模糊控制大作业_南航_智能控制
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模糊控制器大作业
一、题目要求
考虑如下某水下航行器的水下直航运动非线性模型:
()||a m m v k v v u y v
++==
其中v R ∈为水下航行器的前进速度, u R ∈为水下航行器的推进器推力,y R ∈为水下航行器的输出,航行器本体质量、附加质量以及非线性运动阻尼系数分别为
100,15,10a m m k ===。
作业具体要求:
1、分别采用fuzzy 工具箱设计模糊控制器使得系统稳定或跟踪期望指令信号。
2、分析量化因子和比例因子对模糊控制器控制性能的影响。
3、比较分析系统在模糊控制和PID 控制作用下的抗干扰能力(加噪声干扰)和抗非线性能力(加死区和饱和特性)。
二、构建模糊控制Simulink 仿真模型
1.模糊控制器的设计
(1)观测量:输入量、输出量(控制量)
由题目要求分析可知,在这个水下航行器的水下直航运动非线性模型中,输入量是水下航行器的推进器推力u R ∈,输出是水下航行器的前进速度v R ∈。 (2)根据系统实际情况,选择误差e ,误差变化ec 和控制量u 的论域
e range : [-6 6] ec range: [-6 6] u range: [-6 6]
(3)e ,de 和u 语言变量的选取
e 7个:NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB ec 7个:NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB u 7个:NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB
(4)模糊控制规则确定
表1 模糊规则表
图1 模糊控制规则的添加
在模糊控制器的设置中,分别对控制器中的E、EC、U进行设置,按照(2)中的选择确定论域范围,均为[-6 6],选择的隶属函数为高斯函数分布。
2.模糊控制的仿真
按照模糊控制器的结构在Simulink 环境下搭建仿真模型,如下图所示:
图2 水下航行器模糊控制器仿真
其中,system 子系统模型如下:
图3 水下航行器非线性模型仿真
由仿真图可以清晰看到量化因子K e 、K ec 和比例因子K u 。通过readfis 函数将模糊规则控制库‘fuzzy_controller.fis ’导入到fuzzy-logic controller 中。
当比例因子和量化因子设置为K e =4,K ec =2,K u =100,输出的阶跃响应如下:
1
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8
00.20.40.60.81time/s
s t e p r e s p o n s
e
图4 参数设置为K e =4,K ec =2,K u =100的阶跃响应
三、仿真系统性能分析
1.量化因子对模糊控制器性能的影响
在模糊控制器中,两个输入(即误差和误差的倒数)前要加入量化因子,将连续论域转化为离散论域,则量化因子e e x n K =
;对误差倒数,量化因子为ec
ec x m K =;模糊输出的控制量u 的比例因子为l
y K u u =
减小量化因子,设置K e =2,其他为K ec =2,K u =100保持不变。得到的系统阶跃响应输出如下:
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00.20.40.60.81time/s
s t e p r e s p o n s
e
图5 参数设置为K e =2,K ec =2,K u =100的阶跃响应
增大量化因子,设置K e =6,其他为K ec =2,K u =100保持不变。得到的系统阶跃响应输出如下:
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00.20.40.60.81time/s
s t e p r e s p o n s
e
图6 参数设置为K e =6,K ec =2,K u =100的阶跃响应
由图4、图5和图6的对比分析可以看出,量化因子K e 的大小对控制系统的动态性能影响很大。K e 增大时,系统阶跃响应加快,系统静差也随之减小。
2.比例因子对模糊控制器性能的影响
减小比例因子,设置K u =80,其他K e =2,K ec =2保持不变,得到的系统阶跃响应输出如下:
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00.20.40.60.81time/s
s t e p r e s p o n s
e
图7 参数设置为K e =2,K ec =2,K u =80的阶跃响应
增大比例因子,设置K u =500,其他K e =2,K ec =2保持不变,得到的系统阶跃响应输出如下:
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00.20.40.60.81time/s
s t e p r e s p o n s
e
图8 参数设置为K e =2,K ec =2,K u =500的阶跃响应
由图4、图7和图8的对比分析可以看出,比例因子K u 的大小对控制系统的动态性能影响很大。K u 增大时,系统阶跃响应加快,系统静差也随之减小。 四、模糊控制器和PID 控制器抗干扰性能比较
1.PID 控制系统仿真与抗干扰分析
(1)水下航行器PID 控制仿真
图9 水下航行器PID 控制仿真图