FuzzyControllerEX.mdl 使用simulink对高阶大时滞系统的模糊控制仿真，分别对 器前后进行对比，性 matlab 238万源代码下载-
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&详细说明：使用simulink对高阶大时滞系统的模糊控制仿真，分别对使用模糊控制器前后进行对比，性能有较大的提高-fuzzy controller simulink
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模糊控制Matlab仿真说明：a.控制对象为一阶系统，目的是为了简单，调通后可以修改控制对象，控制参数体会各个量对控制效果的影响。b.一阶系统直接施加输入，如图1所示的控制对象，上升时间会很大。完全可以使用PID控制使控制效果满足需要。这里使用模糊控制来代替PID控制器。比较一下！模糊控制器设计 & & & & & 模糊控制器的计算量是非常大的，我不从数学推导介绍。讲一下利用matlab的模糊工具箱（Fuzzy logical toolbox)建立基本模糊控制器的方法。在命令行输入fuzzy,就可以进入模糊推理系统编辑器（fis editor）。利用这个工具制作一个*.fis的文件。这个文件就是模糊控制器的核心！在simulink中和以往进行PID控制一样建立模型。如图1，在simulink的库里点击Fuzzy Logical toolbox，拖一个Fuzzyl logical controller with rule viewer，双击这个环节，在弹出的对话框的fis Matrix里填入你自己起的*.fis的名字，不需输入后缀fis。 & & & & 在设计模糊控制器（*.fis)前，要想好，你设计的控制器需要几个输入，几个输出。比如，本例中拟采用偏差E和偏差变化率Ec这两个量作为模糊控制器的输入，模糊控制器有一个输出。很明显，这是利用模糊控制器代替PD控制的。对应的模糊控制器的设计也要具有两个输入一个输出。利用matlab的Fuzzy logical toolbox 设计模糊控制器(生成*.fis文件）的关键步骤：a.添加输入输出。 & & & & 图3.fis编辑器 & & & & & & & & 默认的具有一个输出，添加第二个输入，并且分别命名为E，Ec，U。 & & & b.确定隶属函数。双击黄色和绿色的方框就可以进入隶属函数编辑对话框了。设置E,Ec的range为[-6,6]，u的range为[-1,1]。然后每一个变量再添加4个输入隶属函数，总共7个。matlab提供了11种隶属函数，第一次用选择常用的三角形trimf，区别不大的。三角形隶属函数有三个点确定，其实是三角形底边两个端点和中点。 & & & &c.确定模糊规则。 & & & d.完毕。在窗口导出到磁盘，生成*.fis(如myexample.fis)即可。分析 & & & & &不要以为模糊控制可以模糊到弄个差不多就可以控制了。不是的！图1中这个仿真中用到了3个系数，Gain，Gain1，Gain2。调整这三个系数都会对整个控制效果有很大影响。说明：a.很明显发这三个参数对控制器的性能有很大的影响，所以不要指望，基本模糊控制器可以实现不用人工调整就可以。b.三个参数中Gain类似于PD控制中的P，过小则稳态误差大，上升时间长。过大，稳态误差小了，上升时间小了，但是出现超调，继续增大则出现振荡。c.参数Gain2类似于PD控制中的D，可以调整系统的&阻尼&。对于电容-电阻电路，传递函数分母为Ts+1，T=RC为系统的时间常数。修改Gain2可以改善系统的时间常数，使上升时间减小或增加。其作用相当于改变电容大小，放电时间减小或增大。对于机械的弹簧-阻尼系统，T=f/k，调整D相当于改变f。由仿真知，Gain2可以从负到正改变，值越大，系统的上升时间越大，响应越慢。当改为负值时，系统地上升时间越来越小，以至于阻尼太小，发生振荡。d.参数Gain1可修改的范围比较大。对系统的影响相对较小。它是对误差E的放大，或缩小，只要合适就行了。仿真建立modle文件注意事项 & & & &在仿真中使用matlab7.0，模糊控制工具箱，一运行就出错，提示一个max控件不能接受boolean输入。解决方法在上篇日志中意给出。还有一个是仿真中要加零阶保持器。否则，系统当连续系统运行，很慢！有时仿真中会提示警告，说步长过大，就不最大步长由自动改为较小的值。另外，*fis文件名必须和模糊控制器名字一致。感悟 & & & &在很多的控制系统中，不是采用这种方式的，都是离线的计算一张所谓控制表。它与控制规则表类似。因为大多控制器采用单片机或DSP,这样从头到尾计算量太大。控制表使用时，检测到输入和输出，把它归为正大正小这些等级，四舍五入也好，别的方法也行，就丢失一些信息，换来速度，直接查表，也是一个数，把这个输作为控制量。整个过程完全就是精确控制，盗用模糊控制的名字而以。 & & & &由分析可知，选择E，Ec的基本模糊控制基本就是PID控制效果，因为没有选择E积分，稳态误差没法消除。所以可以用PID控制的，再使用模糊控制就没有什么意思了。只是用来学习一下思路。 & & & &模糊控制真正的那些不能用PID的场合发挥作用。比如洗衣机，找不到数学模型时候，才能发挥它的魅力所在。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%用 Matlab 的 Fuzzy 工具箱实现模糊控制- -用 Matlab 中的 Fuzzy 工具箱做一个简单的模糊控制，流程如下：1、创建一个 FIS (Fuzzy Inference System ) 对象，a = newfis(fisName,fisType,andMethod,orMethod,impMethod, aggMethod,defuzzMethod)一般只用提供第一个参数即可，后面均用默认值。2、增加模糊语言变量a = addvar(a,'varType','varName',varBounds)模糊变量有两类：input 和 output。在每增加模糊变量，都会按顺序分配一个 index，后面要通过该 index 来使用该变量。3、增加模糊语言名称，即模糊集合。a = addmf(a,'varType',varIndex,'mfName','mfType',mfParams)每个模糊语言名称从属于一个模糊语言。Fuzzy 工具箱中没有找到离散模糊集合的隶属度表示方法，暂且用插值后的连续函数代替。参数 mfType 即隶属度函数(Membership Functions)，它可以是 Gaussmf、trimf、trapmf等，也可以是自定义的函数。每一个语言名称也会有一个 index，按加入的先后顺序得到，从 1 开始。4、增加控制规则，即模糊推理的规则。a = addrule(a,ruleList)其中 ruleList 是一个矩阵，每一行为一条规则，他们之间是 ALSO 的关系。假定该 FIS 有 N 个输入和 M 个输出，则每行有 N+M+2 个元素，前 N 个数分别表示 N 个输入变量的某一个语言名称的 index，没有的话用 0 表示，后面的 M 个数也类似，最后两个分别表示该条规则的权重和个条件的关系，1 表示 AND，2 表示 OR。例如，当“输入1” 为“名称1” 和 “输入2” 为“名称3” 时，输出为 “ 输出1” 的“状态2”，则写为：[1 3 2 1 1]5、给定输入，得到输出，即进行模糊推理。output = evalfis(input,fismat)其中 fismat 为前面建立的那个 FIS 对象。一个完整的例子如下：a = newfis('myfis'); a = addvar(a,'input','E',[0 7]);a = addmf(a,'input',1,'small','trimf',[0 1 4.333]);a = addmf(a,'input',1,'big','trimf',[1.]); a = addvar(a,'output','U',[0 7]);a = addmf(a,'output',1,'small','trimf',[0 1 4.333]);a = addmf(a,'output',1,'big','trimf',[1.]); rulelist = [1 1 1 1;2 2 1 1];a = addrule(a,rulelist); u = evalfis(4,a)其结果为：u = 4.221%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%MATLAB模糊逻辑工具箱函数内容摘要：说明：本文档中所列出的函数适用于MATLAB5.3以上版本，为了简明起见，只列出了函数名，若需要进一步的说明，请参阅MATLAB的帮助文档。模糊逻辑工具箱函数说明：本文档中所列出的函数适用于MATLAB5.3以上版本，为了简明起见，只列出了函数名，若需要进一步的说明，请参阅MATLAB的帮助文档。1． GUI工具Anfisedit 打开ANFIS编辑器GUIFuzzy 调用基本FIS编辑器Mfedit 隶属度函数编辑器Ruleedit 规则编辑器和语法解析器Ruleview 规则观察器和模糊推理方框图Surfview 输出曲面观察器2． 隶属度函数dsigmf 两个sigmoid型隶属度函数之差组成的隶属度函数gauss2mf 建立两边型高斯隶属度函数gaussmf 建立高斯曲线隶属度函数gbellmf 建立一般钟型隶属度函数pimf 建立Π型隶属度函数psigmf 通过两个sigmoid型隶属度函数的乘积构造隶属度函数smf 建立S-型隶属度函数sigmf 建立Sigmoid型隶属度函数trapmf 建立梯形隶属度函数trimf 建立三角形隶属度函数zmf 建立Z-型隶属度函数3． FIS数据结构管理addmf 向模糊推理系统（FIS）的语言变量添加隶属度函数addrule 向模糊推理系统（FIS）的语言变量添加规则addvar 向模糊推理系统（FIS）添加语言变量defuzz 对隶属度函数进行反模糊化evalfis 完成模糊推理计算evalmf 通过隶属度函数计算gensurf 生成一个FIS输出曲面getfis 得到模糊系统的属性mf2mf 在两个隶属度函数之间转换参数newfis 创建新的FISparsrule 解析模糊规则plotfis 绘制一个FISplotmf 绘制给定语言变量的所有隶属度函数的曲线readfis 从磁盘装入一个FISrmmf 从FIS中删除某一语言变量的某一隶属度函数rmvar 从FIS中删除某一语言变量setfis 设置模糊系统的属性showfis 以分行的形式显示FIS结构的所有属性showrule 显示FIS的规则writefis 保存FIS到磁盘上4． 先进技术anfis Sugeno型模糊推理系统（FIS）的训练程序（只适用于MEX） fcm 模糊C均值聚类genfis1 不使用数据聚类方法从数据生成FIS结构genfis2 使用减法聚类方法从数据生成FIS结构subclust 用减法聚类方法寻找聚类中心5． Simulink仿真块fuzblock Simulink模糊逻辑控制器库sffis 用于Simulink的模糊推理S-函数6． 演示defuzzdm 反模糊化方法fcmdemo FCM聚类显示（二维）fuzdemos 列出所有模糊逻辑工具箱的演示程序gasdemo 使用子聚类节省燃料的ANFIS演示juggler 带规则观察器的弹球游戏器invkine 单机械臂倒立摆运动irisfcm FCM聚类显示（四维）noisedm 自适应消除噪声slbb 球和棒控制（Simulink）slcp 倒立摆控制（Simulink）sltank 水位控制（Simulink）sltankrule 带规则观察器的水位控制（Simulink）sltbu 卡车入库（只有Simulink方式）
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用MATLAB的SIMULINK进行模糊控制系统仿真
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用MATLAB的SIMULINK进行模糊控制系统仿真
官方公共微信基于MATLAB(SIMULINK)语言的模糊控制系统高效仿真--《计算机仿真》2001年03期
基于MATLAB(SIMULINK)语言的模糊控制系统高效仿真
【摘要】：本文论述了基于MATLAB(SIMULINK)语言的模糊控制系统的设计和仿真方法。通过编写S函数 ,将MATLAB和SIMULINK有机结合起来 ,实现了参数自调整模糊控制系统的设计和仿真 ,提供一种高效仿真方法。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TP391.9;TP273.4【正文快照】：
1　引言关于ＭＡＴＬＡＢ语言的文献已较多 ,但将其应用于模糊控制系统仿真的文献却很少 ,文献 [1][2 ]介绍的内容是老版本的ＭＡＴＬＡＢ ,且主要是介绍模糊控制工具箱的函数或常规模糊控制系统的设计、仿真。常规的模糊控制器存在一些不足 ,比如控制精度不够高 ,本质上来说
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