畢業(yè)設(shè)計（論文）-熄焦車自動定位模糊控制器設(shè)計

1、本科畢業(yè)設(shè)計2007屆題 目熄焦車自動定位模糊控制器設(shè)計學(xué) 院自動化學(xué)院專 業(yè)電氣工程與自動化班 級030633學(xué) 號03063307學(xué)生姓名陳濤指導(dǎo)教師孫曜完成日期2007年6月摘要本文針對熄焦車定位停車過程具有非線性、時變性等特點，設(shè)計了一種熄焦車自動定位模糊控制器，就其設(shè)計思想和設(shè)計方法進行了詳細(xì)說明。熄焦車系統(tǒng)是一個較為復(fù)雜的機電系統(tǒng)，其精確的數(shù)學(xué)模型難于建立。理想的熄焦車系統(tǒng)的控制策略不僅要求能滿足系統(tǒng)的動、靜態(tài)性能，而且還能抑制各種非線性、不確定因素對系統(tǒng)的影響，并且無需依賴系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型。因此，采用古典控制理論設(shè)計的常規(guī)控制器，控制性能很難到達要求。模糊控制是基于規(guī)那么的一種

2、智能控制方式，它不依賴于被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，特別適宜對具有非線性、時變性、強耦合性的復(fù)雜系統(tǒng)或過程的控制，且控制方法簡單，實際效果好。針對熄焦車系統(tǒng)的這種特點，本文應(yīng)用模糊控制策略設(shè)計出熄焦車自動定位模糊控制器。本文先對熄焦車工藝和模糊控制技術(shù)作了簡介；而后介紹了模糊控制的原理與設(shè)計，并詳細(xì)介紹了熄焦車自動定位模糊控制器的設(shè)計過程；最后利用SIMULINK工具箱構(gòu)建了熄焦車自動定位模糊控制系統(tǒng)模型，對其控制性能進行了仿真研究。仿真結(jié)果說明，應(yīng)用模糊控制策略所設(shè)計出的熄焦車自動定位模糊控制器具有良好的控制性能。關(guān)鍵詞：熄焦車；自動定位；模糊控制ABSTRACTHow to design th

3、e fuzzy controller for coke-quenching vehicle automation stop control with nonlinear friction and parameter uncertainties is introduced in detail.Coke-quenching vehicle system is a very complex electromechanical system, it is difficult to establish its precise mathematical model. The control strateg

4、y for ideal coke-quenching vehicle system not only requests to meet the systems the dynamic and static performance, but also inhibits various nonlinear and uncertain factors in the system, and it does not need to rely on the systems precise mathematical model. Therefore, the control performance of t

5、he conventional controller designed with classical control theory is difficult to meet the requirements. Fuzzy control that based on the rule is a intelligent control method. It does not rely on the precise mathematical model of controlled object, especially it is suitable for the control of complex

6、 systems or process with nonlinear friction, parameter uncertainties, strong coupling, and it has simple control method and good practical effect. According to these features of coke-quenching vehicle system, this paper applies the fuzzy control strategy to design the fuzzy controller for coke-quenc

7、hing vehicle automation stop control.First this paper makes a brief for the technics of coke-quenching vehicle and fuzzy control technology; Second this paper introduces principle and design of fuzzy control, meanwhile the designing process of the fuzzy controller for coke-quenching vehicle automati

8、on stop control is introduced in detail; Finally this paper constructs a model of coke-quenching vehicle automation stop fuzzy control system with SIMULINK toolbox, and its control performance is researched with SIMULINK. The simulation result show that the fuzzy controller for coke-quenching vehicl

9、e automation stop control designed with fuzzy control strategy has a good control performance.Keywords：coke-quenching vehicle；automatic stop control；fuzzy control目錄 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc169696244 1 緒論 PAGEREF _Toc169696244 h 1 HYPERLINK l _Toc169696245 1.1 相關(guān)技術(shù)的背景知識 PAGEREF _Toc169696245

10、h 1 HYPERLINK l _Toc169696246 1.1.1 熄焦車工藝背景知識 PAGEREF _Toc169696246 h 1 HYPERLINK l _Toc169696247 1.1.2 模糊控制技術(shù)背景知識 PAGEREF _Toc169696247 h 2 HYPERLINK l _Toc169696248 1.2 本次設(shè)計的主要內(nèi)容 PAGEREF _Toc169696248 h 3 HYPERLINK l _Toc169696249 2 模糊控制的原理與設(shè)計 PAGEREF _Toc169696249 h 5 HYPERLINK l _Toc169696250 2.

11、1 模糊控制系統(tǒng)原理及組成 PAGEREF _Toc169696250 h 5 HYPERLINK l _Toc169696251 2.1.1 模糊控制系統(tǒng)原理 PAGEREF _Toc169696251 h 5 HYPERLINK l _Toc169696252 2.1.2 模糊控制器的組成 PAGEREF _Toc169696252 h 6 HYPERLINK l _Toc169696253 2.2 模糊控制器的設(shè)計步驟 PAGEREF _Toc169696253 h 7 HYPERLINK l _Toc169696254 3 控制器設(shè)計 PAGEREF _Toc169696254 h 9

12、 HYPERLINK l _Toc169696255 3.1 模糊控制器的結(jié)構(gòu) PAGEREF _Toc169696255 h 9 HYPERLINK l _Toc169696256 3.2 精確量的模糊化 PAGEREF _Toc169696256 h 9 HYPERLINK l _Toc169696257 3.2.1 E、EC和U的量化論域和模糊子集的劃分 PAGEREF _Toc169696257 h 9 HYPERLINK l _Toc169696258 3.2.2 E、EC和U的隸屬函數(shù) PAGEREF _Toc169696258 h 10 HYPERLINK l _Toc16969

13、6259 3.3 模糊控制規(guī)那么確實定 PAGEREF _Toc169696259 h 10 HYPERLINK l _Toc169696260 4 系統(tǒng)仿真研究 PAGEREF _Toc169696260 h 12 HYPERLINK l _Toc169696261 4.1 利用模糊邏輯工具箱建立模糊控制器 PAGEREF _Toc169696261 h 12 HYPERLINK l _Toc169696262 4.1.1 模糊邏輯工具箱功能簡介 PAGEREF _Toc169696262 h 12 HYPERLINK l _Toc169696263 4.1.2 模糊控制器建立的具體步驟 P

14、AGEREF _Toc169696263 h 13 HYPERLINK l _Toc169696264 4.2 利用SIMULINK進行仿真 PAGEREF _Toc169696264 h 14 HYPERLINK l _Toc169696265 4.2.1 仿真模型的建立 PAGEREF _Toc169696265 h 15 HYPERLINK l _Toc169696266 4.2.2 仿真模型介紹及參數(shù)設(shè)置 PAGEREF _Toc169696266 h 16 HYPERLINK l _Toc169696267 4.2.3 仿真過程 PAGEREF _Toc169696267 h 18

15、HYPERLINK l _Toc169696268 4.3 系統(tǒng)仿真結(jié)果 PAGEREF _Toc169696268 h 20 HYPERLINK l _Toc169696269 5 結(jié)論 PAGEREF _Toc169696269 h 22 HYPERLINK l _Toc169696270 5.1 設(shè)計工作總結(jié) PAGEREF _Toc169696270 h 22 HYPERLINK l _Toc169696271 5.2 改良意見 PAGEREF _Toc169696271 h 22 HYPERLINK l _Toc169696272 致謝 PAGEREF _Toc169696272 h

16、 23 HYPERLINK l _Toc169696273 參考文獻 PAGEREF _Toc169696273 h 241 緒論 相關(guān)技術(shù)的背景知識 熄焦車工藝背景知識干式熄焦技術(shù)是一項國家重點支持和推廣的節(jié)能環(huán)保技術(shù)，該技術(shù)能節(jié)約能源，改善環(huán)境，提高焦碳質(zhì)量。干熄焦系統(tǒng)的生產(chǎn)設(shè)備為大型的移動機械設(shè)備，由交流電機驅(qū)動沿軌道運行，往返于焦?fàn)t和熄焦塔間，接收碳化室的紅焦，并將其運往熄焦塔熄焦，熄焦車工藝流程如圖1-1所示。啟動熄焦車于指定碳化室接焦熄焦車到達預(yù)定減速位置，開始減速運行至提升機下的指定位置自動定位停車接焦完畢，熄焦車高速運行駛往熄焦塔待提升機構(gòu)完成滿罐提升后，熄焦車接空罐后，高速返

17、回下一指定碳化室接紅焦圖1-1 熄焦車工藝流程圖熄焦車所處的環(huán)境十分惡劣，且對其的控制精度及調(diào)速性能要求高，控制系統(tǒng)復(fù)雜。對熄焦車的運行控制是整個干熄焦生產(chǎn)控制系統(tǒng)的第一個環(huán)節(jié)，其控制系統(tǒng)的性能優(yōu)劣直接影響生產(chǎn)能否順利進行。根據(jù)熄焦車系統(tǒng)特點分析，結(jié)合控制要求，工藝對熄焦車自動定位停車控制的要求是設(shè)計控制系統(tǒng)要解決的難點問題。熄焦車為電機驅(qū)動的大型移動機械，車輪與軌道間存在非線形摩擦，熄焦車的驅(qū)動電機本質(zhì)上是一個非線形的被控對象，在減速運行時電機軸上的等效轉(zhuǎn)動慣量隨速度的降低而不斷變化，以及熄焦車拖動的是難于準(zhǔn)確定量的大慣性負(fù)載，這些在熄焦車定位停車這一低變速運動過程中，將嚴(yán)重影響系統(tǒng)的控制性

18、能，導(dǎo)致定位的不準(zhǔn)確。另外，控制性能優(yōu)良的自動定位系統(tǒng)不但要求有高精度的定位，而且同時要求系統(tǒng)具有高的運行效率，這兩者存在著矛盾。為了具有高的工作效率，熄焦車從焦?fàn)t駛向提升機的過程中，以3m/s的高速(實際要求的最高運行速度運行的時間應(yīng)盡可能長，完成減速運行定位停車的時間應(yīng)盡可能的短。而要到達高定位精度的要求，在系統(tǒng)允許的約束條件下，減速運行的時間越長，到達定位點的速度越慢，定位精度越高。為了在工程應(yīng)用中解決效率與定位精度之間的矛盾，必須尋求一種優(yōu)化的運行模式。目前在冶金行業(yè)中設(shè)備的定位控制大多采用簡單的開環(huán)控制，在接近目標(biāo)位時減速運行點動控制，再配以機械抱閘停車。這種方法實現(xiàn)起來簡單，本錢低

19、，但存在定位不準(zhǔn)，機械損耗大，平安性低等缺點?；诰_數(shù)學(xué)模型設(shè)計的傳統(tǒng)控制理論方法，難以對具有非線性，強耦合和不確定因素且難于精確建模的熄焦車系統(tǒng)實施高品質(zhì)的控制。因而采用傳統(tǒng)控制理論設(shè)計的常規(guī)控制器，控制性能很難到達要求。因此設(shè)計出控制性能好，符合自控開展方向的熄焦車自動定位控制系統(tǒng)沒有現(xiàn)成的成熟方案，必須進行深入的研究。可見設(shè)計出一套適合熄焦車大型移動機械的自動定位控制系統(tǒng)具有實用價值和理論意義。 模糊控制技術(shù)背景知識傳統(tǒng)控制理論開展到今天己非常成熟。然而，隨著控制要求的不斷提高，在一些復(fù)雜的控制過程中，卻遇到了越來越多傳統(tǒng)控制理論無法解決的問題。這些復(fù)雜系統(tǒng)往往具有如下的特點：缺乏精確

20、的數(shù)學(xué)模型，高度的非線性，復(fù)雜的任務(wù)要求。為此人們提出了許多新型的智能控制方法，其中尤其以模糊控制便于實際應(yīng)用而最為典型。自本世紀(jì)六十年代以來，現(xiàn)代控制理論己經(jīng)在工業(yè)生產(chǎn)過程、軍事科學(xué)以及航空航天等許多方面都得到了成功的應(yīng)用。例如極小值原理可以用來解決某些最優(yōu)控制問題；預(yù)測控制理論可以對大滯后過程進行有效的控制。但它們都有一個根本要求：需要建立被控對象的精確數(shù)學(xué)模型。隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛開展，各個領(lǐng)域?qū)ψ詣涌刂葡到y(tǒng)在控制精度、響應(yīng)速度、系統(tǒng)穩(wěn)定性與適應(yīng)能力等方面的要求越來越高，所研究的對象也日益復(fù)雜。然而由于許多原因，諸如被控對象或過程的非線性、時變性、多參數(shù)間的強烈耦合、較大的隨機干擾、過程機

21、理錯綜復(fù)雜，各種不確定性以及現(xiàn)場測量手段不完善等，難以建立被控對象的精確數(shù)學(xué)模型。雖然常規(guī)自適應(yīng)控制技術(shù)可以解決一些問題，但范圍是有限的，因此，對于這類對象或過程就難以進行自動控制1。對于上述難以自動控制的一些生產(chǎn)過程，有經(jīng)驗的操作人員進行手動控制，卻可以收到令人滿意的效果。因為人腦的重要特點就是能對模糊事物進行識別與判決，看起來似乎不確切的模糊手段常常可以到達精確的目的。操作人員是通過不斷的學(xué)習(xí)、積累操作經(jīng)驗來實現(xiàn)對被控對象進行控制的，這些經(jīng)驗包括對被控對象特征的了解、在各種情況下相應(yīng)的控制策略以及性能指標(biāo)判據(jù)。這些信息通常是以自然語言的形式表達的，其特點是定性的描述，所以具有模糊性?？偨Y(jié)人

22、的控制行為，人的手動控制決策可以用語言進行描述，總結(jié)成一系列條件語句，即控制規(guī)那么。在描述控制規(guī)那么的條件語句中的一些詞語，如“較大、“稍小、“偏高等都具有一定的模糊性，因此用模糊集合來描述這些模糊條件語句，就構(gòu)成了模糊控制器。1974年英國馬丹尼首先設(shè)計了模糊控制器，并用于鍋爐和蒸汽機的控制，取得了成功。因此就產(chǎn)生了模糊控制器、模糊控制論、模糊自動控制等概念2。傳統(tǒng)的控制是基于模型的控制，為了設(shè)計控制器必須建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。利用不精確的數(shù)學(xué)模型又采用某個固定的算法，使整個控制系統(tǒng)置于模型框里，缺乏靈活性和應(yīng)變性。由于被控對象越來越復(fù)雜，具體表現(xiàn)為非線性，強噪聲干擾及動態(tài)突變性，復(fù)雜的信息結(jié)

23、構(gòu)等，這些復(fù)雜性都難以用精確的數(shù)學(xué)模型(微分方程或差分方程)來描述。除了上述復(fù)雜性外，往往還存在著某些不確定性，不確定性也難以用精確的數(shù)學(xué)方法加以描述。然而，對這樣復(fù)雜系統(tǒng)的控制性能的要求越來越高，這樣一來，基于精確模型的傳統(tǒng)控制就難以解決上述復(fù)雜對象的控制問題。在這樣復(fù)雜對象的控制問題面前，建立在模糊邏輯的根底上的模糊控制系統(tǒng)，接近于人類的思維和語言表達方式，提供了對現(xiàn)實世界不精確或近似知識的獲取方法，能不能依靠系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型較好的模擬人的經(jīng)驗，解決復(fù)雜控制系統(tǒng)的難題是行之有效的。 本次設(shè)計的主要內(nèi)容熄焦車系統(tǒng)需要到達如下的控制要求：(1) 熄焦車可在03m/s速度范圍內(nèi)按工藝要求的任意速度

24、行駛，并實現(xiàn)無級調(diào)速，及軟起動、軟停車。(2) 熄焦車完成接焦后，在2分鐘之內(nèi)行駛到提升機下指定位置，并完成自動定位停車，其定位精度到達10cm。(3) 系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)與其它相關(guān)設(shè)備間的連鎖控制和各種信息傳輸；能融入整個企業(yè)的管控一體化網(wǎng)絡(luò)。要實現(xiàn)以上的控制要求，完成熄焦車精確定位停車控制的主要困難在于：(1) 熄焦車為大型移動機械設(shè)備，滿載時每車質(zhì)量約為200噸，因而它為一大慣性負(fù)載。(2) 熄焦車系統(tǒng)是交流電機驅(qū)動的機電系統(tǒng)，其精確的數(shù)學(xué)模型難于建立。(3) 熄焦車車輪與軌道間的非線性摩擦在熄焦車定位停車這一低變速運動過程中，嚴(yán)重影響系統(tǒng)控制性能。(4) 熄焦車停車定位精度要求高，且不采用機

25、械抱閘裝置。傳統(tǒng)控制理論需要依賴于被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，難以對具有非線性，強耦合和不確定因素的復(fù)雜系統(tǒng)實施有效的控制。模糊控制理論卻具有許多傳統(tǒng)控制理論無法與之比較的優(yōu)點，其中主要是：(1) 使用語言方法，可以不需要掌握過程的精確數(shù)學(xué)模型。因為對復(fù)雜的生產(chǎn)過程很難獲取過程的精確數(shù)學(xué)模型，而語言表達方法是一種很方便的近似。(2) 對于具有一定操作經(jīng)驗、而非控制專業(yè)的工作者，很容易掌握模糊控制這種方法。(3) 操作人員易于通過人的自然語言進行人機界面聯(lián)系，這些模糊條件語句很容易參加到過程的控制環(huán)節(jié)中。(4) 采用模糊控制，過程的動態(tài)響應(yīng)品質(zhì)優(yōu)于常規(guī)PID控制，并對過程參數(shù)的變化具有較強的適應(yīng)性。

26、本次設(shè)計的主要內(nèi)容就是應(yīng)用模糊控制策略設(shè)計出熄焦車自動定位模糊控制器，并用MATLAB/SIMULINK工具箱構(gòu)建出熄焦車自動定位模糊控制系統(tǒng)模型，對其控制性能進行仿真研究。2 模糊控制的原理與設(shè)計模糊邏輯在控制領(lǐng)域中的應(yīng)用稱為模糊控制，模糊控制是一種新的控制方法，近年來在很多工程領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。許多復(fù)雜的系統(tǒng)通常具有大滯后、時滯或時變、變量強耦合等特點，數(shù)學(xué)模型難以建立，采用經(jīng)典控制理論與現(xiàn)代控制理論進行系統(tǒng)的分析和設(shè)計比較困難，甚至根本無法獲得比較理想的運行效果。模糊控制的最大優(yōu)點就是不依賴于被控對象精確的數(shù)學(xué)模型，它將操作者或?qū)＜业目刂平?jīng)驗和知識表示成語言變量描述的控制規(guī)那么，借助

27、于模糊數(shù)學(xué)工具，利用模糊推理就可以實現(xiàn)對非線性對象比較滿意的控制效果。從線性控制與非線性控制的角度分類，模糊控制是一種非線性控制；從控制的智能性看，模糊控制屬于智能控制的范疇，適用于具有非線性、時變、滯后、不確定性的控制對象。同時模糊控制器結(jié)構(gòu)簡單，參數(shù)整定十分方便，因此它己經(jīng)成為目前實現(xiàn)智能控制的一種重要而又有效的形式。2.1 模糊控制系統(tǒng)原理及組成2.1.1 模糊控制系統(tǒng)原理由于一個模糊概念可以用一個模糊集合來表示，因此模糊概念確實定問題，就可以直接轉(zhuǎn)換為模糊隸屬函數(shù)的求取問題。因此，對于一類缺乏精確數(shù)學(xué)模型的被控對象，可以用模糊集合的理論，人對系統(tǒng)的操作和控制的經(jīng)驗，總結(jié)成用模糊條件語句

28、的形式寫出的控制規(guī)那么。經(jīng)過必要的數(shù)學(xué)處理，來確定一定的推理法那么，做出模糊決策，完成控制動作。最根本的模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖2-1所示。圖中R為設(shè)定值，Y為系統(tǒng)輸出值，它們都是清晰量。圖2-1 模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖從圖2-1可以看出，模糊控制器的輸入量是系統(tǒng)的偏差量e，它是確定數(shù)值的清晰量，通過模糊化處理，用模糊語言變量E來描述偏差，模糊推理輸出U是模糊變量，在系統(tǒng)中要實施控制時，模糊量U還要轉(zhuǎn)化為清晰值，因此要進行清晰化處理，得到可操作確實定值，這就是模糊控制器的輸出值，通過u的調(diào)整作用，使偏差e盡量小。 模糊控制器的組成模糊控制器的根本組成如圖2-2所示。圖2-2 模糊控制器的根本組成它包

29、含有模糊化接口、規(guī)那么庫、模糊推理、清晰化接口等局部3。輸入變量是過程實測量與系統(tǒng)設(shè)定值之差，輸出變量是系統(tǒng)的實時控制修正量。模糊控制的核心局部是包含語言規(guī)那么的規(guī)那么庫和模糊推理。模糊推理就是一種模糊變換，它將輸入變量模糊集變換為輸出變量模糊集，實現(xiàn)論域的轉(zhuǎn)換。模糊化接口模糊化是將模糊控制器輸入量確實定值轉(zhuǎn)換為相應(yīng)模糊語言變量值的過程，此相應(yīng)語言變量均由對應(yīng)的隸屬度來定義。假設(shè)以偏差e為輸入，通過模糊化處理，用模糊語言變量E來描述偏差，假設(shè)以T(E)記作E的語言值集合，那么有：T(E)負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大或用其英文字頭縮寫表示成：過程參數(shù)的變化范圍是各不相同的，為了統(tǒng)一到指

30、定的T(E)論域中來，模糊化的第一個任務(wù)是進行論域變換，過程參數(shù)的實際變化范圍稱為根本論域?？梢酝ㄟ^變換系數(shù)量化因子實現(xiàn)由根本論域到T(E)論域的變換。模糊化的第二個任務(wù)是求得輸入對應(yīng)于語言變量的隸屬度。語言變量的隸屬函數(shù)有兩種表示方式，即離散方式和連續(xù)方式。離散方式是只取論域中的離散點整數(shù)值及這些點的隸屬度來描述一個語言變量；連續(xù)方式將隸屬度表示成論域變量的連續(xù)函數(shù)，最常見的隸屬函數(shù)形式有三角形、高斯型、正態(tài)型、梯形等。規(guī)那么庫規(guī)那么庫是由假設(shè)干條模糊語言控制規(guī)那么所組成的，這些控制規(guī)那么可以來自于現(xiàn)場操作人員或?qū)＜业?，是對過程操作的經(jīng)驗性總結(jié)，規(guī)那么庫中的控制規(guī)那么可以用語言規(guī)那么形式給出

31、。模糊推理利用模糊推理，可以由輸入的模糊集合E得到輸出的模糊集合U。推理是從一些模糊前提條件推導(dǎo)出某一結(jié)論，這些結(jié)論可能存在模糊和確定兩種情況。目前模糊推理有十幾種方法，大致分為直接法和間接法兩類。通常把隸屬函數(shù)的隸屬度值視為真值進行推理的方法是直接推理法，最常用的是Mamdani的max-min合成法。清晰化接口清晰化又稱去模糊和解模糊。根據(jù)規(guī)那么經(jīng)過推理得到的是模糊集合單點集合除外，它仍然無法被執(zhí)行機構(gòu)識別和執(zhí)行，因此需要將模糊集合變成清晰值，這個過程稱為清晰化。清晰化的方法很多，其中最簡單常用的一種是最大隸屬度法。2.2 模糊控制器的設(shè)計步驟在模糊控制系統(tǒng)中，模糊控制器是整個控制系統(tǒng)的核

32、心。因為模糊控制是建立在人的經(jīng)驗的根底上，而這些經(jīng)驗不依賴于被控對象的精確數(shù)學(xué)模型。因此，在設(shè)計模糊控制器時，并不需要像設(shè)計一般數(shù)字控制器那樣，必須要求得到被控對象精確的數(shù)學(xué)模型表達式，而是根據(jù)模糊控制原理進行設(shè)計。模糊控制器的設(shè)計成功與否對于模糊控制系統(tǒng)的性能好壞至關(guān)重要。模糊控制器的設(shè)計可以歸納為以下的步驟。1、選擇適宜的模糊控制器類型取決于被控對象的特性，控制要求和實現(xiàn)手段，即根據(jù)具體的控制問題，確定控制器的輸入、輸出變量。由于模糊控制器的控制規(guī)那么往往是根據(jù)手動控制的大量實踐經(jīng)驗總結(jié)出來的，因此模糊控制器的輸入變量自然也可以有二個：即誤差、誤差的變化和誤差變化的速率；而輸出變量那么一般

33、選擇為控制量的變化，即增量。通常將模糊控制器輸入變量的個數(shù)稱為模糊控制的維數(shù)。常見的模糊控制器的結(jié)構(gòu)有二種形式：一維、二維和三維。從理論上講，模糊控制器的維數(shù)越高，控制的效果也越好，但是維數(shù)高的模糊控制器實現(xiàn)起來相當(dāng)復(fù)雜和困難。而維數(shù)低的模糊控制器，控制效果又不理想，因此，目前大都使用二維模糊控制器，即以誤差E和誤差變化率EC為模糊控制器的輸入變量。對于多變量控制問題，通常采用模糊控制自身的解耦特性，將其轉(zhuǎn)化為單變量模糊控制器結(jié)構(gòu)。2、輸入變量的模糊化由于模糊控制器是基于模糊集合而工作的，而控制過程中由檢測裝置得到的信號一般是清晰值，因此在送入模糊控制器處理之前，必須進行模糊化處理。在這個步驟

34、中涉及到變量論域大小的選擇、變量模糊子集數(shù)量以及定義相應(yīng)模糊子集隸屬度函數(shù)的選取。為了實際應(yīng)用的方便，隸屬度函數(shù)常采用三角形、梯形或者高斯形。另外，隸屬度函數(shù)的形狀對系統(tǒng)的性能也有影響，隸屬度函數(shù)曲線形狀較尖的模糊子集其分辨率較高，控制靈敏度也較高。相反，隸屬度函數(shù)曲線形狀較緩，控制特性也較平緩，系統(tǒng)穩(wěn)定性較好。因此，在選擇隸屬度函數(shù)時，可以在誤差較大的區(qū)域采用低分辨率的模糊子集，在誤差較小的區(qū)域采用較高分辨率的模糊子集，當(dāng)誤差接近于零時，選用高分辨率的模糊子集。3、設(shè)計模糊控制規(guī)那么集規(guī)那么集是決定模糊控制器性能的關(guān)鍵因素，一般是根據(jù)經(jīng)驗來設(shè)計，或是用模糊聚類分析方法由控制器的已有輸入輸出樣

35、本中自動提取。模糊控制規(guī)那么是決定模糊控制器動態(tài)行為的關(guān)鍵局部，常用的獲取模糊控制規(guī)那么的方法有基于專家的經(jīng)驗法、基于數(shù)據(jù)的合成法等。具體的設(shè)計內(nèi)容一般包括以下三局部：(1) 選擇描述輸入輸出變量的詞集：一般要求詞集中詞匯少，并且利用這些詞匯又可以對各種自然現(xiàn)象進行準(zhǔn)確的描述。(2) 定義各模糊變量的模糊子集：由干模糊變量沒有明確的外延，如何用具體的數(shù)據(jù)來刻畫一個模糊變量的性質(zhì)，這就是模糊子集確實定問題。對模糊子集的理想要求是必須客觀地反映實際情況。(3) 建立模糊控制器的控制規(guī)那么：模糊控制規(guī)那么應(yīng)該是人們在手動控制過程中經(jīng)過長期操作實踐，不斷修正完善后的一套行之有效的控制策略。4、選擇模糊

36、推理方法常用的模糊推理方法有Zadeh-Mamdani的最大-最小法，乘積-最大法等。5、輸出變量的解模糊化由于經(jīng)過模糊推理輸出得到的是模糊集合，而目前的執(zhí)行機構(gòu)只能接受清晰值，因此相應(yīng)地在模糊推理輸出到執(zhí)行機構(gòu)之間還必須加上解模糊化環(huán)節(jié)。常用的解模糊化方法有最大隸屬度法、面積重心判決法、加權(quán)平均判別法等。上面對模糊集合理論、模糊控制原理進行了描述，并對模糊控制器的組成和設(shè)計步驟進行了闡述。為下文的具體設(shè)計奠定了理論根底。3 控制器設(shè)計 模糊控制器的結(jié)構(gòu)本系統(tǒng)設(shè)計的模糊控制器為二維模糊控制器，采用二維的輸入變量即使用誤差E和誤差的變化率EC,其結(jié)構(gòu)如圖3-1。圖3-1模糊控制器結(jié)構(gòu)圖控制器的輸

37、入值為熄焦車期望位置sr與實際位置s相減得到的位置誤差e=sr-s，以及該位置誤差的變化率ec，輸出變量為速度指令修正量u。輸入變量經(jīng)模糊量化后對應(yīng)的語言變量為E和EC，經(jīng)模糊推理得到的輸出語言變量為U，語言變量U經(jīng)反模糊化可得到模糊控制器輸出的精確控制量u，即速度指令修正量u4。 精確量的模糊化.1 E、EC和U的量化論域和模糊子集的劃分根據(jù)本系統(tǒng)的實際性質(zhì)和要求，對E、EC和U的模糊語言描述模糊子集定義如下。E、EC和U的論域劃分為13個等級，即為：E、EC和U的語言值模糊子集如下：式中：NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB分別為負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大。.2 E、EC和

38、U的隸屬函數(shù)語言變量的模糊子集通過隸屬度函數(shù)來定義，根據(jù)實際系統(tǒng)可寫出輸入變量和輸出變量各檔的隸屬函數(shù)。隸屬函數(shù)的形狀越陡，分辨率越高，控制靈敏度也越高；相反，隸屬函數(shù)的變化越緩慢，那么控制特性也較平緩，系統(tǒng)的穩(wěn)定性較好。不同系統(tǒng)中，模糊子集的隸屬函數(shù)是不同的，要根據(jù)實際情況和實踐經(jīng)驗而定。本系統(tǒng)中E、EC和U所選擇的隸屬函數(shù)相同，均為三角形分布，這主要是因為三角形隸屬函數(shù)計算比較簡單，控制系統(tǒng)的實時性比曲線形隸屬函數(shù)要好。選取的各語言變量的隸屬度函數(shù)如圖3-2所示。圖3-2 語言變量的隸屬度函數(shù) 模糊控制規(guī)那么確實定模糊控制的核心是模糊控制規(guī)那么的建立，模糊控制規(guī)那么的實質(zhì)是把操作者的經(jīng)驗加

39、以總結(jié)，并將在控制過程中由經(jīng)驗得來的相應(yīng)措施總結(jié)成一條條控制規(guī)那么。在得到輸入偏差量E，偏差變化率EC和控制量U的模糊集后，就可以利用“假設(shè)E且EC，那么U的控制規(guī)那么進行模糊控制器的建立。這種控制規(guī)那么是總結(jié)人們的操作經(jīng)驗和思維過程，根據(jù)測得的偏差和偏差變化率，來判斷應(yīng)該施加的控制量。其設(shè)計規(guī)那么是當(dāng)誤差較大時，控制量的變化應(yīng)盡力使誤差迅速減少。當(dāng)誤差較小時，應(yīng)該考慮消除誤差和保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，防止產(chǎn)生超調(diào)和振蕩。根據(jù)系統(tǒng)的性能指標(biāo)，將操作員的控制經(jīng)驗加以總結(jié)，構(gòu)造如下的模糊控制器控制規(guī)那么：If E=PB and EC=PB，then U=PB If E=PB and EC=PM，then

40、 U=PBIf E=PB and EC=PS，then U=PBIf E=PB and EC=ZE，then U=PBIf E=NB and EC=ZE，then U=NB If E=NB and EC=NS，then U=NM If E=NB and EC=NM，then U=NBIf E=NB and EC=NB，then U=NB歸納總結(jié)所有的控制規(guī)那么得到控制規(guī)那么表，由于每個輸入的語言變量分成七級，共有49條控制規(guī)那么，如表3-1所示。表3-1 模糊控制規(guī)那么表控制量U誤差變化率ECPBPMPSZENSNMNB位置誤差EPBPBPBPBPBPMNMPMPMPBPMPMPMPSNSPS

41、PSPMPMPSPSZENSNMZEPMPSZEZENSNMNSNSPMPSZENSNSNMNMNMNMNSNSNMNSNMNBNBNMNMNBNBNMNBNB該表總結(jié)出一個完整的控制策略，表中每項對應(yīng)一條模糊條件推理語句。每一條模糊條件推理語句，對應(yīng)一個模糊關(guān)系：R = EECU。按上式即可計算出每一條模糊條件推理語句所對應(yīng)的一個模糊關(guān)系矩陣R1，R2，Rn，將所有的模糊關(guān)系矩陣求并集運算，即：R = R1R2Rn，即可求出總的模糊關(guān)系R。在計算出總的模糊關(guān)系R后，在輸入的條件下，輸出由這個總控制規(guī)那么的模糊關(guān)系確定，例如當(dāng)有任意輸入偏差E1和偏差變化率EC1時，用推理合成原理即可算出相應(yīng)的

42、控制量U1：U1 = E1EC1R5。至此，模糊控制器的理論設(shè)計局部完成。4 系統(tǒng)仿真研究 Logic工具箱，SimPowerSystem工具箱及其附帶的仿真軟件Simulink對所設(shè)計的控制器性能進行仿真研究。系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)框圖如圖4-1所示。圖4-1 系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)框圖圖中Sr為減速距離設(shè)定值；Vr為速度給定；u為速度給定修正量；Vt為輸出速度指令；V為熄焦車實際運行速度；S為熄焦車實際位移；Fe為電機輸出力矩；Ff為摩擦力；F為熄焦車驅(qū)動力矩。 利用模糊邏輯工具箱建立模糊控制器MATLAB的模糊邏輯工具箱提供了兩種方式來建立模糊邏輯控制系統(tǒng)，即命令行方式和用戶圖形界面方式。兩種方式都可以完成

43、同樣的功能，但后一種方式更加直觀和方便，因而比較常用，在此采用圖形界面方式6。 模糊邏輯工具箱功能簡介在用戶圖形界面方式下，模糊邏輯工具箱提供了五個根本的交互式圖形界面來設(shè)計和完成模糊控制器，它們分別為7：(1) 模糊推理系統(tǒng)編輯器(FIS Editor)，該編輯器用于設(shè)計和顯示模糊推理系統(tǒng)的一些根本信息與參數(shù)，如推理系統(tǒng)的名稱，輸入、輸出變量的個數(shù)與名稱，模糊推理系統(tǒng)的類型，解模糊方法等。其中，模糊推理系統(tǒng)可以采用Mamdani或Sugeno兩種類型，解模糊方法有最大隸屬度法、中位數(shù)法、加權(quán)平均法等幾種。(2) 隸屬函數(shù)編輯器(Membership Function Editor)，該編輯器

44、提供了一個友好的人機圖形交互環(huán)境，用來設(shè)計和修改模糊推理系統(tǒng)中各語言變量對應(yīng)的隸屬函數(shù)的相關(guān)參數(shù)，如隸屬函數(shù)的形狀、范圍，以及論域大小等。系統(tǒng)提供的隸屬函數(shù)有三角形、梯形、高斯形、鐘形等多種，也可由用戶自行定義。(3) 模糊規(guī)那么編輯器(Rule Editor)，通過該編輯器來設(shè)計和修改“If.Then形式的模糊控制規(guī)那么。由該編輯器進行模糊控制規(guī)那么的設(shè)計非常方便，它將輸入量的各語言變量自動匹配，而設(shè)計者只需通過交互式的圖形環(huán)境選擇相應(yīng)的輸出語言變量，這就大大簡化了規(guī)那么的設(shè)計和修改。另外，還可為每條規(guī)那么選擇權(quán)重，以便進行規(guī)那么的優(yōu)化。(4) 規(guī)那么查看器(Rule Viewer)，該查看

45、器用于顯示各條模糊控制規(guī)那么對應(yīng)的輸入量和輸出量的隸屬函數(shù)。通過指定輸入量，可以直觀地顯示所采用的控制規(guī)那么以及通過模糊推理得到的相應(yīng)輸出量的過程，以便對模糊規(guī)那么進行修改和優(yōu)化。(5) 外表查看器(Surface Viewer)，該查看器用于顯示輸入、軸出量對應(yīng)的外表空間，并可改變各軸對應(yīng)的變量及觀察的視角，便于用戶對設(shè)計的模糊推理系統(tǒng)進行修改和優(yōu)化。以上這些圖形界面工具所完成的功能，也可以通過命令行形式完成，如用addmf命令添加隸屬函數(shù)，evalfis命令可以進行模糊推理運算，gensurf命令用于顯示輸出外表空間等。 模糊控制器建立的具體步驟在MATLAB環(huán)境下，可以直接在命令窗口(C

46、ommand Window)中輸入Fuzzy命令開始模糊控制器的建立。在彈出的FIS Editor的文件菜單中選擇Mamdani創(chuàng)立一個新的模糊控制器模型，然后就可以假設(shè)模糊語言變量。FIS Editor中缺省已經(jīng)創(chuàng)立了1個輸入和1個輸出，模糊控制器中還需要1個輸入。因此，在Edit菜單中選擇Add Input添加1個輸入，F(xiàn)IS Editor會相應(yīng)地在下面顯示出1個新的輸入示意圖。然后，只要選中輸入、輸出的示意圖，并在FIS Editor右下方的Name文本框輸入相應(yīng)地變量名稱，便給模糊控制器定義了輸入、輸出。之后，要為控制器的輸入輸出設(shè)定隸屬函數(shù)。如給語言變量E添加隸屬函數(shù)。首先在FIS

47、Editor中雙擊對應(yīng)的示意圖，然后在彈出的Membership Function Editor窗口的Edit菜單中選擇Add MFs.，給E添加隸屬函數(shù)。在彈出的隸屬函數(shù)對話框中選擇函數(shù)類型、函數(shù)個數(shù)，這里選擇trimf類型，E分7檔，故函數(shù)個數(shù)選7個，此時，窗口右面的plot區(qū)域畫出了用缺省參數(shù)確定的隸屬函數(shù)圖形。將隸屬函數(shù)的名稱和參數(shù)加以修改，使它與前面所設(shè)定的語言變量各級保持一致，并能充分反映人工控制該對象的時候積累下來的經(jīng)驗。修改的方法是，在plot區(qū)域中用鼠標(biāo)選中待修改的隸屬函數(shù)曲線。此時窗口左下方的Current Variable區(qū)域會顯示當(dāng)前語言變量的名稱和標(biāo)定區(qū)間范圍，可以修

48、改它以滿足需要，在此將之修改為-6，6區(qū)間。窗口的右下方Current Membership Function區(qū)域那么顯示當(dāng)前隸屬函數(shù)的相關(guān)信息，如名稱、類型、參數(shù)等。使用該方法將所有輸入、輸出的隸屬函數(shù)都按要求設(shè)定。確定了隸屬函數(shù)后，就應(yīng)該設(shè)置模糊控制器的模糊控制規(guī)那么了。在FIS Editor中雙點模糊控制器示意圖，便進入了Rule Editor，按照表1給出的模糊控制規(guī)那么輸入所有的控制規(guī)那么，輸入規(guī)那么時可以按照if.then.的格式輸入，輸入完成后，按Ctrl+Enter鍵進行語法檢查，如果輸入無誤，那么在Editor中顯示出來。在本控制器中，共有49條控制規(guī)那么，模糊決策采用Mam

49、dani的max-min型推理算法，解模糊有重心法、等分法、最大隸屬度平均法等五種可供選擇，在此采用重心法(centroid)。建立的控制規(guī)那么對應(yīng)的模糊控制器可以用規(guī)那么查看器和外表查看器顯示其輸入、輸出量的對應(yīng)關(guān)系，由此進行修改和優(yōu)化。只要在上面用到的幾個窗口中任意一個的View菜單下選擇Rules或Surface菜單項，就會顯示輸入、輸出對應(yīng)關(guān)系的效果圖。在外表瀏覽器中得到的模糊控制器的輸入、輸出關(guān)系曲面圖如圖4-2所示。顯然模糊控制是一種非線性控制，可以選擇繪制曲面時計算的點的點數(shù)，點數(shù)越多，顯示的曲面形狀越光滑，但這個點數(shù)只是顯示時用，控制器的控制效果與之無關(guān)8。圖4-2 模糊控制器

50、輸入輸出關(guān)系曲面圖最后將設(shè)計好的模糊控制器保存在一個后綴名為fis的數(shù)據(jù)文件中，取文件名為flc，文件，其內(nèi)容為：flc=readfis(flc.fis)。至此就完成了FIS型文件同SIMULINK的連接，為下一步的系統(tǒng)仿真打下了根底。4.2 利用SIMULINK進行仿真Simulink是MathWorks公司為MATLAB提供的控制系統(tǒng)模型輸入與仿真工具，它支持連續(xù)、離散及兩者混合的線性和非線性系統(tǒng)，包含多個子模型庫，每個子模型庫中又包含多個功能模塊。利用該軟件可以在模型窗口上畫出所需的控制系統(tǒng)模型，然后利用SIMULINK提供的各種仿真功能來對系統(tǒng)進行仿真或線性化分析，這種方框圖式的建模方

51、法很容易將一個復(fù)雜系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型輸入到計算機中9。 仿真模型的建立 進入MATLAB環(huán)境后，可以通過主窗口工具條上的New Simulink Model按鈕來新建一個模型并翻開相應(yīng)的模型庫，也可以通過鍵入Simulink命令實現(xiàn)。然后，利用鼠標(biāo)找出模型庫中與設(shè)計的系統(tǒng)模型相對應(yīng)的模塊，如信號源、輸出、傳遞函數(shù)、各種線性、非線性環(huán)節(jié)、子系統(tǒng)等，拖到新模型窗口中，用線連接起來，便可在模型窗口上得到所需的控制系統(tǒng)模型圖。在SIMULINK環(huán)境下，建立的熄焦車自動定位模糊控制系統(tǒng)仿真模型圖4-3所示。圖4-3 熄焦車自動定位模糊控制系統(tǒng)仿真模型系統(tǒng)仿真模型中的矢量控制模塊如圖4-4所示。圖4-4 矢量

52、控制模塊 仿真模型介紹及參數(shù)設(shè)置系統(tǒng)仿真模型主要包括模糊控制器模塊、熄焦車傳動子系統(tǒng)模型模塊、矢量控制模塊、負(fù)載轉(zhuǎn)矩單元模塊、坐標(biāo)變換模塊以及一些輸入模塊和限幅模塊等。熄焦車傳動子系統(tǒng)模型是應(yīng)用Matlab的SimPowerSystem工具箱提供的AC Motor Drive-Vector Control模型改造而成，作為其核心元件的異步電動機采用基于靜止兩相坐標(biāo)系的五階模型10。交流電機矢量控制模塊如圖4-4所示，其控制原理為11：磁鏈給定Phir*為固定值，經(jīng)Id*計算電路得到定子電流勵磁分量給定值Id*。*與電機反應(yīng)轉(zhuǎn)速相比較后，經(jīng)過轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器(speed controller)輸出轉(zhuǎn)矩

53、信號Te*，由Te*信號計算得到Iq*。有了Id*和Iq*后，經(jīng)“同步旋轉(zhuǎn)d-q坐標(biāo)系到“靜止a-b-c坐標(biāo)系的坐標(biāo)變換，得到定子三相電流的給定值，與電機反應(yīng)三相電流相比較，經(jīng)過滯環(huán)比較器，輸出控制信號去控制逆變器中IGBT的通斷。參考Stribeck摩擦模型12，應(yīng)用系統(tǒng)實際力矩-速度測試曲線，設(shè)計了用于仿真實驗的系統(tǒng)負(fù)載轉(zhuǎn)矩模型，具體建模過程介紹如下。熄焦車車體簡化受力分析如圖4-5。圖4-5 熄焦車受力分析圖圖4-5中，為驅(qū)動力，為車輪與鋼軌間的摩擦，為熄焦車的質(zhì)量，為熄焦車的線速度。由此可見，熄焦車系統(tǒng)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩主要源于摩擦力，屬摩擦類負(fù)載轉(zhuǎn)矩。摩擦類負(fù)載轉(zhuǎn)矩作用的方向總是阻礙熄焦車運

54、動，隨熄焦車運行方向的改變而改變。摩擦力廣泛存在于各種運動系統(tǒng)中，特別在要求定位和低速運行的運動控制系統(tǒng)中，摩擦力對系統(tǒng)控制性能的影響十清楚顯。熄焦車的減速制動定位過程恰恰包含了低速運動和定位兩個因數(shù)。由于摩擦力具有多變量、非線性的依賴關(guān)系，不同情況下具有不同的表現(xiàn)形式，多種機理的共同作用以及運動物體自身固有特性等原因，要得到摩擦力精確模型極為困難。長期以來，眾多學(xué)者對此類摩擦力進行了深入、細(xì)致的研究，建立起常用于工程的摩擦力模型：靜摩擦+庫侖摩擦+粘滯摩擦。模型中的靜摩擦和庫侖摩擦是速度的非線形函數(shù)。例如著名的Stribeck模型，其速度和摩擦力的關(guān)系曲線如圖4-6所示：圖4-6 Strib

55、eck模型參考Stribeck模型，結(jié)合熄焦車系統(tǒng)的具體情況，可得出用于仿真實驗的本系統(tǒng)摩擦類負(fù)載轉(zhuǎn)矩模型如(4-1)式。 (4-1)式中為最大靜摩擦力矩，為庫侖摩擦力矩最小值，為粘滯摩擦力矩。式中的各個參數(shù)可以通過實驗方法并結(jié)合仿真調(diào)試來確定。通過對被控系統(tǒng)的觀測分析得到使熄焦車由靜止到開始運動時刻對應(yīng)的最大靜摩擦力矩，使熄焦車由低速運行到靜止對應(yīng)的庫侖摩擦力矩最小值。與速度成線性關(guān)系的粘滯力矩的系數(shù)，及式中另一參數(shù)，通過進一步的仿真實驗調(diào)試確定，使得負(fù)載轉(zhuǎn)矩模型能盡可能反映系統(tǒng)的負(fù)載特性。仿真試驗中采用的負(fù)載轉(zhuǎn)矩表達式的各參數(shù)如表4-1所示。表4-1 摩擦轉(zhuǎn)矩模型參數(shù)表1030162需要指

56、出的是，上述模型僅僅定性地反映了系統(tǒng)負(fù)載特性的非精確模型。在Simulink工作平臺調(diào)入自定義函數(shù)模塊Fcn，具體做法是通過對話框?qū)⒁淹茖?dǎo)出的系統(tǒng)負(fù)載轉(zhuǎn)矩表達式以符合C語言規(guī)那么的形式寫入Fun函數(shù)，即完成了系統(tǒng)負(fù)載轉(zhuǎn)矩模型的創(chuàng)立。異步電動機的仿真參數(shù)按熄焦車驅(qū)動電機銘牌值設(shè)定，參數(shù)可通過電動機模塊的參數(shù)對話框來輸入。參數(shù)設(shè)置如下13：繞組類型(Rotor type)列表框：分繞線式(Wound)和鼠籠式(Squirrel-cage)兩種，本文采用后者。參考坐標(biāo)系(Reference frame)列表框：有靜止坐標(biāo)系(Stationary)，轉(zhuǎn)子坐標(biāo)系(Rotor)和同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系(Synch

57、ronous)，本文采用靜止坐標(biāo)系。額定參數(shù)：額定功率Pn為90KW，線電壓Vn為380V，頻率fn為50Hz。定子電阻Rs(Stator)Ohms，定子漏感(L1s)。轉(zhuǎn)子電阻Rr(Rotor)Ohms，轉(zhuǎn)子漏感(L1r)。互感(Mutual inductance)Lm。轉(zhuǎn)動慣量(Inertia)J為kgm2；極對數(shù)p為8。 仿真過程利用MATLAB編程給出速度給定和期望位置p的優(yōu)化模型，據(jù)此給出熄焦車自動定位停車運行過程各時刻的速度給定和期望位置p，其中減速距離設(shè)定為20m，初速度為3 m/s。程序如下14：v0=3.000；a=；tt；t1=0：time_step：ceil(tt)+2；

58、t=t1(find(t1tt)；y= v0+a*t；for n=2：length(y) if y(n-1)y(n) y(n)=0； endendL=length(y)；z=zeros(1，L)；for n=2：L z(n)=y(n-1)+z(n-1)；endz=z*time_step；=t；y；p=t；z；subplot(211)， plot(t,y)；subplot(212)， plot(z,y)；運行以上程序，在MATLAB的Workspace中建立和p的數(shù)據(jù)文件，再用readfis命令將flc.fis文件加載到模糊控制器模塊中，設(shè)定好仿真時間、步長等各項參數(shù)。第一次進行仿真時，需要對仿真

59、系統(tǒng)初始化。將模糊控制器斷開，設(shè)定速度給定為常數(shù)值3m/s，將仿真參數(shù)設(shè)置中Data Import/Export項Initial state前的勾去掉，選擇Final states，初始化后的數(shù)據(jù)將存入workspace中。初始化完成后，將workspace中的初始化數(shù)據(jù)保存下來，下次進行仿真時就可以直接調(diào)用，不用再進行初始化。另將仿真參數(shù)設(shè)置中Data Import/Export項Final states前的勾去掉，選擇Initial state，即可開始仿真。仿真完成后，得到的速度和位置的仿真數(shù)據(jù)將分別存入speed和position文件中。 系統(tǒng)仿真結(jié)果利用得到的speed和position文件數(shù)據(jù)，畫出減速距離為20m，初速度為3 m/s時熄焦車自動定位停車運行位置-速度曲線圖及其局部放大圖如圖4-7所示。(a)(b)圖4-7 位置-速度曲線圖(a) 完整的位置-速度曲線圖；(b) 位置-速度曲線局部放大圖由以上仿真結(jié)果可以看出，設(shè)計的模糊控制器解決了熄焦車定位停車控制中存在大慣量、非線性、強耦合及精確數(shù)學(xué)模型難于建立等的困難，實現(xiàn)了