基于simulink的模糊控制仿真(共5页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上已知系统的传递函数为：1/(10s+1)*e(-0.5s)。假设系统给定为阶跃值r=30，系统初始值r0=0.试分别设计(1) 常规的PID控制器；(2) 常规的模糊控制器；(3) 比较两种控制器的效果；(4) 当通过改变模糊控制器的比例因子时，系统响应有什么变化？一基于simulink的PID控制器的仿真及其调试：调节后的Kp，Ki，Kd分别为：10 ，1， 0.05。示波器观察到的波形为：二基于simulink的模糊控制器的仿真及其调试：（1）启动matlab后，在主窗口中键入fuzzy回车，屏幕上就会显现出如下图所示的“FIS Editor”界面，即模糊推理系统

2、编辑器。（2）双击输入量或输出量模框中的任何一个，都会弹出隶属函数编辑器，简称MF编辑器。（3）在FIS Editor界面顺序单击菜单EditorRules出现模糊规则编辑器。本次设计采用双输入（偏差E和偏差变化量EC）单输出（U）模糊控制器，E的论域是-6,6，EC的论域是-6,6，U的论域是-6,6。它们的状态分别是负大（NB）、负中（NM）、负小（NS）、零（ZO）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）。语言值的隶属函数选择三角形的隶属度函数。推理规则选用Mamdani 控制规则。该控制器的控制规则表如图所示：Simulink仿真图如下：在调试过程中发现加入积分调节器有助于消除静差，

3、通过试凑法得出量化因子，比例因子以及积分常数。Ke，Kec，Ku，Ki分别是：3 ，2.5 ，3.5 ，0.27三 实验心得：通过比较PID控制器和模糊控制器，我们可知两个系统观察到的波形并没有太大的区别。相对而言，对于给出精确数学模型的控制对象，PID控制器显得更具有优势，其一是操作简单，其二是调节三个参数可以达到满意的效果；对于给出给出精确数学模型的控制对象，模糊控制器并没有展现出太大的优势，其一是操作繁琐，其二是模糊控制器调节参数的难度并不亚于PID控制器。在实验中增大模糊控制器的比例因子Ku会加快系统的响应速度，但Ku过大将会导致系统输出上升速率过快，从而使系统产生较大的超调量乃至发生振荡；Ku过小，系统输出上升速率变小，将导致系统稳态精度变差。专心-专注-专业