1、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
2、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5.1.1 Simulink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。5.1.2 Simul
3、ink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。5.1.3 Simulink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）5.1.4 Simulink建模仿真基本步骤Step1画出系统框图，将需
4、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
5、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
6、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
7、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；7.1 FIS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-Add Variable-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
8、输入变量，将左下角Range和Display Range范围均修改为-0.3 0.3，针对输出变量设置为-30 30。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-Remove All MFS便可清除系统自带的隶属函数。针对2个输入变量，点击Edit-Add MFS，修改Num-bers of MFS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,
9、PB7.3 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2 FIS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7.5 fuzzy工具箱生成的源代码(规则矩阵部分)Rules1 1, 1 (1) : 11 2, 1 (1) : 11 3, 2 (1) : 11 4, 2 (1) : 11 5, 3 (1) : 11 6, 3 (1) : 11 7, 4 (1) : 12 1, 1 (1) :
10、 12 2, 2 (1) : 12 3, 2 (1) : 12 4, 3 (1) : 12 5, 3 (1) : 12 6, 4 (1) : 12 7, 5 (1) : 13 1, 2 (1) : 13 2, 2 (1) : 13 3, 3 (1) : 13 4, 3 (1) : 13 5, 4 (1) : 13 6, 5 (1) : 13 7, 5 (1) : 14 1, 2 (1) : 14 2, 3 (1) : 14 3, 3 (1) : 14 4, 4 (1) : 14 5, 5 (1) : 14 6, 5 (1) : 14 7, 6 (1) : 15 1, 3 (1) : 15 2,
11、 3 (1) : 15 3, 4 (1) : 15 4, 5 (1) : 15 5, 5 (1) : 15 6, 6 (1) : 15 7, 6 (1) : 16 1, 3 (1) : 16 2, 4 (1) : 16 3, 5 (1) : 16 4, 5 (1) : 16 5, 6 (1) : 16 6, 6 (1) : 16 7, 7 (1) : 17 1, 4 (1) : 17 2, 5 (1) : 17 3, 5 (1) : 17 4, 6 (1) : 17 5, 6 (1) : 17 6, 7 (1) : 17 7, 7 (1) : 1八、仿真调试4.1 Simulink模块设计图5
12、 Simulink模块连接仿真图4.2 Simulink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Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer。在FIS structure: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-30 30。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。如有侵权请联系告知删除，感谢你们的配合！
