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模糊控制器的设计与MATLAB仿真 王桥 安庆师范学院物理与电气工程学院 安徽 安庆 246011 指导教师:吴文进 摘要:随着现代科学技术的迅速发展,生产系统的规模越来越大,形成了复杂的大系统,导致了控制对象与控制器以及控制任务和目的的日益复杂化。系统的复杂性主要表现在,被控对象模型的不确定性、系统信息的模糊性、高度非线性、输入信息多样化、多层次和多目标的控制要求、计算复杂性和庞大的数据处理以及严格的性能指标。该设计分析了模糊控制理论原理,给出了常规模糊控制器的设计方法,并在MATLAB中进行仿真实验,实验结果验证了控制器的有效性。 关键词:模糊控制,PID控制,MATLAB仿真 1引言 智能控制是当前国内外人工智能,自动化,计算机技术领域中的热门话题,受到学术界、工程界和企业界的广泛关注。正在积极进行有关智能控制的理论方法和应用技术的研究与开发工作,取得了许多新进展和新成果。智能控制系统的发展,为智能自动化提供了理论基础,必将推动自动化向前发展。 智能控制主要包括以下几个方面,基于知识系统的专家控制、基于模糊系统的智能控制、基于学习及适应性的智能控制、基于神经网络的智能控制系统。模糊控制指的是应用模糊集合理论统筹考虑控制的一种控制方式。模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以:“IF 条件 …THEN(作用)””正大”、”负大”、”高”等。它们共同构成控制过程的模糊算法,定义模糊子集与建立模糊控制规则、由基本论域转变为模糊集合论域、模糊关系矩阵运算、模糊推理合成与求出控制输出模糊子集、进行清晰化运算,得到精确控制量。本论文主要是对基于模糊系统的智能控制器中的常规模糊控制器和模糊自整定PID控制器进行设计。 2 MATLAB语言简介 MATLAB是math works公司推出的一套高性能的数值计算和可视化软件,它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体,构成了一个方便的、界面友好的用户环境。MATLAB含有丰富的工具箱,其中主要有信号处理、控制系统、神经网络、通信、图像处理、鲁棒控制,非线性系统控制设计、系统辨识、最优化、分析与综合、模糊系统等工具箱。这些工具箱给各个领域的研究和工程应用提供了有力的工具,借助这些工具,各个层次的研究人员可直观、方便地进行分析、计算及设计工作,从而大大地节省编程时间。MATLAB语言具有较高的运算精度,符合一般科学和工程运算的要求。MATLAB是以复数矩阵作为基本编程单元的一种高级程序设计语言,它提供了各种矩阵的运算与操作,并有较强的绘图功能,得到了广泛的应用,成为当今国际领域中应用最广、最受人们喜爱的一种软件环境。本论文的软件部分是在MATLAB6.5下编写完成的。 3模糊逻辑控制理论 3.1 模糊集合 定义:给定论域X,A {x}是X中的模糊集合的含义是 (1 这样的隶属度函数表示其特征的集合。若μA x 接近1,表示X属于A的程度高,μA x 接近于0,表示X属于A的程度低。 表示方法:模糊集合有很多表示方法,最根本的是将它所包含的元素及相应的隶属度函数表示出来。因此它可用如下的形式来表示: 2 也可表示成如下的形式 3 模糊集合的隶属度函数定义:在经典集合中,特征函数只能取0和1两个值,即特征函数与{0,1}相对应;而在模糊集合中,其特征函数的取值范围从两个元素的集合扩大到在[0,1]区间连续取值。为了把两者区分开来,就把模糊集合的特征函数称作隶属度函数。图1表示了这两种函数的关系。 图1隶属度函数 3.2 模糊关系和模糊语言变量 (1)模糊关系的定义 定义:n元模糊关系R是定义在直积X1×…Xn上的模糊集合,它可表示为 (4) 模糊关系的合成 设是X,Y,Z是论域,R是X到Y的一个模糊关系,S是Y到Z的一个模糊关系,则R到S的合成T也是一个模糊关系,记为T RΟS,它具有隶属度 5 其中,∨是并的符号,它表示对所有取最大值或上界值,*是二项积的符号。因此,上面的合成称为最大-星合成。其中二项算子“*”可以定义为以下几种运算,其中x,y∈[0,1] 交积: 6 代数积: 7 有界积: (8) 强制积: (9) 若二项积采用求交运算,则称为最大-最小合成。这是常用的一种合成方法。 (2 模糊语言变量 定义:带有模糊性的语言称为模糊语言。模糊语言变量用一个有五个元素的集合(X,T X ,U,G,M)表示,其中X是语言变量名;T X 是语言变量名的集合,且每个值都是在U上定义的模糊数Xi;U为语言变量X的论域;G为产生X数值名的语言值规则,是用于产生语言变量值的;M为与每个语言变量含义相联系的算法规则,它们的关系下图所示。 图2隶属度函数 3 模糊蕴含关系的运算方法 ①模糊蕴含最小运算: (10) ②模糊蕴含积运算 (11) ③模糊蕴
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