p(-0.1*k)))^3;yout(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1;error(k)=rin(k)-yout(k);*i=[rin(k),yout(k),error(k),1];*(1)=error(k)-error_1;*(2)=error(k);*(3)=error(k)-2*error_1+error_2;epid=[*(1);*(2);*(3)];I=*i*wi';fori=1:5oh(i)=(e*p(I(i))-e*p(-I(i)))/(e*p(I(i))+e*p(-I(i)));end%oh隐层输出KI=wo*oh';%KI输出层的输入fori=1:3K(i)=e*p(KI(i))/(e*p(KI(i))+e*p(-KI(i)));endkp(k)=K(1);ki(k)=K(2);kd(k)=K(3);Kpid=[kp(k),ki(k),kd(k)];du(k)=Kpid*epid;u(k)=u_1+du(k);ifu(k)>=10u(k)=10;endifu(k)<=-10u(k)=-10;endfori=1:3d_f(i)=2/((e*p(KI(i))+e*p(-KI(i)))^2);enddelta3=error(k)*d_f';d_wo=-delta3*oh;wo_1=wo;wo=wo_1+d_wo;fori=1:1:HdO(i)=4/(e*p(I(i))+e*p(-I(i)))^2;endsegma=delta3'*wo;fori=1:1:Hdelta2(i)=dO(i)*segma(i);endd_wi=*ite*delta2'**i;wi=wi_1+d_wi+alfa*(wi_1-wi_2);u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);y_2=y_1;y_1=yout(k);wo_3=wo_2;