模糊控制系统建模与仿真分析

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基于模糊控制的温控系统建模与仿真

基于模糊控制的温控系统建模与仿真温度控制在生活和工业生产中非常常见和重要。

在许多情况下，需要使温度稳定在预定值或在一定范围内波动。

因此，设计一个高效的温控系统对于保证生产质量和舒适的生活非常重要。

本文将介绍基于模糊控制的温控系统建模和仿真。

一、简介温度控制系统的设计包括两个重要部分: 控制策略和控制器。

控制策略通常是基于某些物理模型和统计学原理，并可以使用模拟和实验验证。

控制器的选型取决于控制策略的性质和要求，如强度、精度、稳定性等。

二、基于模糊控制的设计思路模糊控制是一种基于人类语言和经验的控制方法，其控制规则表达模糊且不确定，不同于传统控制方法中的精确数学函数模型。

这种方法具有较好的鲁棒性和适应性，能够在系统结构和工况变化时有效地保证系统的稳定性和性能。

因此，基于模糊控制的设计思路在某些领域中具有广泛的应用。

三、模糊控制系统建模在模糊控制中，控制器、输入和输出都用模糊语言描述。

建模过程可以分为三个步骤:1.建立输入-输出模糊语言变量模糊语言变量在控制过程中承担关键作用。

在本文中，我们建立两个输入模糊语言变量: 温度偏差(e)和温度变化率(e')，以及一个输出模糊语言变量: 控制量(u)。

2.建立模糊规则库模糊规则库是一个包含不同输入变量值和相应输出变量值的表。

通常使用弧形或三角形函数表示变量之间的关系，并使用逻辑运算符(如AND、OR、NOT等)描述不同变量关系之间的逻辑关系。

3.系统运行系统运行分为两个步骤: 模糊推理和去模糊化。

在模糊推理阶段，输入模糊变量的值被模糊化，规则库中的规则被应用，得到对应的输出模糊变量值。

在去模糊化阶段，输出模糊变量转换为具体的控制量。

四、仿真设计在本文中，我们使用MATLAB软件进行仿真设计。

具体步骤如下:1. 确定系统模型设计一个简单的温度控制系统，包括一个传感器、控制器和一个加热器。

传感器用于检测环境温度，控制器用于计算和输出控制量，加热器用于调节环境温度。

模糊控制系统建模与仿真分析

题目：模糊控制系统建模与仿真分析一、实验目的1、熟悉Matlab软件的基本操作方法2、掌握用matlab/Fuzzy logic toolbox进行模糊控制系统建模仿真的基本方法。

3、熟悉模糊控制系统设计的基本方法二、实验学时：4学时三、实验原理MATLAB R2008提供了建立模糊逻辑推理系统的仿真工具箱——Fuzzy Logic Toolbox，版本为Fuzzy Logic Toolbox2.2.7。

建立模糊逻辑推理系统有两种基本方法，第一种方法是借助模糊推理系统编辑器（Fuzzy Logic Editor）的图形界面工具建立模糊逻辑推理系统，第二种方法是利用命令建立模糊逻辑推理系统。

第一种方法使用简单、建模方便，适合于初学模糊逻辑控制系统建模与仿真的读者。

第二种方法稍难一些，但对深入了解模糊逻辑推理系统的MATLAB仿真知识大有帮助。

下面分别讲述两种方法，读者可自行选择阅读。

1模糊逻辑工具箱图形界面工具模糊逻辑工具箱图形工具是为了方便用户建立模糊推理系统而推出的图形化设计工具，在这里可快速方便的建立模糊推理系统并观测模糊规则、推理输出等。

模糊逻辑推理图形工具主要包括：基本模糊推理系统编辑器（fuzzy）、隶属函数编辑器（mfedit）、模糊规则编辑器（ruleedit）、模糊规则观测器（ruleview）、模糊推理输入输出曲面观测器（surfview）。

下面分别介绍它们的基本使用方法。

1.1基本模糊推理系统编辑器在Command Windows输入“fuzzy”命令，弹出如下图 1所示的“FIS Editor”（模糊推理系统编辑器）窗口。

在这里可以对包括输入、输出模糊语言变量的名称、模糊推理系统的类型和名称、模糊逻辑推理的各种运算（与、或、蕴含、规则合成、解模糊化）等高层属性进行编辑。

同时,还可以打开模糊推理系统的隶属函数编辑器（mfedit）、模糊规则编辑器（ruleedit）、模糊规则观测器（ruleview）、模糊推理输入输出曲面观测器（surfview）。

模糊控制仿真实验设计

模糊控制系统的仿真实验实验目的：现有被控对象一：G(s)=1/(s2+2s+1)被控对象二：G(s)=K /【(T1s+1)(T2s+1) 】试设计一个模糊控制系统来实现对它的控制，并完成以下任务：任务一：通过仿真分析模糊控制器的参数的变化（主要讨论控制器解模方法和量化因子的变化）对系统性能的影响。

任务二：在控制器参数一定的情况下改变被控对象的参数，分析对象参数变化时fuzzy controller的适应能力。

任务三：在控制器参数一定的情况下改变被控对象的结构，分析对象结构变化时fuzzy controller的适应能力。

实验分析：要完成以上任务应分两个步骤：一设计模糊控制器，二用matlab的模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统，并在simulink中实现对模糊系统的仿真。

接下来就以对象一为例说明模糊控制系统的仿真。

一、模糊控制器的设计模糊控制器的设计步骤为：1、选择控制器的输入输出：选择误差e及误差变化量ec为输入，u作为输出用于控制对象，这样模糊控制器具有二输入一输出的结构。

2、模糊集及论域的定义：z输入e的模糊子集为{NB NM NS NO PO PS PM PB}z输入ec和输出u的模糊子集均为{NB NM NS ZO PS PM PB}z e的论域为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 －0 ＋0 1 2 3 4 5 6 }z ec的论域为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 }z u的论域为{-7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 }我们选择三角形作为隶属度函数的形状，e的隶属度函数如下图所示：图1－1 ec的隶属度函数如下图所示：图1－2 u的隶属度函数如下图所示图1-3表1-14、选择输入输出变量的量化因子：这里暂时选定输入输出的量化因子Ke＝Kc＝Ku＝1，接下来的仿真过程还可以调整。

5、择模糊规则前提交的方法为min，模糊推理方法为min，而反模糊化方法可以在仿真过程中设置。

Matlab中的模糊控制系统建模技巧

Matlab中的模糊控制系统建模技巧引言：模糊控制系统是一种基于模糊逻辑推理的控制方法，广泛应用于诸多领域。

Matlab作为一个功能强大的数学计算工具，提供了丰富的工具箱和函数库，使模糊控制系统的建模变得更加容易和高效。

本文将从模糊控制系统的基本原理和建模步骤出发，介绍Matlab中常用的模糊控制系统建模技巧，以帮助读者更好地掌握模糊控制系统的建模过程。

一、模糊控制系统的基本原理模糊控制系统的基本原理是模糊逻辑推理。

它通过将输入和输出之间的关系表示为一系列模糊规则，并使用模糊集合和模糊运算进行推理，实现对系统的控制。

模糊逻辑推理的核心是模糊化和解模糊化过程。

具体而言，模糊化将输入和输出映射到相应的模糊集合上，而解模糊化则将经过推理后得到的模糊结果转化为具体的控制信号。

二、模糊控制系统的建模步骤建立一个模糊控制系统主要包括以下步骤：1. 确定控制的目标与输入输出变量：首先需要明确要控制的目标，并确定与该目标相关联的输入和输出变量。

例如，如果要设计一个模糊控制器来控制一个小车的速度，那么速度就是输出变量，而距离和时间等可能影响速度的因素就是输入变量。

2. 设计模糊规则库：模糊规则库是模糊控制系统的核心部分，其中包含了一系列用于推理的模糊规则。

每个模糊规则由一个条件部分和一个结论部分组成，条件部分描述了输入变量的取值范围，结论部分描述了输出变量的取值情况。

设计模糊规则库通常需要以专家经验为基础，并根据具体问题进行调整和优化。

3. 确定模糊集合和隶属函数：模糊集合用于模糊化输入和输出变量。

Matlab提供了一系列内置的模糊集合和隶属函数，如三角形隶属函数和高斯隶属函数等。

根据实际情况，选择合适的模糊集合和隶属函数，并确定其参数。

4. 进行模糊化和解模糊化：使用模糊控制系统前，需要对输入和输出变量进行模糊化和解模糊化处理。

模糊化将输入变量映射到相应的模糊集合上，而解模糊化将经过推理得到的模糊结果转化为具体的输出信号。

无刷直流电机模糊控制系统的建模及仿真分析

时仿真结果也表明其模型响应速度慢。本文在此基础上，合Ｓ函数构建了一个新型ＢＤＭ模糊控结一ＬＣ
（［差言］］吾［一］＋Ｊｓｓ［Ｅ）［ＬＬＵｃ【 —－，ｂＪ。兰］厶００ｂ］ｌ；Ｍ］（一Ｍ＋［１０Ｊ［ｕ］ＩＭＪ茎Ｐ。ＪＪ【＋ＪＪ【
ｒｓｏｓｎｅｔｒｒｂｓｎｓｎｅｅａａｔｎｈｎｔｅｏｄｎｒｒｐｒｉｎｌｉｔｇａ — ｉｆｒｎｉｌＰＤ）ｏｔｏ．ｅｐｎｅａｄｂｔｅｏｕｔｅｓａｄｓｌ－ｄｐｉｇｔａｈｒｉａｙｐｏｏｔａ－ｅｒｌｄｆｅｅｔ（Ｉｃｎｒ１ｏｎａＫＥＹ０ＲＤＳ：ＢＷＬＤＣＭ；ｚｙｃｎｒｌＳｍｕａｉｎ；ｏｅｉｇ；－ｕｃｉｎＦｕｚｏｔｏ；ｉｌｔｏＭｄｌｎＳＦｎｔｏ
适应能力。
关键词：刷直流电动机；糊控制；真；模；－无模仿建Ｓ函数
ＭｏｌｎｎｄＳｍｕｌｔｏｎｌｓｓｏｚｙＣｏｎｒｌＳｙｔｍｆＢｒｓｌｓｄｅｉｇａｉａｉｎＡａｙｉｆＦｕｚｔｏｓｅｏｕｈｅｓＤＣｏｏｒＭｔ
无刷直流电机模糊控制系统的建模及仿真分析
卿浩，承林，唐小琦，少锋辜邱
（中科技大学电气与电子工程学院，３０４武汉）华４０７

自适应模糊PID控制器的设计与仿真

自适应模糊PID控制器的设计与仿真自适应模糊PID控制器是一种结合了模糊控制和PID控制的自适应控制器，它能够在系统的不同工况下根据实际需求对PID参数进行自适应调整，从而使得系统具有更好的动态性能和稳定性。

本文将介绍自适应模糊PID控制器的设计思路和仿真过程。

1.设计思路1.1系统建模首先需要对待控制的系统进行建模，得到系统的数学模型。

这可以通过实验数据或者理论分析来完成。

一般情况下，系统的数学模型可以表示为：$G(s)=\frac{Y(s)}{U(s)}=\frac{K}{s(Ts+1)}$其中，K是系统的增益，T是系统的时间常数。

1.2设计模糊控制器接下来需要设计模糊控制器，包括模糊规则、模糊集和模糊运算等。

模糊控制器的输入是系统的误差和误差的变化率，输出是PID参数的调整量。

1.3设计PID控制器在模糊控制器的基础上，设计PID控制器。

PID控制器的输入是模糊控制器的输出，输出是控制信号。

1.4设计自适应机制引入自适应机制，根据系统的性能指标对PID参数进行自适应调整。

一般可以采用Lyapunov函数进行系统性能的分析和优化。

2.仿真过程在仿真中，可以使用常见的控制系统仿真软件，如MATLAB/Simulink 等。

具体的仿真过程如下：2.1设置仿真模型根据系统的数学模型，在仿真软件中设置仿真模型。

包括系统的输入、输出、误差计算、控制信号计算等。

2.2设置模糊控制器根据设计思路中的模糊控制器设计，设置模糊控制器的输入和输出，并设置模糊规则、模糊集和模糊运算等参数。

2.3设置PID控制器在模糊控制器的基础上，设置PID控制器的输入和输出，并设置PID参数的初始值。

2.4设置自适应机制设置自适应机制，根据系统的性能指标进行PID参数的自适应调整。

2.5运行仿真运行仿真，观察系统的响应特性和PID参数的变化情况。

根据仿真结果可以对设计进行调整和优化。

3.结果分析根据仿真结果，可以分析系统的稳定性、动态性能和鲁棒性等指标，并对设计进行调整和改进。

电动汽车用无刷直流电动机模糊控制系统的建模与仿真

络进程的必经之路。本文提出的建设思路和策略对ＴＤ — ＬＴＥ室内分布系统规划建设具有重要的指导意
义。
作者简介：陈永安（１９９４一），男，本科，主要从事通信工程等方
面的研究。收稿日期：２０１３年Ｏ１月０４日
差，存在超调，达不到高性能和高精度的要求＿＿２Ｊ。考虑到模糊控制器具有快速性、稳定性和鲁棒性强等优点，所以采用了模糊控制策略。文献１－３３利用模糊逻
辑控制器调节ＰＩＤ各参数，达到了模糊控制的目的；
０
０］
０ｌ
ｄ￡
ｌｌｄ６
ｄ￡
（１）
图２电压平衡方程等效模块
Ｌ—Ｍｌ
ｄ
ｄ
２．２反电动势模块
２．１电压平衡方程等效模块。
根据式１，得到ＢＬＤＣＭ的电压平衡方程的等效模型，如图２所示， “ 。、 “ 、 “ 为三相绕组的端电
压；ｅ、、ｅ为三相绕组上产生的反电动势；ｉ。、
ｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅａｂｉｌｉｔｙａｎｄｓｏｏｎ，ｗｈｉｃｈｍａｋｅｔｈｅｓｙｓｔｅｍｈａｓｔｈｅｂｅｔｔｅｒｃｏｎｔｒｏｌａｂｉｌｉｔｙ．
但模糊逻辑规则数和计算量大，控制器的实时性难以

模糊控制系统课件4.5(模糊控制系统的设计与仿真)

面。
在图5.22中，在Workspace variable栏内填入fzy1，单击 OK按钮。这样就将模糊推理系统FIS所构建的参数传递给模糊推理系统仿真编辑图形化窗口中名称为fzy1的Fuzzy Logic Controller。
图5.22 Fuzzy Logic Controller参数传递
4.5.3 模糊控制系统仿真
Simulink基本模块库包含的是最基本的仿真模块，是
MATLAB仿真建模的基础。每一个模块在使用时都需要设定一些相关参数，一般可以在模型编辑窗口双击该模块，然后在相应的弹出对话框里来设定这些参数。用右键单击模块图标，还可以在弹出的菜单里选择相关操作。
2. Simulink Extras扩展模块库
图5.27 建立控制规则
图5.28 模糊推理系统输出面
5.3.2 建立Simulink仿真编辑环境
在MATLAB命令窗口中单击Simulink图标，激活仿真模块库，根据5.2节所讲的步骤，建立仿真模型编辑环境窗口，将仿真所需要的模块用鼠标拖入其中并连接好，如图5.29所示。这里只讲解模糊控制系统的仿真方法，模块参数选择较粗糙(调整参数的方法可参阅5.3节的内容)。仿真系统中，模糊控制器的输出采用增量式输出，系统给定值h=2 m，水箱数学模型为
图5.20 模糊推理系统仿真系统编辑窗口
图5.21 设定模糊逻辑控制器的名称
将在模糊推理系统仿真界面中建立的模糊推理系统fzy1
打开。操作步骤如下：在MATLAB命令窗口中输入命令 fuzzy→Enter，出现FIS Edit编辑器画面，单击File→Import →From Disk，打开5.1节所建立的模糊推理系统fzy1.fis；接着单击File→Export→To Workspace，打开如图5.22所示的界

控制系统中的模糊Petri网建模与仿真

控制系统中的模糊Petri网建模与仿真控制系统的设计与优化一直是工程领域的研究热点之一，而Petri网作为一种形式化、可视化的工具，被广泛应用于系统建模与性能分析。

然而，传统的Petri网模型在处理模糊系统时存在着一定的局限性。

为了解决这一问题，模糊Petri网被引入到控制系统中，以更好地描述和分析模糊性。

一、模糊Petri网的引入模糊Petri网是对传统Petri网进行了扩展，将Petri网中的变迁与库所的输入输出权重赋予了模糊值。

通过引入模糊逻辑，模糊Petri网能够更好地描述系统的不确定性和模糊性。

模糊Petri网的建模过程中，首先需要进行模糊化处理，将具体的定量信息转化为模糊的定性表示。

然后，利用模糊逻辑运算对模糊Petri网进行构建与求解。

二、模糊Petri网的建模步骤模糊Petri网的建模步骤包括系统建模、规则定义、构造模糊Petri网和仿真分析等几个关键步骤。

1. 系统建模：首先需要对待研究系统进行准确描述，并将其分解为库所、变迁和弧。

2. 规则定义：根据系统特性和实际需求，定义系统的运行规则和控制策略，包括输入输出关系、状态转换规则等。

3. 构造模糊Petri网：根据系统建模和规则定义结果，构造出模糊Petri网的初始状态，并确定库所、变迁的初始权重。

4. 仿真分析：通过模拟不同的输入条件和控制策略，对构造的模糊Petri网进行仿真分析，得到系统的性能指标和输出结果。

三、模糊Petri网的优势与应用模糊Petri网在控制系统中具有以下优势和应用价值。

1. 描述模糊性：传统的Petri网模型无法准确描述系统的模糊性和不确定性，而模糊Petri网能够通过模糊化处理，更好地体现系统的模糊特性。

2. 系统优化：基于模糊Petri网的建模和仿真分析，可以对系统进行性能优化，找到最优的输入输出关系和控制策略。

3. 效果评估：通过模糊Petri网的仿真分析，可以评估系统在不同条件下的工作效果，为系统的优化和改进提供依据。

模糊控制系统的建模与仿真设计方法

模糊控制系统的建模与仿真设计方法摘要：模糊控制系统是一种基于模糊逻辑的控制方法，广泛应用于工业控制、自动驾驶等领域。

本文介绍了模糊控制系统的基本原理，详细讨论了建模与仿真设计的方法，包括输入输出的模糊集合划分、规则库的构建、模糊推理与输出解模糊等关键步骤，并通过实例分析验证了方法的有效性。

1. 引言模糊控制系统是一种使用模糊逻辑进行决策和控制的方法，相较于传统的精确控制方法，具有更强的适应性和鲁棒性。

在实际应用中，模糊控制系统已被广泛运用于工业控制、自动驾驶等各个领域。

为了设计高性能的模糊控制系统，合理的建模与仿真设计方法至关重要。

2. 模糊控制系统的建模建模是模糊控制系统设计的第一步，其目的是将实际控制问题转化为模糊集合及其规则库的形式，方便进行模糊推理。

模糊控制系统的建模过程一般包括以下几个步骤：2.1 输入输出模糊集合划分对于待控制的对象，需要对输入和输出的变量进行模糊化，即将实际输入输出的连续取值划分为若干个模糊集合。

划分过程可以基于专家知识或实际数据，常用的划分方法包括三角法、梯形法和高斯法等。

2.2 规则库的构建规则库是模糊控制系统的核心，其中包含了模糊控制的知识和经验。

规则库的构建需要依据专家知识或经验，并将其转化为一系列模糊规则的形式。

每条规则一般由若干个模糊集合的条件和一个模糊集合的结论组成。

2.3 模糊推理通过将实际输入值映射到对应的模糊集合上，利用推理方法将输入与规则库中的规则进行匹配，得到模糊输出。

常用的推理方法包括最大值法、加权平均法和模糊积分法等。

2.4 输出解模糊由于模糊输出是一个模糊集合，需要对其进行解模糊得到具体的输出。

常用的解模糊方法包括最大值法、面积平衡法和最大隶属度法等。

3. 模糊控制系统的仿真设计模糊控制系统的仿真设计是为了验证所设计的模糊控制系统在实际情况下的性能。

仿真设计通常包括以下步骤：3.1 系统建模根据实际控制对象的特性，将其建模为数学模型，包括输入与输出的关系、系统的动态特性等。

变频空调模糊控制系统建模与仿真分析

邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新控制系统《ＰＬＣ技术应用２００例》您的论文得到两院院士关注变频空调模糊控制系统建模与仿真分析ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄＡｎａｌｙｓｅｏｆＶａｒｉａｂｌｅＦｒｅｑｕｅｎｃｙＡｉｒＣｏｎｄｉｔｉｏｎｅｒ＇ｓＦｕｚｚｙＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍＭｏｄｅｌ（１．河南科技大学；２．洛阳单晶硅有限责任公司）刘跃敏１高向阳１金社霞２ＬＩＵＹＵＥＭＩＮＧＡＯＸＩＡＮＧＹＡＮＧＪＩＮＳＨＥＸＩＡ摘要：在ｓｉｍｕｌｉｎｋ环境下建立了变频空调系统控制模型，并利用参数自整定模糊控制器进行了仿真和分析。

关键词：变频空调；模糊控制；参数自调整；量化因子；比例因子中图分类号：ＴＰ２７３文献标识码：ＢＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｔｈｅｖａｒｉａｂｌｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｉｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎ＇ｓｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｍｏｄｅｌｉｓｂｕｉｌｔｗｉｔｈｓｉｍｕｌｉｎｋ，，ａｓｗｅｌｌａｓｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｅｉｓｄｏｎｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐａｒｃｅｍｅｔｅｒｓｅｌｆ－ａｄｊｕｓｔａｂｌｅｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｖａｒｉａｂｌｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｉｒ－ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｒ，ｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌ，ＰａｒｃｅｍｅｔｅｒＳｅｌｆ－ａｄｊｕｓｔａｂｌｅ，Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｆａｃｔｏｒ，Ｓｃａｌｉｎｇｆａｃｔｏｒ文章编号：１００８－０５７０（２００７）１１－１－００６９－０２前言近年来新出现的变频空调正以其节能舒适等特点逐渐取代定速空调而走入千家万户，其控制技术也在随着控制理论的发展和认识的深入不断进行着改进和完善。

由于空调系统具有时滞、时变及非线性等特点，基于精确模型的经典控制和现代控制方法实现起来都比较困难；而模糊控制则因其具有无需建立被控对象数学模型，鲁棒性与抗干扰性强等特点，能很好地适应变频空调系统的控制要求而得到广泛的应用。

模糊控制系统的建模与稳定性分析方法

模糊控制系统的建模与稳定性分析方法摘要:模糊控制系统是一种基于模糊逻辑推理的控制系统，具有非线性、模糊和鲁棒性等特点，在许多实际应用中得到广泛应用。

本文将介绍模糊控制系统的建模方法和稳定性分析方法，并通过案例分析验证其有效性。

1. 引言模糊控制系统是一种基于模糊逻辑的控制系统，它使用模糊规则来处理模糊输入和输出之间的关系，从而实现对非线性系统的控制。

由于模糊规则的灵活性和对噪声的鲁棒性，模糊控制系统在工业、交通、电力等领域得到广泛应用。

2. 模糊控制系统的建模方法2.1 模糊集合的定义在模糊控制系统中，模糊集合用于描述输入和输出的模糊程度。

模糊集合的定义通常包括隶属函数和隶属度。

隶属函数定义了输入值或输出值对应于模糊集合的隶属度，隶属度表示了该值属于模糊集合的程度。

2.2 模糊规则的建立模糊规则是模糊逻辑的核心，它描述了输入和输出之间的关系。

模糊规则通常采用If-Then形式，其中If部分是一组条件，Then部分是对应的模糊输出。

建立模糊规则需要根据专家经验和实际数据进行。

2.3 模糊控制器的设计模糊控制器是模糊控制系统的核心部分，它根据输入值使用模糊规则进行推理，并产生相应的输出。

模糊控制器通常包括模糊化、规则库、推理机和去模糊化等模块。

3. 模糊控制系统的稳定性分析方法3.1 Lyapunov稳定性分析方法Lyapunov稳定性分析方法是一种常用的线性和非线性系统稳定性分析方法。

对于模糊控制系统，可以使用Lyapunov方法分析系统的稳定性。

通过构造Lyapunov函数，可以判断系统是否满足稳定条件。

3.2 Popov稳定性分析方法Popov稳定性分析方法是一种基于相位平面法的稳定性分析方法。

对于模糊控制系统，可以使用Popov方法进行稳定性分析。

通过绘制系统的相位平面图，可以判断系统是否满足相位条件，从而得到系统的稳定性。

4. 案例分析为了验证模糊控制系统的建模方法和稳定性分析方法的有效性，本文选取了一个摆动控制系统作为案例进行分析。

模糊控制的Matlab仿真实例分析

.
18
在Simulink编辑窗口左边的模块浏览区可以看到在水箱仿真系统中包括水箱子模型、阀门子模型及 PID 控制子模型。直接在浏览区中点击或右键点击它们，并在弹出菜单中选择［ look under mask 】，可以看到这些模块实现的细节结构，如图所示。
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19
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20
.
21
这里暂时不讨论具体的系统模型的构造问题，我们可以先在这个已经建立好的系统模型上进行修改，体验模糊逻辑与仿真环境结合使用的优势。
字分别代表服务和食
物的质量（ 10 表示
非常好， 0 表示非常
差），这时小费与它
.
们之间的关系又应4当8
如何反映呢？
假设是二元线性关系用下列 MATLAB 语句可绘出下图。
.
49
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50
可以看到，如果不考虑服务质量因素比食物质量因素对于小费的支付占有更大的比重，上面的关系图形已经能够反映一些实际的情况了。假如希望服务质量占小费的 80 % , 而食物仅占 20 ％。这里可以设定权重因子：
注意将鼠标箭头放置图内，移动鼠标可得到不同角度的视图，如下图所示。
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15
Matlab模糊控制仿真演示例子
模型sltank.mdl ——使用模糊控制器对水箱水位进行控制。
假定水箱有一个进水口和一个出水口，可以通过控制一个阀门来控制流入的水量（即水位高度），但是流出的速度取决于出水口的半径（定值）和水箱底部的压力（随水箱中的水位高度变化）。系统有许多非线性特性。
真。
.
31
学习 MATLAB 仿真工具的一个快速有效的方法就是学习示例模型，通过看懂这些模型和模块的功
能以及搭建过程，可以很快熟悉和掌握如何使用 MATLAB 仿真工具来设计和搭建自己独特的模型。

模糊控制系统的MATLABSIMULINK仿真与分析

收稿日期:2000207203　基金项目:河南省教委自然科学基金项目(97465001)　作者简介:王东云(19642),男(汉族),湖南津市人,中原工学院电气工程系副教授、工学博士.　第11卷第4期郑州纺织工学院学报V ol.11　N o.42000年12月JOURNA L OF ZHENGZH OU TEXTI LE INSTITUTE Dec.,2000 文章编号:100724945(2000)0420001204模糊控制系统的MAT LAB ΠSI MULINK 仿真与分析王东云1,凌德麟2(1.中原工学院电气工程系;2.中原工学院院部,河南郑州　450007)摘要:　针对M AT LAB ΠSI M U LI NK 的模糊控制工具箱的使用方法和应用的相关文献尚未见到的情况,介绍了基于M AT 2LA B ΠSI M U LI NK 的模糊控制系统仿真分析的方法与步骤.在仿真的基础上,研究了量化因子、比例因子对模糊控制性能的影响.关　键　词:　M AT LAB ΠSI M U LI NK;模糊推理系统;模糊控制;隶属度函数中图分类号:TP273.5 文献标识码:A MAT LAB 软件自1984年由美国的Math W orks 公司推出以来,其应用范围越来越广泛.目前的MAT LAB 已经成为国际上最为流行的软件之一[1].它除了传统的交互式编程之外,还提供了丰富的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像处理、方便的Windows 编程等便利工具.另外,MAT LAB 有很强的开放性,针对不同的应用学科,在MAT LAB 上可以推出不同的工具箱,这样就大大扩展了MAT LAB 的运用范围.目前,已经推出了控制系统的工具箱、系统辨识工具箱、神经网络工具箱、信号处理工具箱及模糊推理系统工具箱等许多学科性的工具箱,但针对具体的学科性的工具箱的使用方法和应用的相关文献尚未见到.因此本文详细介绍了利用MAT LAB5.0模糊推理工具箱,进行模糊控制系统的仿真与分析的方法与步骤.1　MAT LAB ΠSIMU LINK 简介MAT LAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言,基本语法单元是矩阵.变量的赋值采用:变量=表达式的形式,变量有全局变量和局部变量两种.MAT LAB 的数据结构非常简单,只有数据变量和字符变量两种.MAT LAB 语言有三种基本的程序结构:顺序结构、循环结构及分支结构.其中循环结构有FOR -E ND 循环和WHI LE -E ND 循环两种.FOR -E ND 循环的一般形式为:FOR x =表达式(形如x =起点:步长:终点)循环体E ND WHI LE -E ND 循环的一般形式为:WHI LE 表达式(表达式非零,则执行循环体)循环体E ND 分支、结构的一般形式为:IF (表达式(非零)) 语句体　1E LSE 语句体　2E NDMAT LAB 的M 文件在功能上可分为两种类型:文本文件和函数文件.这两种文件都是ASCII 码的文本格式.文本文件包含一系列专门的MAT LAB 语句,当运行一个文本文件时,将自动执行一系列命令直至给出最终结果,而不是交互地等待键盘输入,如M 文件的第一行包“FUNCTI ON ”,则这个文件就是函数文件.其一般形式:FUNCTI ON[输出函数1,输出函数2,…]=函数名(输入参数1,输入参数2,…).函数调用格式:[输出参数1,输出参数2,…]=函数名(输入参数1,输入参数2,…).M A T LA B 有很强的绘图功能,用命令plot ()实现.SI MU LI NK 子库是一个建模、分析各种物理和数学系统的软件.它用框图表示各系统的各个环节,用带方向的连线表示各环节的输入输出关系.SI M U LI NK 的启发十分丰富,只需在命令窗口键入“SI M U LI NK ”命令,此时出现一个SI M U LI NK 窗口,包含七个模型库和一个DE M OS ,分别是:信号源库、输出库、离散系统库、线性系统库、非线性系统库及扩展系统库.在这些库中你可以找到你所需的每个环节,必要时,你还可以建立自己的环节库.具体方法可参见文献[2].2　利用M A T LA B 建立模糊控制仿真系统2.1　利用图形编辑器编辑模糊推理系统(FIS )在MAT LAB 的命令状态下键入Fuzzy.模糊推理系统图形编辑器如图1所示.它显示了模糊推理系统的高层信息.在顶部有一标名为输入和输出的系统图表,通过双击输入或输出框,产生隶属函数编辑器;双击图表中心的模糊规则框,产生规则编辑器.图1　模糊推理系统图形编辑器图表的下方是显示当前FIS 名的文本区.窗口的左下角有一系列弹出菜单使你能定义用于模糊隐含程序的变量函数,右下方是提供关于当前变量信息的区域.通过单击输入或输出框来决定当前变量.如此我们构造了一个模糊推理系统,即建立了模糊控制器的输入输出变量名称、个数、变量的论域、分档、隶属度函数的形式、模糊运算方法、去模糊的方法、模糊规则集等.实际上我们可以利用show fis ()函数来查阅有关模糊推理系统的信息.另外还可以给刚刚建立的模糊推理系统取个名字,如:Firstfis.2.2　利用SIMU LINK 的图形编辑器构造模糊控制系统图2为一常规模糊控制系统.图2　常规的模糊控制系统结构其中:K 1、K 2为量化因子;K 3为比例因子.对如图2所示的模糊控制系统我们可以使用SI M 2U LI NK 的图形编辑器构造出,其步骤如下:(1)键入simulink ,进入SI MU LI NK 的图形编辑器.(2)在File ΠNew 下建立一个M odel 文件.(3)根据控制系统结构,利用SI MU LI NK 的图形编辑器,从SI MU LI NK 的模型库中“拖出”所需的各个环节,如在Blockets &T oolboxes 中的SI MU LI NK Fuzzy 库中,我们可以“拖出”Fuzzy logical controller ,在Linear 库或其它库中,我们可以设定控制对象.最后我们可以构造出所需的控制系统(见图3).图3　模糊控制系统控制框图注意在“拖出”所需的各个环节后,可以设置各环・2・郑州纺织工学院学报 2000年　第11卷　节的参数.如设置比例环节的比例系数等.注意在设置模糊控制器时,要把在第一步建立的模糊推理系统与之统一起来,这样就可以在仿真时使用.这时我们可以使用MAT LAB 命令:afuzzycontroller =readfis (‘firstfis ’)其中firstfis 为在第一步建立的模糊推理系统名,接下来我们可以开始仿真.3　基于MAT LAB 的模糊控制仿真分析实例对图2的一个经典的二维模糊逻辑控制器,比例因子K 1和K 2分别相当于模糊控制的比例作用和微分作用的系数,K 3则相当于总的放大倍数[3,4].K 1,K 2增大,相当于控制器的比例作用、微分作用增强;而K 3增大,相当于控制器的放大倍数加大.如图4为不同K 1时系统的阶跃响应.如图5为不同K 3时系统的阶跃响应.由以上仿真结果,我们不难分析出量化因子和比例因子对控制系统性能的影响:图4　K 1为不同值的系统响应图5　K 3为不同值的系统响应 (1)K 1越大,系统调节惰性越小,上升速率越快.(2)K 1过大,系统上升速率过大,产生的超调大,使调节时间增长,严重时还会产生振荡乃至系统不稳定.(3)K 1过小,系统上升速率较小,系统调节隋性变大,同时也影响系统的稳态性能,使稳态精度降低.(4)K 3增大,相当于系统总的放大倍数增大,系统的响应速度加快.(5)K 3过大,会导致系统输出上升速率过大,从而产生过大的超调乃至振荡和发散.(6)K 3过小,系统的前向增益很小,系统输出上升速率较小,快速性变差,稳态精度变差.4　结　语利用MAT LAB 来实现模糊控制器的仿真分析非常简便,为研究模糊控制理论、设计模糊控制器提供了有力的工具.如何利用MAT LAB 来实现自适应模糊控制器的仿真分析与设计,应是我们下一步要研究的问题.参考文献:[1]　张培强.M AT LAB 语言—演算纸式的科学工程计算语言[M].合肥:中国科技大学出版社,1995.228-327.[2]　施阳,李涛,许忻等.M AT LAB 语言精要及动态仿真工具S imulink[M].西安:西北工业大学出版社,1998.356-367.[3]　孙庚山,兰西柱.工程模糊控制[M].北京:机械工业出版社,1995.76-81.[4]　章正斌,吴汝善,于健.模糊控制工程[M].四川:重庆大学出版社,1995.288-290.(下转第7页)・3・　第4期王东云等:模糊控制系统的M AT LAB ΠSI M U LI NK 仿真与分析 (2)与静态冰蓄冷相比,动态冰蓄冷有以下特点:蓄冰槽内水温分布较均匀,不会出现温度不均及槽体的结构产生的“死区”.由于减少了管外冰壳造成的热阻,使水温下降较快,提高了整体结冰速度;且水流均匀冲刷盘管壁面,增大了管外的换热系数,充分利用了水的显热与潜热蓄冷的能力.(3)建议在冰蓄冷的过程中,采用动态的蓄冷过程.提高水的显热及潜热的利用能力.同时由于动态蓄冰时,槽体内水温低并且均匀,使释冷水温在较长时间保持稳定,提供较大的释冷速率,适应于短时间内需要大量的冷量的场合.国内一些公共建筑,如:体育馆、影剧院、会堂等均可采用动态冰蓄冷技术,提高经济效益.5　致谢本实验得到了中原工学院暖通空调教研室周光辉、范晓伟、王军及其专业实验室付光轩、刘寅等老师的大力帮助,在此表示感谢.参考文献:[1]　方贵银.蓄冷平板堆积床动态蓄冷性能研究[J ].制冷,1999,(2):1-6.[2]　华泽钊,刘道明.蓄冷技术及其在空调中的应用[M].北京:科学出版社,1997.48-64.[3]　张永铨.蓄冷空调系统[M].北京:中国建筑工业出版社,1998.20-38.[4]　W.D.马克劳斯基.陈义雄译.冰蓄冷与区域供冷[J ].暖通空调,1996,(1):71-73.Experimental R esearch of W ater T emperature Form ation in theCooling Storage T ank for Dynamic and Static Perform ance Cooling SystemsLI U Jian 1,G ONG Y i2(1.X i ′an University of Architecture &T echnology ,X i ′an 710049;2.Zhongyuan Institute of T echnology ,Zhenzhou 450007,China ) Abstract :　The purpose of this paper focuses specially on the experimental research on the water tem perature formation mechanism of the ice storage processes on the external melt ice 2on 2coil system in the ice storage tank ,in which the system op 2erats with different performance.Through the research of this system ,the characteristic of the initial tem perature of the cooling water with the time is studied.The result can be used by engineering designer.K ey w ords :　evaporator helical coil ;ice storage am ount ;cooling space(上接第3页)Simulation and Analysis for Fuzzy ControlSystem B ased on MAT LAB ΠSIMU LINKWANG Dong 2yun ,LI NG De 2lin(Zhongyuan Institute of T echnology ,Zhengzhou 450007,China ) Abstract :　Methods for simulating and analyzing fuzzy control system with MAT LAB ΠSI MU LI NK are introduced in thispaper ,for no relating references were published.Further m ore effect on performance of fuzzy control system by quantum factor and proportional factor is studied.K ey w ords :　MAT LAB ΠSI MU LI NK;fuzzy inference system (FIS );fuzzy control ;membership function・7・　第4期刘　建等:动、静态冰蓄冷蓄冷槽水温变化的实验分析。

模糊控制系统仿真

图一：系统经过模糊控制器后的输出：
图二：系统未经过模糊控制后的输出：
图三：模糊控制器的输入：
图四：模糊控制器的输出：
实验结果分析：由上图可知加入模糊控制后是的一阶系统的调节时间变长了。由于模糊规则划分的不是很细，而且，初学对于控制规则的掌握不是很深，导致加入模糊控制后使调节时间变长：
3.e，de和u语言变量的选取
e7个：NB,NM,NS,ZERO,PS,PM,PB
ec7个：NB,NM,NS,ZERO,PS,PM,PB
U 7个：NB,NM,NS,ZERO,PS,PM,PB
4.模糊规则确定
e
ec
NB
NM
NS
ZERO
PS
PM
PB
NB
NB
NB
NB
NB
NM
NS
ZERO
NM
NB
NB
NM
NM
5.隐含和推理方法的制定
•隐含采用‘mamdani’方法: ‘max-min‘
•推理方法，即‘min‘方法
•去模糊方法：重心法。
•选择隶属函数的形式：三角型
三．实验步骤
1.建立fuzzy（fis）文件。
（1）在主窗口输入fuzzy，显示如下图所示
（2）选择Edit Add Variable Input，增加一个输入，使之成为两输入一输出。
六．实验中遇到的问题
（1）输出的稳态误差非常大。原因：一些参数设置不合理
（2）输出后一直不能稳定。原因：模糊规则出错
（3）输出后震荡很厉害。原因：加入的一阶保持系统参数设置太大
（4）由于不能熟悉掌握matlab的仿真功能，而导致不能导入模糊控制器，及时间出错等问题。
智能控制实验报告

模糊控制系统的建模与仿真

模糊控制系统的建模与仿真概述：模糊控制系统是一种基于模糊逻辑运算的控制系统，具有较强的适应性和灵活性，由于其能够模拟人类判断思维，因此在实际应用中得到了广泛的应用。

本文主要介绍模糊控制系统的建模方法和仿真过程，并以一个实际的调节系统为例，详细阐述了模糊控制系统建模和仿真的具体步骤和操作过程。

一、模糊控制系统的建模1、模糊控制系统基本结构模糊控制系统主要包括模糊化、规则库、推理机和解模糊化等四个核心部分，基本结构如下图所示：2、模糊化过程模糊化是将输入量从实数域映射到模糊集合中的过程，其目的是将输入量的精确值转化为对应的模糊语言变量。

模糊化的基本方法是将实数值用隶属度函数映射到模糊集合中，然后用一个三元组表示模糊集合，即（集合名称，隶属度函数，隶属度范围）。

3、规则库规则库是模糊控制系统的核心部分，它是由一系列模糊化的输入量和对应的输出变量构成的，每个规则由若干个前提条件和一个结论组成，并用“IF-THEN”规则表示。

4、推理机推理机负责推断和输出决策结果，包括模糊推理和模糊推断两个过程。

其中，模糊推理是根据规则库和输入量计算出所有规则的置信度，然后进行加权平均，得到系统输出的模糊集合；模糊推断是将模糊集合转换为实际输出值。

5、解模糊化解模糊化是将模糊输出结果转换为实际物理控制量的过程，它根据实际控制对象和需求选择合适的解模糊方法，常见的解模糊方法有最大值法、中心平均法、面积平均法等。

二、模糊控制系统的仿真模糊控制系统仿真是指通过计算机模拟模糊控制系统的运行过程，以便测试控制系统的性能和精度，并对系统进行优化和设计。

本文以一个加热器温度控制系统为例，介绍了模糊控制系统仿真的具体步骤和操作过程。

1、系统模型建立在模拟系统的基础上，我们需要了解系统的物理特性和控制特性，以此建立系统模型，并利用SIMULINK等软件实现仿真。

2、变量模糊化根据温度特性曲线及控制器的输出特性曲线等建立输入与输出模糊化函数，从而实现温度与控制器输出变量之间的映射。

模糊PID控制器的设计与仿真——设计步骤(修改)

模糊PID控制器的设计与仿真设计模糊PID控制器时，首先要将精确量转换为模糊量，并且要把转换后的模糊量映射到模糊控制论域当中,这个过程就是精确量模糊化的过程。

模糊化的主要功能就是将输入量精确值转换成为一个模糊变量的值,最终形成一个模糊集合。

本次设计系统的精确量包括以下变量:变化量e ，变化量的变化速率ec 还有参数整定过程中的输出量ΔKP ，ΔKD，ΔKI，在设计模糊PID 的过程中，需要将这些精确量转换成为模糊论域上的模糊值.本系统的误差与误差变化率的模糊论域与基本论域为：E=［—6，-4,—2，0,2,4，6];Ec=[—6，—4,-2,0，2，4,6]。

模糊PID控制器的设计选用二维模糊控制器。

以给定值的偏差e和偏差变化ec为输入；ΔKP ，ΔKD，ΔKI为输出的自适应模糊PID控制器，见图1。

图1模糊PID控制器（1）模糊变量选取输入变量E和EC的模糊化将一定范围(基本论域)的输入变量映射到离散区间(论域)需要先验知识来确定输入变量的范围.就本系统而言，设置语言变量取七个,分别为 NB，NM，NS，ZO,PS，PM,PB。

(2)语言变量及隶属函数根据控制要求，对各个输入，输出变量作如下划定：e，ec论域:{—6,—5，—4，—3，-2，—1,0，1，2，3，4，5，6｝ΔKP ，ΔKD，ΔKI论域：{—6，-5，—4，—3，—2，—1,0，1,2，3,4,5，6｝应用模糊合成推理PID参数的整定算法。

第k个采样时间的整定为).()(,)()(,)()(kKKkKkKKkKkKKkKDDDIIIPPP∆+=∆+=∆+=式中,,DIPKKK为经典PID控制器的初始参数。

设置输入变量隶属度函数如图2所示，输出变量隶属度函数如图3所示。

图2 输入变量隶属度函图3 输出变量隶属度函（3）编辑模糊规则库根据以上各输出参数的模糊规则表，可以归纳出49条控制逻辑规则，具体的控制规则如下所示:1.If （e is NB) and (ec is NB）then （kp is NB)(ki is PB)(kd is NS）（1）2.If (e is NB) and （ec is NM）then (kp is NB)(ki is PB)（kd is PS)(1)3.If (e is NB) and (ec is NS) then （kp is NM)(ki is PM)（kd is PB）（1)4.If (e is NB) and (ec is ZO) then (kp is NM）(ki is PM）（kd is PB)(1)5.If (e is NB）and （ec is PS) then (kp is NS)(ki is PS)（kd is PB）（1)6.If (e is NB）and (ec is PM) then （kp is ZO)(ki is ZO）(kd is PM)（1)7.If （e is NB）and （ec is PB）then (kp is ZO)(ki is ZO)(kd is NS）(1）8.If （e is NM）and (ec is NB）then （kp is NB）(ki is PB）(kd is NS）（1）9.If (e is NM）and （ec is NM）then (kp is NB)(ki is PB)(kd is PS）(1)10.If （e is NM) and (ec is NS) then （kp is NM）（ki is PM）（kd is PB）(1）11.If (e is NM）and （ec is ZO）then （kp is NS）(ki is PS)(kd is PM）(1)12.If (e is NM) and （ec is PS) then （kp is NS）(ki is PS）（kd is PM)（1)13.If (e is NM) and (ec is PM）then (kp is ZO）（ki is ZO)(kd is PS)（1）14.If （e is NM) and （ec is PB）then （kp is PS）（ki is ZO)（kd is ZO）(1)15.If (e is NS) and (ec is NB）then (kp is NM)(ki is PB）（kd is ZO)(1)16.If （e is NS）and (ec is NM）then (kp is NM）（ki is PM）(kd is PS）（1)17.If (e is NS) and （ec is NS) then （kp is NM）（ki is PS)(kd is PM)(1）18.If （e is NS）and （ec is ZO) then (kp is NS）(ki is PS）(kd is PM)(1）19.If (e is NS）and （ec is PS）then (kp is ZO)(ki is ZO）（kd is PS）（1)20.If （e is NS）and (ec is PM）then (kp is PS）（ki is NS）（kd is PS）（1）21.If （e is NS) and (ec is PB) then (kp is PS)(ki is NS)（kd is ZO)(1)22.If (e is ZO）and (ec is NB）then （kp is NM）（ki is PM）(kd is ZO）(1）23.If (e is ZO）and (ec is NM) then (kp is NM)（ki is PM)(kd is PS)（1)24.If (e is ZO) and (ec is NS）then (kp is NS)（ki is PS）（kd is PS)（1）25.If （e is ZO）and （ec is ZO）then （kp is ZO）（ki is ZO)(kd is PS）(1)26.If (e is ZO) and （ec is PS) then (kp is PS）(ki is NS)（kd is PS)(1)27.If （e is ZO）and (ec is PM) then （kp is PM)（ki is NM）（kd is PS）(1）28.If (e is ZO）and (ec is PB）then (kp is PM)（ki is NM）（kd is ZO)（1)29.If （e is PS) and （ec is NB）then （kp is NS)(ki is PM)（kd is ZO）(1)30.If （e is PS) and (ec is NM) then (kp is NS)（ki is PS）（kd is ZO）(1）31.If (e is PS）and (ec is NS）then (kp is ZO)(ki is ZO）（kd is ZO）（1)32.If （e is PS) and (ec is ZO) then （kp is PS）（ki is NS)（kd is ZO)（1)33.If （e is PS) and （ec is PS) then (kp is PS）（ki is NS）（kd is ZO）（1)34.If (e is PS) and (ec is PM）then （kp is PM）(ki is NM)（kd is ZO）(1）35.If （e is PS) and (ec is PB）then （kp is PM）（ki is NB)（kd is ZO）（1)36.If (e is PM）and （ec is NB）then （kp is NS)（ki is ZO)(kd is NB）(1）37.If （e is PM）and （ec is NM) then (kp is ZO）(ki is ZO）（kd is PS)(1)38.If (e is PM）and （ec is NS) then （kp is PS)（ki is NS）（kd is NS）（1)39.If (e is PM) and (ec is ZO）then （kp is PM)（ki is NS)（kd is NS)（1）40.If (e is PM）and (ec is PS) then （kp is PM）(ki is NM)(kd is NS）（1)41.If （e is PM）and （ec is PM) then (kp is PM）(ki is NB）(kd is NS)（1）42.If (e is PM) and (ec is PB）then （kp is PB)（ki is NB）(kd is NB）（1）43.If (e is PB）and （ec is NB) then (kp is ZO)（ki is ZO）（kd is NB)(1)44.If (e is PB）and （ec is NM) then (kp is ZO）（ki is ZO)（kd is NM)（1)45.If （e is PB）and (ec is NS) then （kp is PM)(ki is NS)(kd is NM）（1)46.If （e is PB) and （ec is ZO) then (kp is PM)(ki is NM)(kd is NM）(1)47.If （e is PB) and (ec is PS) then (kp is PM）(ki is NM)(kd is NS）(1)48.If (e is PB) and (ec is PM）then (kp is PB)(ki is NB）(kd is NS)（1）49.If (e is PB) and (ec is PB）then （kp is PB）(ki is NB)（kd is NB)（1）把这49条控制逻辑规则，键入到模糊规则库中，如图4.图4 模糊规则库(5）模糊PID 控制器仿真利用MATLAB 软件中的Simulink 仿真环境，可以对模糊PID 控制器系统进行模拟仿真实验,来检验设计是否达到要求。

模糊控制系统的建模

x1 (t ) F1 ( x1 (t ), x2 (t )) a11 ( x1 (t ), x2 (t )) x1 (t ) a12 ( x1 (t ), x2 (t )) x2 (t ) a13 ( x1 (t ), x2 (t )) x1 (t ) x2 (t ) a14 ( x1 (t ), x2 (t ))
模糊控制系统的建模
引言模糊控制系统的输入输出模型模糊控制系统的状态空间模型仿真实验的步骤和结果结论
引言——系统建模方法概述
机理建模法系统辨识建模法遗传算法建模法小波分析建模法模糊推理建模法神经网络建模法 Petri 网建模法
基于模糊推理的控制系统建模
本文提出一种基于模糊推理的关于控制系统的建模方法，称为模糊推理建模法，该方法根据模糊逻辑系统的插值机理将关于被控对象的模糊推理规则库转换为一类变系数非线性微分方程，从而得到控制系统的数学模型，这样便解决了在模糊控制系统中被控对象难于建模的问题。
仿真实验的步骤和结果
假定一个系统，其真实模型为Var der Pol方程。 X Y 1）确定论域 Y ，，或者X 1 ， 2 。 2）计算峰点：等距划分以上两个论域，计算峰 ) X ) y y i ，j ，或者 X i(1) ，(j2) ，计算出，或者 X ij(1， ij( 2。 y X 点 (i , b c d 3）分片计算系数 a (i, j ) ，(i, j ) ，(i, j ) ，(i, j ) 或者anmj ) (n 1,2; m 1,2,3,4) ）给定初值，逐片求解微分方程，在逐片求解时，随着时间的推移，方程的解曲线从一片向另一片过渡，前一片的终值作为后一片的初值。
模糊控制系统的输入输出模型
y y 设 Y [a1 , b1 ] ， [a2 , b2 ] ， [a3 , b3 ] 分别为 y (t ) ，(t ) ，(t ) 的 Y Y 论域， {Ai }(1i p) ， {B j }(1 j q) ，C {Cij }(1i p,1 j q) ，分别为 A B 论域上的模糊划分，其中 Ai F (Y ) ， j F (Y ) ，ij F (Y) B C ij y B C 叫做基元；y i ，y j ，分别为 Ai ， j ， ij 的峰点，满足条件 a1 y1 y2 y p b1，a2 y1 y2 y p b2 。由此形成模糊推理规则库， If y (t ) is Ai and y (t ) is B j then y(t ) is Cij ，（1）则该模糊逻辑系统可表示成二元分片插值函数：

模糊PID控制器的设计与仿真——设计步骤

模糊PID控制器的设计与仿真——设计步骤1.确定控制目标和系统模型：首先确定需要控制的目标，并建立系统模型。

系统模型可以是实际系统的数学模型，也可以是通过实验和观测得到的经验模型。

2.设计模糊控制器的输入和输出变量：根据系统模型和控制目标，确定模糊控制器的输入和输出变量。

输入变量通常是系统误差和误差变化率，输出变量是控制信号。

3.设计模糊控制器的模糊集合：为每个输入和输出变量定义模糊集合。

模糊集合可以是三角形、梯形或高斯分布等形状，根据实际情况选择最合适的形状。

4.设计模糊控制器的规则库：根据经验和专业知识，设计模糊控制器的规则库。

规则库是一组条件-结论对，规定了在不同情况下如何调整输出变量。

5. 进行仿真实验：使用仿真软件（如MATLAB/Simulink）或自己编写的代码，将设计好的模糊PID控制器与系统模型进行结合，进行仿真实验。

6.优化和调整模糊控制器参数：根据仿真实验的结果，通过优化和调整模糊PID控制器的参数，使系统的性能达到预期要求。

可以使用试验-分析-调整的方法，不断迭代优化直到满意为止。

7.实际系统应用：在仿真实验中验证通过后，将优化调整好的模糊PID控制器应用到实际系统中，进行实际控制。

过程中需要注意安全性和稳定性，随时进行监控和调整。

总结：模糊PID控制器的设计和仿真步骤包括确定控制目标和系统模型，设计模糊控制器的输入和输出变量，设计模糊控制器的模糊集合，设计模糊控制器的规则库，进行仿真实验，优化和调整模糊控制器参数，最后将优化的模糊PID控制器应用到实际系统中。

在整个过程中，需要根据实际情况不断尝试和调整，使模糊PID控制器能够更好地适应它所控制的系统。

基于模糊逻辑的控制系统建模与仿真研究

基于模糊逻辑的控制系统建模与仿真研究控制系统是一种应用广泛的技术手段，可以对各种物理系统进行控制和调节。

传统的控制系统设计通常采用精确的数学模型来描述系统，但是在实际应用中，由于各种因素的影响，这些精确的模型往往无法真实地反映系统的行为。

针对这一问题，模糊逻辑控制系统就应运而生。

模糊逻辑控制系统建立在模糊数学理论的基础上，它采用模糊集合来描述系统变量，将控制规则表达为模糊推理规则，并使用模糊推理进行控制。

相较于传统的精确控制系统，模糊逻辑控制具有更好的鲁棒性和适应性，在实际应用中也取得了良好的效果。

因此，对于模糊逻辑控制系统的建模与仿真研究具有重要的理论和应用价值。

一、模糊逻辑控制系统的基本原理模糊逻辑控制系统的基本原理是将控制对象和控制规则映射到模糊集合上，通过模糊推理实现对控制对象的控制和调节。

具体而言，模糊逻辑控制系统分为输入端、模糊推理和输出端三个主要部分。

在输入端，模糊逻辑控制系统将控制对象的各个参数映射为模糊集合，并进行模糊化处理。

在模糊推理部分，根据具体的控制规则和模糊推理算法，对模糊输入进行推理，得出模糊控制输出。

在输出端，将模糊输出进行去模糊化处理，并将结果映射到控制对象的参数上，实现对控制对象的控制和调节。

二、模糊逻辑控制系统建模的方法针对模糊逻辑控制系统建模的问题，一种常用的方法是结合控制系统设计的经验和基本理论，采用模糊数学的方法来描述控制对象和控制规则，并使用模糊推理算法进行模拟。

具体而言，模糊逻辑控制系统建模的过程可以分为以下几个步骤：1.确定控制对象和输入参数确定控制对象以及需要进行控制的输入参数，将其映射为模糊集合，并进行模糊化处理。

2.建立控制规则库根据控制对象的特点和控制要求，建立模糊控制规则库。

控制规则库是模糊逻辑控制系统的核心，其中包含了各种输入下的输出规则，并根据实际情况设置了相应的模糊控制规则。

3.选择模糊推理算法针对控制规则库的特征和具体的设计需求，选择适合的模糊推理算法，进行模拟与分析。