《智能控制》-模糊控制实验报告

课程名称：智能控制

实验名称：模糊控制

一、实验目的：

（1）了解在Simulink 仿真环境下建立控制系统方框图的方法，熟悉Matlab 和Simulink 仿真环境

（2）掌握模糊控制器的设计方法。 （3）比较PID 控制和模糊控制的特点。

二、实验内容和步骤 已知s

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，分别设计PID 控制与模糊控制，使系统达到较好性能，并比较两种方法的结果。结构如下图。

（1）模糊控制规则设计

针对该定位系统，设计二维模糊控制规则，使性能达到最佳。模糊控制规则如下：

（2）设计未加PID或FUZZY控制器时，设计系统如下：

输入阶跃信号，观测与分析仿真结果。

（3）加入PID控制器如下：

对应的仿真结构图为：

调整参数，观测与分析仿真结果。PID控制的仿真曲线如下：

（4）设计FUZZY控制器

在simulink仿真环境下，设计模糊控制系统，包括模糊控制规则、隶属函数、比例因子、量化因子、论域等参数设计。

FUZZY控制仿真结构图如下：

其中黄色部分具体为：

利用simulink设计的模糊控制的仿真结构图为：

其中对于模糊控制器的设计：

E=[-6 6] EC=[-6 6] U=[-6 6]，并且其隶属函数分别为：

E的隶属函数

EC的隶属函数

U的隶属函数

再将其中一个学生的比较好的实验结果作为参考实例：

首先仿真图如下：

模糊控制器的设计：

E=[-6 6] EC=[-6 6] U=[-6 6]，并且其隶属函数分别为：

E和EC的隶属函数

U的隶属函数

控制规则：

设计好模糊控制器后，运行仿真图形，得到的仿真曲线如下（step time＝1）：

模糊控制的仿真曲线

由仿真可知，通过选择合适的PID参数可以达到较好的控制性能。但是，由于PID控制是建立在已知精确的系统模型基础上的，所以当系统模型存在较大的不确定性时，PID的控制性能就会大大降低，甚至造成系统发散，而模糊控制则受系统模型影响较小。由图可知，在此设计的模糊控制器的控制性能不是很好（没有PID的控制性能好），稳态时存在一定幅度的振荡。这可能是由于量化因子、比例因子及模糊规则的选择不是很恰当所造成的。但在此情况下，模糊控制器受系统模型的精确度影响已经很小，改变系统模型时，仍能够保证系统稳定。

仿真结果显示，两种控制方式下，系统的超调时间，超调量和稳态误差均较小，可见PID控制器和FUZZY控制器都能很好改善系统性能。但是，可以验证：PID对对象参数变化敏感，对模型结构基本没有适应能力，而FC对被控对象参数适应能力强，且在模型结构有较大改变时，也能有很好的控制效果。

五、本实验的难点和知识点

（1）模糊控制器的设计，要在模糊控制箱的集成环境下进行，然后在Simulink 工作空间中连接。

（2）模糊控制规则的简化和调整，常规的定位系统模糊控制规则（二维输入），共有56条，一般可以简化。

（3）隶属函数的选择，一般选三角或正态分布形状，其参数可调整。

（4）模糊控制中的比例和量化因子在模糊控制设计中的作用，并比较PID控制参数的作用。

六、思考题

（1）模糊控制规则的总结和简化方法。

对于二维模糊控制器，针对定位控制，并以性能指标为依据，总结出56条规则，根据模糊推理的逻辑关系可简化为28条。

（2）针对非线性模型，模糊控制为何获得较好的动态性能。

模糊控制是依据人的经验，基于模糊逻辑的一种控制方法，完全适应模型参数和结构的变化，具有较好的动态性能。

七、实验过程中的常见问题

1在模糊控制设计中，多数人的matlab会报错，是格式不兼容问题，将simulink 里面的设置修改一下就可以，具体方法是：simulink－>simulation->simulation parameters->boolean logic signals->选择OFF.

2 有些同学会忘记将设计的模糊控制器export到WORKSPACE，这样仿真时也会报错。