智能控制课后仿真

《智能控制》 课后仿真报告

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院 （系）： 电气与控制工程学院 专业班级： 自动化1301班 姓 名： 杨 光 辉 学 号： 1306050115

题目2-3：

求二阶传递函数的阶跃相应G（pS）133S225S取采样时间为

1ms进行离散化。参照专家控制仿真程序，设计专家PID控制器，并进行MATLAB仿真。

专家PID 控制MATLAB仿真程序清单：

%Exoert PID Controller clear all;%清理数据库中所有数据 close all;%关闭所有界面图形 ts=0.001;%对象采样时间，1ms

sys=tf(133,[1,25,0]);%受控对象的传递函数 dsys=c2d(sys,ts,'z');%连续系统转化为离散系统

[num,den]=tfdata(dsys,'v');%离散化后参数，得num和den值 u_1=0;u_2=0;%设定初值，u_1是第(k-1)步控制器输出量 y_1=0;y_2=0;%设定初值，y_1是第(k-1)步系统对象输出量 x=[0,0,0]';%设定误差x1误差导数x2误差积分x3变量初值 x2_1=0;%设定误差导数x2_1的初值

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kp=0.6;%设定比例环节系数 ki=0.03;%设定积分环节系数 kd=0.01;%设定微分环节系数 error_1=0;%设定误差error_1的初值

for k=1:1:5000%for循环开始，k从1变化到500，每步的增量为1 time(k)=k*ts;%仿真时长[0.001 0.5]s r(k)=1.0;%Tracing Step Signal 系统输入信号

u(k)=kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3);%PID ControllerPID控制器 %Expert control rule

%Rule1:Unclosed control rule规则1：开环控制

if abs(x(1))>0.8%if循环开始，产生式规则，if...then...；误差的绝对值大于 u(k)=0.45;%控制器输出量等于 elseif abs(x(1))>0.40 u(k)=0.40;

elseif abs(x(1))>0.20 u(k)=0.12;

elseif abs(x(1))>0.01 u(k)=0.10; end%if循环结束 %Rule2规则2

if x(1)*x(2)>0|(x(2)==0)%if循环开始，如果误差增大或不变 if abs(x(1))>=0.05%内嵌if循环开始，如果误差绝对值大于 u(k)=u_1+2*kp*x(1);%控制器输出量施加较强控制 else%否则

u(k)=u_1+0.4*kp*x(1);%控制器输出量施加一般控制

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end%内嵌if循环结束 end%if循环结束 %Rule3规则3

if (x(1)*x(2)<0&x(2)*x2_1>0)|(x(1)==0)%if循环开始，如果误差减小或消除 u(k)=u(k);%控制器输出量不变 end%if循环结束 %Rule4规则4

if x(1)*x(2)<0&x(2)*x2_1<0%if循环开始，如果误差处于极值状态 if abs(x(1))>=0.05%内嵌if循环开始，如果误差绝对值大于 u(k)=u_1+2*kp*error_1;%控制器输出量施加较强控制 else%否则

u(k)=u_1+0.6*kp*error_1;%控制器输出量施加一般控制 end%内嵌if循环结束 end%if循环结束

%Rule5:Integration separation PI control规则5;运用PI控制来消除误差 if abs(x(1))<=0.001 %if循环开始如果误差绝对值小于（很小） u(k)=0.5*x(1)+0.010*x(3);%控制器输出量用比例和积分输出 end%if循环结束

%Restricting the output of controller对控制输出设限 if u(k)>=10

u(k)=10;%设控制器输出量上限值 end if u(k)<=-10

u(k)=-10;%设控制器输出量下限值 end

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%Linear model Z变化后系统的线性模型

y(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(1)*u(k)+num(2)*u_1+num(3)*u_2; error(k)=r(k)-y(k);%系统误差error的表达式，等于系统输入减去输出 %--------Return of parameters--------%每步计算时的参数更新 u_2=u_1;u_1=u(k);%u(k)代替u_1 y_2=y_1;y_1=y(k);%y(k)代替y_1

x(1)=error(k);%Calculating P 赋误差error值于x1 x2_1=x(2);%赋值前步计算时的误差导数X2的值等于X2_1

x(2)=(error(k)-error_1)/ts;% Calculating D 求误差导数x2，用于下一步的计算 x(3)=x(3)+error(k)*ts;% Calculating I 求误差积分x3 error_1=error(k);%赋误差error值于error_1 end%for循环结束，整个仿真时长计算全部结束 figure(1);%图形1

plot(time,r,'b',time,y,'r');%画图，以时间为横坐标，分别画出系统输入、输出随时间的变化曲线

xlabel('time(s)');ylabel('r,y');%标注坐标 figure(2);%图形2

plot(time,r-y,'r');%画r-y,即误差随时间的变化曲线 xlabel('time(s)');ylabel('error');%标注坐标

专家PID 控制MATLAB仿真程序过程及结果： 1.在MATLAB编辑环境下编写专家PID控制仿真程序

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2.编译运行程序后 Figure1：

PID控制阶跃响应曲线

Figure2：

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误差响应随时间变化曲线

题目3-4： 如果AA110.5x1x2且B0.10.5y1y21y3，则C0.2z11z2。现已知

0.80.1且B10.50.20x1x2y1y2y3，利用模糊推理公式（3.27）和

（3.28）求C1，并采用MATLAB进行仿真。 模糊推理MATLAB仿真程序清单：

clear all;%清理数据库中所有数据 close all;%关闭所有界面图形? A=[1;0.5];%输入各元素在A中的隶属度 B=[0.1,0.5,1];%输入各元素在B中的隶属度 C=[0.2,1];%输入各元素在C中的隶属度 %Compound of A and B %合成A和B for i=1:2%A矩阵的行数取值i

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for j=1:3%B矩阵的列数取值j

AB(i,j)=min(A(i),B(j));%实现A，B的“与”关系 end end

%Transfer to Column %转换列向量 T1=[];%定义转置矩阵T1

for i=1:2%AB矩阵的行数取值i T1=[T1;AB(i,:)'];%转置AB矩阵 end

%Get fuzzy R %确立模糊关系矩阵R for i=1:6%R矩阵列数取值i for j=1:2%R矩阵行数取值j R(i,j)=min(T1(i),C(j));%确定模糊关系矩阵R end end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A1=[0.8,0.1];%输入各元素在A1中的隶属度 B1=[0.5,0.2,0];%输入各元素在B1中的隶属度 for i=1:2%A1矩阵的行数取值i for j=1:3%B1矩阵的行数取值j

AB1(i,j)=min(A1(i),B1(j));%实现A1和B1的“与”关系 end end

%Transfer to Row%转换行向量 T2=[];%定义转置矩阵T2

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for i=1:2%AB1矩阵的行数取值i T2=[T2,AB1(i,:)];%扩展A1B1矩阵 end

%Get output C1%确定输出 for i=1:6%转置矩阵T2列数取值 for j=1:2%模糊矩阵R行数取值 D(i,j)=min(T2(i),R(i,j)); C1(j)=max(D(:,j));%输出C1矩阵 end end

模糊推理MATLAB仿真程序过程及结果： 1.在MATLAB编辑环境下编写模糊推理仿真程序

2.编译运行程序后 AB与关系：

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转置矩阵T1：

模糊矩阵R：

A1B1与关系：

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转置矩阵T2：

输出矩阵C1：

题目4-3：

已知某一炉温控制系统，要求温度保持在600℃恒定。针对该控制系统有以下控制经验：

（1）若炉温低于600℃，则升压；低得越多升压越高。 （2）若炉温高于600℃，则降压；高得越多降压越低。 （3）若炉温等于600℃，则保持电压不变。

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设模糊控制器为一维控制器，输入语言变量为误差，输出为控制电压。输入、输出变量的量化等级为7级，取5个模糊集。试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。

解：输入（e）以及输出（u）分为5个模糊集：NB、NS、ZO、PS、PB。输入变量（e）以及输出变量（u）分为7个等级：-3、-2、-1、0、+1、+2、+3。

炉温变化e划分表

隶属度 -3 模 糊 集 PB PS ZO NS NB 0 0 0 0 1 -2 0 0 0 0.5 0.5 -1 0 0 0.5 1 0 变化等级 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0.5 0 0 2 0.5 0.5 0 0 0 3 1 0 0 0 0 控制电压变化划分表

隶属度 变化等级 精品

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模 糊 集 PB PS ZO NS NB -3 0 0 0 0 1 -2 0 0 0 0.5 0.5 -1 0 0 0.5 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0.5 0 0 2 0.5 0.5 0 0 0 3 1 0 0 0 0 模糊控制规则表

若（IF） NBe NSe NSu ZOe ZOu PSe PSu PBe PBu 则（THEN） NBu 炉温模糊控制MATLAB仿真程序清单：

%Fuzzy Control for furnace temperature clear all;%清理数据库中所有数据 close all;%关闭所有界面图形

a=newfis('fuzz_temperature');%模糊炉温

a=addvar(a,'input','e',[-3,3]);%Parameter e输入参数e的取值范围 a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]); a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3,-1,1]);

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a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2,0,2]); a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1,1,3]); a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1,3]);

a=addvar(a,'output','u',[-3,3]);%Parameter u输出参数u的取值范围 a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-3,-1]); a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-3,-2,1]); a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-2,0,2]); a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-1,2,3]); a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[1,3]); rulelist=[1 1 1 1;%Edit?rule?base编辑规则库 2 2 1 1; 3 3 1 1; 4 4 1 1; 5 5 1 1]; a=addrule(a,rulelist);

a1=setfis(a,'DefuzzMethod','mom');%Defuzzy

writefis(a1,'temperature');%Save to fuzzy file \"temperature.fis\"保存模糊文件\"temperature.fis\" a2=readfis('temperature'); figure(1);%图形1 plotfis(a2);%画图 figure(2);%图形2 plotmf(a,'input',1);%画图 figure(3);%图形3 plotmf(a,'output',1);%画图

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flag=1;%设标志位1 if flag==1%如果标志位为1

showrule(a)%Show fuzzy rule base显示模糊规则库 ruleview('temperature');%Dynamic Simulation动态模拟 end%结束

disp('-------------------------------------------------------'); disp(' fuzzy?controller?table:e=[-3,+3],u=[-3,+3] '); disp('-------------------------------------------------------'); for i=1:1:7 e(i)=i-4;

Ulist(i)=evalfis([e(i)],a2); end%结束

Ulist=round(Ulist) e=-3;%Error出错

u=evalfis([e],a2)%Using fuzzy inference利用模糊推理

炉温模糊控制MATLAB仿真程序过程及结果： 1.在MATLAB编辑环境下编写炉温模糊控制仿真程序

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2.编译运行程序后

Figure1：

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Figure2：

Figure3：

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炉温规则查看器：

调整输入变量可得到不同的输出

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仿真心得：

通过这次课后仿真，让我对专家控制、模糊控制有了更进一步的理解，同时也对MATLAB这个重要的专业工具的使用更加熟练。

如有侵权请联系告知删除，感谢你们的配合！

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