智能控制实验一.docx
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智能控制实验一.docx
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智能控制实验一
哈尔滨理工大学
实验报告
课程名称智能控制
学院自动化学院
班级
姓名学号
日期2019.4
基于mamdani型模糊控制器线性系统的位置跟踪
一、实验目的
1.熟悉mamdani模糊控制器的设计原理;
2.掌握模糊控制器的设计步骤;
3.熟悉模糊控制规则对控制系统效果的影响;
4.熟悉模糊控制器设计的Matlab命令;
5.掌握用MATLAB实现模糊控制系统仿真的方法。
二、设备及条件
计算机系统
Matlab仿真软件
三、实验原理
根据跟踪误差及其变化率,设计模糊控制器使得跟踪误差趋近于零。
四、设计要求
已知某一线性系统
,根据误差及其变化率来设计模糊控制器,使得闭环系统的输出跟踪正弦信号
,已知:
误差及其变化率的范围初步定为
,要求分为7个模糊集;
输出的范围初步定为
,要求分为9个模糊集;
设计隶属度函数误差变化划分表,控制电压变化划分表和模糊控制规则表,基于MATLAB实现该控制器,并对控制效果进行仿真,根据仿真结果对模糊控制规则、控制信号范围、误差及其变化率进行调整。
5、实验环境
5.1Simulink介绍
5.1.1Simulink定义
Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具,是一种基于MATLAB的框图设计环境,是实现动态系统建模、仿真和分析的一个软件包,被广泛应用于线性系统、非线性系统、数字控制及数字信号处理的建模和仿真中。
5.1.2Simulink优点
Simulink具有适应面广、结构和流程清晰及仿真精细、贴近实际、效率高、灵活等优点,并基于以上优点Simulink已被广泛应用于控制理论和数字信号处理的复杂仿真和设计。
5.1.3Simulink基本模块
SIMULINK模块库按功能进行分类,包括以下8类子库:
Continuous(连续模块)
Continuous(连续模块)
Discrete(离散模块)
Discrete(离散模块)
Function&Tables(函数和平台模块)
Function&Tables(函数和平台模块)
Math(数学模块)
Math(数学模块)
5.1.4Simulink建模仿真基本步骤
Step1
画出系统框图,将需仿真的系统划分为子系统,然后选用模块搭建每个子系统
Step2
拖拽模块库中所需模块到空白模型窗口中,按系统框图的布局摆好并连接各模块
Step3
若系统比较复杂,可将同一功能模块封装成一个子系统
Step4
设置各模块的参数和仿真有关的各种参数
Step5
保存模型,运行仿真,观察结果
Step6
调试并修改模型,直到结果符合要求为止
5.2模糊控制工具箱介绍
5.2.1模糊控制工具箱的优点
在MATLAB命令窗口输入fuzzy之后回车,便能够打开模糊控制工具箱。
该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。
5.2.2模糊控制工具箱图形用户界面(GUI)介绍
模糊推理系统(FIS)编辑器
FIS确定体统输入输出变量的名称和个数,判断模糊算子,聚类方法和解模糊方法
隶属函数编辑器
确定各个变量论域和显示范围,
确定变量名称和个数等
模糊规则编辑器
选择连接关系和权重构成语句添加到
模糊规则当中
模糊规则观察器
用户观察模糊推理图
略
模糊曲面观察器
详细显示某一时刻的计算
略
六、控制器设计原理
模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制,它是模糊数学在控制系统中的应用,是一种非线性智能控制。
它的核心部分为模糊控制器。
模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现,实现一步模糊控制算法的过程是:
微机采样获取被控制量的精确值,然后将此量与给定值比较得到误差信号E;一般选误差信号E作为模糊控制器的一个输入量,把E的精确量进行模糊量化变成模糊量,误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示;从而得到误差E的模糊语言集合的一个子集e(e实际上是一个模糊向量);再由e和模糊控制规则R(模糊关系)根据推理的合成规则进行模糊决策,得到模糊控制量u为:
。
式中u为一个模糊量;为了对被控对象施加精确的控制,还需要将模糊量u进行非模糊化处理转换为精确量:
得到精确数字量后,经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构,对被控对象进行一步控制;然后,进行第二次采样,完成第二步控制,这样循环下去,就实现了被控对象的模糊控制。
图1模糊控制原理图
七、仿真模型建立
在本次实验中,已知某一线性系统
,要求根据误差及其变化率来设计模糊控制器,使得闭环系统的输出跟踪正弦信号
。
已知:
误差及其变化率的范围初步定为
,要求分为7个模糊集;
输出的范围初步定为
,要求分为9个模糊集;
7.1FIS编辑器设计
本次实验存在两个输入输入信号,首先在FIS图形界面下点击Edit-AddVariable-Input,添加一个输入变量。
其次将输入变量和输出变量依次命名为e,ec和u。
其余部分无需修改。
7.2隶属函数编辑器设计
首先我们要确定各个变量的论域和显示范围。
在FIS界面双击某一个输入输出窗口后,弹出隶属函数编辑器。
针对2个输入变量,将左下角Range和DisplayRange范围均修改为[-0.30.3],针对输出变量设置为[-3030]。
其次我们要确定变量的名称和个数。
在隶属函数编辑器界面下,点击Edit-RemoveAllMFS便可清除系统自带的隶属函数。
针对2个输入变量,点击Edit-AddMFS,修改Num-bersofMFS为7,即创建了7*7=49条模糊规则。
按照同样方法设计9个输出变量。
单击每一条隶属函数曲线即可更改其名称。
我们定义:
e={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}ec={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}
u={NB,NM,NS,NZ,ZO,PZ,PS,PM,PB}
7.3模糊规则编辑器设计
上述步骤全部完成后开始设计模糊规则。
在FIS界面下双击中间白色模块(mamdani),便可进入模糊规则编辑器,通过点击逻辑关系并设定权重,便可组成逻辑规则。
本实验一共需要设计49条模糊规则。
7.4各编辑器效果图
图2FIS编辑器效果图
图3隶属函数编辑器效果图
图4模糊规则编辑器效果图
7.5fuzzy工具箱生成的源代码(规则矩阵部分)
[Rules]
11,1
(1):
1
12,1
(1):
1
13,2
(1):
1
14,2
(1):
1
15,3
(1):
1
16,3
(1):
1
17,4
(1):
1
21,1
(1):
1
22,2
(1):
1
23,2
(1):
1
24,3
(1):
1
25,3
(1):
1
26,4
(1):
1
27,5
(1):
1
31,2
(1):
1
32,2
(1):
1
33,3
(1):
1
34,3
(1):
1
35,4
(1):
1
36,5
(1):
1
37,5
(1):
1
41,2
(1):
1
42,3
(1):
1
43,3
(1):
1
44,4
(1):
1
45,5
(1):
1
46,5
(1):
1
47,6
(1):
1
51,3
(1):
1
52,3
(1):
1
53,4
(1):
1
54,5
(1):
1
55,5
(1):
1
56,6
(1):
1
57,6
(1):
1
61,3
(1):
1
62,4
(1):
1
63,5
(1):
1
64,5
(1):
1
65,6
(1):
1
66,6
(1):
1
67,7
(1):
1
71,4
(1):
1
72,5
(1):
1
73,5
(1):
1
74,6
(1):
1
75,6
(1):
1
76,7
(1):
1
77,7
(1):
1
八、仿真调试
4.1Simulink模块设计
图5Simulink模块连接仿真图
4.2Simulink与.fis文件连接仿真
模糊控制系统设计完成后,在FIS界面下,同时按下Ctrl+T将其保存到工作空间。
打开Simulink仿真模块点击FuzzyLogicControllerwithRuleviewer。
在FISstructure:
下输入刚刚保存的文件名,导入.fis文件。
运行Simulink显示仿真结果。
图6模糊控制器跟踪效果图
由图6可知模糊控制器目前还没有达到理想状态,没有实现给定信号的复现。
存在一定滞后并且赋值没有达到要求。
根据分析,对规则矩阵进行合理修改,并将输出范围扩大为[-3030]。
按照上述步骤再次进行仿真联调。
图7模糊控制器跟踪效果图
可见,该系统目前已经良好的跟踪了正弦信号。
满足了设计要求。
九、实验总结
1.掌握了GUI+mamdani构建模糊控制系统的基本方法,熟练使用了MATLAB模糊控制工具箱和Simulink模块,后续课程会继续加以练习。
2.本实验将Simulink与.fis文件关联时,采用了快捷键Ctrl+T的方式将FIS导入工作空间,在Simulink中直接双击模糊控制模块输入文件名即可进行快速关联,提高了实验效率。
3.跟踪过程较为缓慢,虽然达到了高度跟踪,但时间代价太大,工作效率问题有待考虑并加以适当修整。
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