智能控制课程设计模糊控制算法研究

含糊控制算法研究一、课程设计的目的：1.通过本次课程设计，进一步理解含糊控制的基本原理、含糊模型的建立和含糊控制器的设计过程。2.提高学生有关控制系统的程序设计能力；3.熟悉Matlab语言以及在智能控制设计中的应用。二、课程设计的基本内容：假设系统的模型能够用二阶加纯滞后表达，即传递函数为。其中各参数分别为。图1含糊控制系统Simulink仿真模型图1、用Matlab中的Simulink工具箱，构成一种含糊控制系统，如图1所示。2、采用含糊控制算法，设计出能跟踪给定输入的含糊控制器，对被控系统进行仿真，绘制出系统的阶跃响应曲线。（1）含糊集合及论域的定义对误差E、误差变化EC机控制量U的含糊集合及其论域定义以下：E、EC和U的含糊集合均为：{NB、NM、NS、0、PS、PM、PB}E和EC的论域为：{-6、-5、-4、-3、-2、-1、0、1、2、3、4、5、6}U的论域为：{-7、-6、-5、-4、-3、-2、-1、0、1、2、3、4、5、6、7}上述的三个含糊集合都选用了7个元素，重要目的是着眼于提高稳态精度。E、EC和U的附属度函数图形如图2,3,4所示：图2变量E的附属度函数图3变量EC的附属度函数图4变量U的附属度函数（2）含糊控制规则设计含糊控制规则以下表所示：表1含糊控制规则EUECNBNMNS0PSPMPBNBPSPSPSPSPMPBPBNMNSPSPSPSPMPMPBNSNMNS00PSPMPM0NBNMNS0PSPMPMPSNBNMNS00PSPMPMNBNBNMNSNSPSPSPBNBNBNMNSNSNSPS（3）系统的参数选择系统所选用的参数为：Saturation、Saturation1、Saturation2的范畴分别为：[-66]、[-66]、[-77]，TransportDelay=2S。通过调试得到PID含糊控制的参数：Gain1=2.3，Gain=1.8，Gain2=0.07（4）仿真成果：系统的阶跃响应曲线如图5所示，其中上方的曲线代表系统的阶跃响应，下方的曲线是系统的含糊控制量的变化。图5阶跃输入的响应曲线图本设计中控制系统性能的规定为：σp=20%-30%，τs由图5中曲线可知：σp=21%<30%τs=72s<80sess=5.5%<6%图6、系统开环传函的bode图3、变化含糊控制器中含糊变量的附属度函数，分析附属度函数和含糊控制规则对含糊控制效果的影响。比较那种状况下的控制效果较好。以下图所示变化含糊控制器中的附属度函数为梯形附属函数。图7变量E的附属度函数图8变量EC的附属度函数图9变量U的附属度函数此时系统的阶跃响应曲线为：图10系统的阶跃响应曲线由图10中曲线可懂得：σpτsess由以上的仿真成果能够看出梯形附属度函数的系统性能没有三角形附属度函数的系统性能好。此时系统的超调量变大，上升时间增大，稳态误差变大。4、给系统加上扰动，观察此时的阶跃响应曲线，看系统与否仍然稳定，并与无扰动状况下的阶跃响应曲线进行比较。并比较含糊控制和PID控制的鲁棒性。(1)加扰动时的模型图如图11所示（其中step1为幅值为0.02的阶跃信号）。图11加扰动后的系统模型图系统的阶跃响应曲线为：图12系统的阶跃响应曲线由图12中曲线可懂得：σpτsess=1%<6%分析：由数据可知，系统加上扰动之后，系统仍然是稳定的，系统性能指标变化不大，阐明有着良好的鲁棒性。究其因素，在Saturation2之前加的扰动，相称于被控制对象的输入量在对应时刻又并联了一种输入，从而在对应的各个时刻相称于增益变大；显而易见，的增大，有助于系统的稳定，但是会使超调量变大。调节时间变小，与实验的成果是吻合的。5、变化系统的参数，理解含糊控制在系统参数发生变化时的控制效果。并与ＰＩＤ控制器作用下系统参数发生变化时的控制效果进行比较，思考含糊控制相对于传统控制的优点。（1）当系统开环增益k分别取k=35,k=40和k=45时系统的阶跃响应如图13所示。图13系统开环增益变化对系统阶跃响应的影响（2）当系统纯延时τ分别取τ=1.5s、τ=2s和τ=2.5s时系统的阶跃响应如图14所示。图14系统纯滞后时间变化对系统阶跃响应的影响（3）当系统惯性时间常数T2分别取T2=50s、T图15系统较大的时间常数变化对系统阶跃响应的影响从图13能够看出增大K值，系统的上升时间减小，此时超调量稍有增加；从图14能够看出当系统的纯滞后时间增大时，系统的超调量增加较大。从图15能够看出系统的惯性时间常数增大后使系统动态性能有所减少，当时间常数T2增大时上升时间增大，但超调量有所减少。三、含糊控制的优点通过本设计能够懂得，含糊控制含有能够得到良好的动态响应性能，并且不需要懂得被控对象的数学模型（固然本实验中是已懂得的），适应性强，上升时间快，鲁棒性好。与PID控制相比有着很大的优势，采用PID控制即使稳态性能较好，但是难以得到满意的动态响应性能，并且鲁棒性差。固然，含糊控制也有着本身的缺点，容易受到含糊规则等级的限制而引发误差，需要进一步改善。四、总结通过这次《含糊控制算法研究》课程设计增加了对含