模糊控制算法的研究

課程設(shè)計(jì)的目的和要求目的：1.通過(guò)本次課程設(shè)計(jì)，進(jìn)一步了解模糊控制的根本原理、模糊模型的建立和模糊控制器的設(shè)計(jì)過(guò)程；2.提高學(xué)生有關(guān)控制系統(tǒng)的程序設(shè)計(jì)能力；3.熟悉Matlab語(yǔ)言以及在智能控制設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。要求：首先選擇課程設(shè)計(jì)的題目，充分理解設(shè)計(jì)內(nèi)容，并獨(dú)立完成實(shí)驗(yàn)和課程設(shè)計(jì)報(bào)告。課程設(shè)計(jì)報(bào)告要求：課程設(shè)計(jì)題目，課程設(shè)計(jì)具體內(nèi)容及實(shí)現(xiàn)功能，結(jié)果分析、收獲或缺乏，程序清單、參考資料。課程設(shè)計(jì)的根本內(nèi)容假設(shè)系統(tǒng)的模型可以用二階加純滯后表示，即傳遞函數(shù)為。其中各參數(shù)分別為。用Matlab中的Simulink工具箱，組成一個(gè)模糊控制系統(tǒng)，如圖1所示。圖1模糊控制系統(tǒng)Simulink仿真模型圖采用模糊控制算法，設(shè)計(jì)出能跟蹤給定輸入的模糊控制器，對(duì)被控系統(tǒng)進(jìn)行仿真，繪制出系統(tǒng)的階躍響應(yīng)曲線(xiàn)。選擇模糊控制器的設(shè)計(jì)此次選擇兩個(gè)語(yǔ)言變量e、ec和7個(gè)語(yǔ)言值NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PS、PB。規(guī)那么表如下表1所示。EUEC

NB

NM

NS

ZE

PS

PM

PBNB

NM

NS

ZE

PS

PM

PBPS

NS

NM

NB

NB

NB

NBPS

PS

NS

NM

NM

NB

NBPS

PS

ZE

NS

NS

NM

NMPS

PS

ZE

ZE

ZE

NS

NSPM

PM

PS

PS

ZE

NS

NSPB

PM

PM

PM

PS

PS

NSPB

PB

PM

PM

PM

PS

NS表1模糊控制算法規(guī)那么表表1共有49條規(guī)那么，分別把規(guī)那么輸入到模糊控制器中如圖2。圖2輸入的語(yǔ)言變量e和ec的隸屬函數(shù)設(shè)置如圖3，4。其輸入分布均是是｛-6，6｝隸屬函數(shù)類(lèi)型都選擇trimf型。圖3e的隸屬函數(shù)參數(shù)設(shè)置圖4ec的隸屬函數(shù)參數(shù)設(shè)置輸出的語(yǔ)言變量為u，其參數(shù)設(shè)置如圖5。輸出的分部為｛-7，7｝，隸屬函數(shù)類(lèi)型為trimf型。圖5u的隸屬函數(shù)參數(shù)設(shè)置輸出的階躍響應(yīng)曲線(xiàn)選擇各個(gè)放大器的參數(shù)，本次選取下面三組數(shù)據(jù)：ke=2.0，kec=1.5，ku=0.07；ke=2.5，kec=1.8，ku=0.07；3．ke=2.8，kec=1.8，ku=0.07。其階躍響應(yīng)曲線(xiàn)分別如圖6，7，8所示。圖6圖7圖8從上面三個(gè)圖可以算出各種指標(biāo)，具體如下：ke=2.0，kec=1.5，ku=0.07；如圖6，超調(diào)量為Mp=7.7%，調(diào)節(jié)時(shí)間ts=103s。穩(wěn)態(tài)誤差為11%。ke=2.5，kec=1.8，ku=0.07；如圖7，超調(diào)量為Mp=16%，調(diào)節(jié)時(shí)間ts=89s。穩(wěn)態(tài)誤差為9%。ke=2.8，kec=1.8，ku=0.07。如圖8，超調(diào)量Mp=21%，調(diào)節(jié)時(shí)間ts=84s。穩(wěn)態(tài)誤差為8%。從上面三組數(shù)據(jù)可以看出，只有第三組數(shù)據(jù)比擬接近要求。應(yīng)選擇第三組數(shù)據(jù)，即：ke=2.8，kec=1.8，ku=0.07〔3〕改變模糊控制器中模糊變量的隸屬度函數(shù)，分析隸屬度函數(shù)和模糊控制規(guī)那么對(duì)模糊控制效果的影響。比擬那種情況下的控制效果較好。改變模糊控制器中的隸屬度函數(shù)為trapmf型。設(shè)置過(guò)程如下圖：圖9變量e的隸屬度函數(shù)圖10變量ec的隸屬度函數(shù)圖11變量u的隸屬度函數(shù)系統(tǒng)的階躍響應(yīng)曲線(xiàn)為：圖12系統(tǒng)的階躍響應(yīng)曲線(xiàn)由圖10中曲線(xiàn)可知道：QUOTEσp=22%Ess=13%,ts=75s,tr=26s由以上的仿真結(jié)果可以看出梯形隸屬度函數(shù)的系統(tǒng)性能沒(méi)有三角形隸屬度函數(shù)的系統(tǒng)性能好。給系統(tǒng)加上擾動(dòng)，觀(guān)察此時(shí)的階躍響應(yīng)曲線(xiàn)，看系統(tǒng)是否仍然穩(wěn)定，并與無(wú)擾動(dòng)情況下的階躍響應(yīng)曲線(xiàn)進(jìn)行比擬。并比擬模糊控制和PID控制的魯棒性。在控制器之前、被控對(duì)象之前參加擾動(dòng)，系統(tǒng)框圖如圖7所示：圖13參加擾動(dòng)后的系統(tǒng)框圖在原控制系統(tǒng)仿真框圖中控制器輸出后位置加脈沖擾動(dòng)，幅值為0.2，干擾作用于200s，得到圖8所示階躍響應(yīng)曲線(xiàn)。圖14參加擾動(dòng)階躍響應(yīng)曲線(xiàn)因?yàn)槭窃谀：刂破髦蠹拥母蓴_，控制效果不好，但是如果加在控制器之前的魯棒性比一般的PID控制器的魯棒性好改變系統(tǒng)的參數(shù)，了解模糊控制在系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)的控制效果。并與ＰＩＤ控制器作用下系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)的控制效果進(jìn)行比擬，思考模糊控制相對(duì)于傳統(tǒng)控制的優(yōu)點(diǎn)。1.當(dāng)被控對(duì)象比例系數(shù)為38.5和41.5時(shí)，得到的階躍響應(yīng)曲線(xiàn)為：圖152.當(dāng)被控對(duì)象慣性時(shí)間增加時(shí)，在此我們綜合考慮T1,T2,它們的乘積從600變?yōu)?70和630，得到的階躍響應(yīng)曲線(xiàn)為：圖163.當(dāng)純滯后時(shí)間變?yōu)?或1時(shí)，得到的階躍響應(yīng)曲線(xiàn)為：圖17由以上三個(gè)圖可知，模糊控制算法對(duì)不同的控制對(duì)象的適應(yīng)性很強(qiáng)，在一定范圍內(nèi)改變被控對(duì)象的參數(shù)，控制效果根本保持不變，較傳統(tǒng)的PID控制器效果好，，當(dāng)滯后時(shí)間增加到原來(lái)的兩倍時(shí)，超調(diào)量有所增加，但系統(tǒng)還是穩(wěn)定的，效果也比PID控制器的好總結(jié):模糊控制的優(yōu)缺點(diǎn):模糊控制具有能夠得到良好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能，并且不需要知道被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型(當(dāng)然本實(shí)驗(yàn)中是己知道的)，適應(yīng)性強(qiáng)，上升時(shí)間快，魯棒性好。與PID控制相比有著很大的優(yōu)勢(shì)，采用PID控制雖然穩(wěn)態(tài)性能較好，但是難以得到滿(mǎn)意的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能，并且魯棒性差。當(dāng)然，模糊控制也有著自身的缺點(diǎn)，容易受到模糊規(guī)那