matlab下模糊控制器设计步骤(共8页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上下面将根据模糊控制器设计步骤,一步步利用Matlab工具箱设计模糊控制器。 Matlab模糊控制工具箱为模糊控制器的设计提供了一种非常便捷的途径,通过它我们不需要进行复杂的模糊化、模糊推理及反模糊化运算,只需要设定相应参数,就可以很快得到我们所需要的控制器,而且修改也非常方便。首先我们在Matlab的命令窗口(command window)中输入fuzzy,回车就会出来这样一个窗口。下面我们都是在这样一个窗口中进行模糊控制器的设计。1确定模糊控制器结构:即根据具体的系统确定输入、输出量。这里我们可以选取标准的二维控制结构,即输入为误差e和误差变化ec,输出为控制量u。
2、注意这里的变量还都是精确量。相应的模糊量为E,EC和U,我们可以选择增加输入(Add Variable)来实现双入单出控制结构。2输入输出变量的模糊化:即把输入输出的精确量转化为对应语言变量的模糊集合。首先我们要确定描述输入输出变量语言值的模糊子集,如NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB,并设置输入输出变量的论域,例如我们可以设置误差E(此时为模糊量)、误差变化EC、控制量U的论域均为-3,-2,-1,0,1,2,3;然后我们为模糊语言变量选取相应的隶属度函数。在模糊控制工具箱中,我们在Member Function Edit中即可完成这些步骤。首先我们打开Member Function
3、Edit窗口.然后分别对输入输出变量定义论域范围,添加隶属函数,以E为例,设置论域范围为-3 3,添加隶属函数的个数为7.然后根据设计要求分别对这些隶属函数进行修改,包括对应的语言变量,隶属函数类型。3模糊推理决策算法设计:即根据模糊控制规则进行模糊推理,并决策出模糊输出量。首先要确定模糊规则,即专家经验。对于我们这个二维控制结构以及相应的输入模糊集,我们可以制定49条模糊控制规则(一般来说,这些规则都是现成的,很多教科书上都有),如图。制定完之后,会形成一个模糊控制规则矩阵,然后根据模糊输入量按照相应的模糊推理算法完成计算,并决策出模糊输出量。4对输出模糊量的解模糊:模糊控制器的输出量是一个
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