Simulink模糊控制教程
Simulink模糊控制教程
给出复杂模糊控制器设计实例和 结果展示
实战演练三：模糊控制器优化与改进
模糊控制器优化方法：遗传算法、粒子群算法等 改进模糊控制器性能的措施：调整隶属度函数、增加模糊规则数量等 实际应用中模糊控制器的调试与测试 案例分析：某工业过程控制中模糊控制器的应用与优化
实战演练四：模糊控制器在实时系统中的应用
更多可能性。
模糊控制理论的研 究将更加注重实际 应用，与工程实践 的结合将更加紧密， 推动工业自动化领 域的进步与发展。
模糊控制在工业自动化领域的应用前景
工业自动化领域的现状和 趋势
模糊控制技术的优势和特 点
模糊控制在工业自动化领 域的应用案例
模糊控制在工业自动化领 域的未来发展前景
感谢观看
汇报人：XX
控制器性能评估
评估指标：准确性、稳定性、鲁棒性 评估方法：仿真实验、实际测试 评估工具：Simulink、Matlab/Simulink 评估步骤：设计控制器、搭建仿真模型、进行实验测试、分析实验结果
05
Simulink模糊控制应用实例
模糊控制在电机控制系统中的应用
模糊控制原理简介
模糊控制在电机控制中的应用实 例
练
01
添加章节标题
02
Simulink模糊控制简介
模糊控制基本概念
模糊控制是一种 基于模糊集合理 论的控制方法， 通过将输入变量 模糊化，将模糊 逻辑应用于控制
系统。
模糊控制的基 本原理是通过 模糊化、模糊 推理和去模糊 化三个步骤实
现控制。
模糊集合理论是 模糊控制的基础， 它通过模糊集合 来表示输入和输 出变量，并使用 模糊逻辑规则进
去模糊化操作
定义：将模糊逻辑系统输出 的模糊集合转换为清晰值的 过程
模糊逻辑工具箱在Simulink中的使用资料
模糊逻辑工具箱在Simulink中的使用最近在写小论文，用到了Matlab中的模糊逻辑工具箱和虚拟现实工具箱，发现网上的资料很少，特别是没有讲到在Simulink中怎么使用这两个工具箱，这里简单介绍一下怎样在simulink中加入模糊逻辑。
我用的Matlab 7.0。
模糊逻辑的理论知识就不介绍了，要想知道的话…去查书吧，多得很。
下面用一个简单的例子作介绍：（本例不是特别针对实现什么功能，只是为了介绍方便）第一部分创建一个模糊逻辑（.fis文件）第一步：打开模糊推理系统编辑器步骤：在Commond Window 键入fuzzy回车打开如下窗口，既模糊推理系统编辑器第二步：使用模糊推理系统编辑器本例用到两个输入，两个输出，但默认是一个输人，一个输出步骤：1、添加一个输入添加一个输出得如下图2、选择Input、output(选中为红框)，在Name框里修改各输入的名称并将And method 改为prod，将Or method 改为 probor提示：在命名时’_’在显示时为下标，可从上图看出。
第三步：使用隶属函数编辑器该编辑器提供一个友好的人机图形交互环境，用来设计和修改模糊推理系中各语言变量对应的隶属度函数的相关参数，如隶属度函数的形状、范围、论域大小等，系统提供的隶属度函数有三角、梯形、高斯形、钟形等，也可用户自行定义。
步骤：1、双击任何一个输入量（In_x、In_y）或输出量打开隶属度函数编辑器。
2、在左下处Range和Display Range处添加取值范围，本例中In_x和In_y的取值范围均为[0 10], Out_x和Out_y的取值范围均为[0 1]3、默认每个输入输出参数中都只有3个隶属度函数，本例中每个输入输出参数都需要用到五个，其余几个需要自己添加：选中其中一个输入输出参数点击Edit菜单，选Add MFS…打开下列对话框将MF type设置为trimf(三角形隶属度函数曲线，当然你也需要选择其他类型)将Number of MFs 设置为2点击OK按钮同样给其他三个加入隶属度函数4、选中任何一个隶属度函数（选中为红色），在Name 中键入名称，在Type中选择形状，在Params中键入范围，然后回车如下图：本例中：In_x,In_y隶属度函数相同，如下打开下了对话框2、添加规则选中IXL2,IYL2,OXL2,none(表示不被选中任何隶属度函数),and选项，权重Weight均设为1，然后点击Add rule 添加规则，同理添加其他规则。
模糊控制simulink实例
模糊控制simulink实例一、模糊控制概述模糊控制是一种基于人工智能的控制方法，它模拟人类的思维方式进行控制决策。
模糊控制的核心思想是将模糊语言和模糊推理应用于控制系统中，通过建立模糊规则和模糊集合来实现对系统的控制。
模糊控制具有适应性强、处理非线性和复杂系统能力强等优点，在工业控制领域得到了广泛应用。
二、Simulink简介Simulink是MathWorks公司开发的一款基于MATLAB的通用仿真平台。
Simulink提供了一个直观的图形化界面，可以用于设计、模拟和实现各种系统模型。
Simulink 支持多领域的仿真，包括控制系统、信号处理、通信系统等，同时也提供了丰富的库函数和工具箱，方便用户进行系统建模与仿真。
三、模糊控制在Simulink中的应用模糊控制在Simulink中的应用可以通过Fuzzy Logic Toolbox来实现，该工具箱提供了一系列用于模糊控制设计和仿真的函数和模块。
下面介绍一个简单的模糊控制实例来说明模糊控制在Simulink中的应用。
3.1 系统建模首先，我们需要确定模糊控制系统的输入、输出和控制规则。
假设我们要设计一个小型的温度控制系统，系统的输入是环境温度（T），输出是加热器的电压（V）。
根据经验，我们可以定义几个模糊集合来描述温度和电压的状态，例如”冷”、“适中”和”热”。
然后，我们可以根据这些模糊集合定义一些模糊规则，例如”当温度冷时，增加电压”等。
3.2 模糊控制器设计在Simulink中，我们可以使用Fuzzy Logic Controller模块来设计模糊控制器。
该模块提供了一种快速且简单的方法来创建模糊控制器。
首先，我们需要定义输入和输出的模糊集合，以及模糊规则。
然后，我们可以将这些参数传递给Fuzzy Logic Controller模块，并设置输入输出的信号传递方式。
3.3 系统仿真在完成模糊控制器的设计后，我们可以进行系统的仿真。
在Simulink中，我们可以通过连接输入信号和模拟环境来模拟系统的行为。
Simulink模糊控制教程PPT课件
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模糊 系统演示程序
函数 defuzzdm fcmdemo gasdemo
juggler invkine irisfcm noisedm
slbb slcp sltank sltankrule sltbu
功能
去模糊方法 FCM聚类方法演示（二维） 使用减法聚类的ANFIS演示 魔球演示 机械臂的倒置 FCM聚类演示（四维） 自适应噪声对消 球棒控制 倒立摆控制 水位控制 水位控制（得用规则观测器） 卡车倒车控制
功能
由两个S形隶属度函数的差构成的 隶属度函数 联合高斯型隶属度函数 高斯型隶属度函数 广义钟形隶属并函数 Ⅱ形隶属度函数 由两个S形隶属度函数的积构成的 隶属度函数 S状隶属度函数 S形隶属并函数 梯形隶属度函数 三角形隶属度函数 Z形隶属度函数
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FIS数据结构管理
函数
功能
addmf
建立新的FIS
parsrule
模糊规则解析
plotfis
绘图表示FIS
plotmf
绘制出给定变量的所有隶属度函数
readfis
从磁盘中装入FIS
rmmf
从FIS中删除隶属度函数
rmvar
从FIS中删除变量
setfis
设置模糊系统的特性
showfis
显示带注释的FIS
showrule
显示FIS规则
writefis
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2模糊推理系统编辑器（Fuzzy） 执行Fuzzy命令
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3．隶属度函数编辑器（Mfedit） 命令窗口键入”mfedit”
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模糊控制实例及simulink仿真实验报告
模糊控制实例及simulink仿真实验报告
一、背景介绍
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，其优点在于可以很好地处理复杂的非线性和不确定性系统，而且不需要精确的数学模型和计算，能够快速实现控制的优化。
二、实例介绍
本次实例采用一个双轮小车为对象，实现小车在平面上向指定位置运动的控制。
通过小车的速度和转向角两个输入变量，输出一个模糊控制信号，控制小车前进和转向。
三、实验过程
1. 建立模糊控制系统模型
打开Simulink软件，建立一个新模型，模型中包括输入变量、输出变量和控制器。
2. 设计输入变量和输出变量
（1）设计输入变量
本实例选择小车速度和转向角两个输入变量，每个变量包含三个模糊集合，速度变量分别为“慢速”、“中速”、“快速”，转向角变量分别为“左转”、“直行”、“右转”。
（2）设计输出变量
模糊控制信号输出变量选择小车的前进和转向，每个变量包含三个模糊集合，分别为“慢行”、“中行”、“快行”、“左转”、“直行”、“右转”。
3. 建立控制器
建立模糊控制器，包含输入变量和输出变量的关系，建立控制规则库和模糊关系。
4. 仿真实验
在Simulink下进行仿真实验，调整控制器参数，观察小车运动状态，对比试验。
四、实验结果
经过多次试验和调整，得到最优的小车模糊控制参数，可以实现小车的平滑运动
和准确转向。
五、实验结论
本实验通过建立一个小车的模糊控制系统，可以有效实现小车的平滑运动和准确转向，控制效果优于传统的PID控制方法。
模糊控制可以很好地处理非线性、不确定性和模糊性的系统，适合许多需要快速优化控制的场合。
MATLAB设计模糊控制器并用simulink仿真
MATLAB设计模糊控制器并用simulink仿真
环境：MATLAB R2012a
目录
一、设计模糊控制器
1.1 创建项目文件夹
1.2 打开MATLAB
1.3 设计模糊控制器
二、设置控制系统
三、simulink仿真
一、设计模糊控制器
1.1 创建项目文件夹
在此路径如图
1.2 打开MATLAB
打开MATLAB R2012a切换当前目录为上一步路径，如图
1.3 设计模糊控制器
打开模糊控制器设计对话框
根据模糊控制器的输入输出设计模糊控制器，在此以二输入一输出为例。
完成后如图（左）所示，然后对每个输入输出变量设置隶属函数，如图（右）。
添加论域数量
设置隶属函数
完成后如图所示
设计模糊规则
保存刚刚设计的模糊控制器，如下图所示
加载模糊控制器到MATLAB中
二、设置控制系统
打开simulink仿真器
设计控制系统
设计完成如图所示
添加第一节中设计的模糊控制器，如下图
自此控制系统设计结束
三、simulink仿真
在仿真之前需要进行如下设置
开始仿真。
基于simulink的模糊PID控制例子
1 模糊PID用命令Fuzzy 打开模糊控制工具箱。
Anfisedit 打开自适应神经模糊控制器，它用给定的输入输出数据建个一个模糊推理系统，并用一个反向传播或者与最小二乘法结合的来完成隶属函数的调节。
乘法结合的来完成隶属函数的调节。
Surfview Surfview (newfis)(newfis)可以打开表面视图窗口可以打开表面视图窗口可以打开表面视图窗口8.1 模糊PID 串联型新建一个simulink 模型同时拖入一个fuzzy logic controller 模块，双击输入已经保存的fis 模糊控制器的名字。
由于这个控制模块只有一个输入端口，需要用到mux 模块。
模糊结合PID,PID,当输出误差较大时，用模糊校正，当较小时，当输出误差较大时，用模糊校正，当较小时，用PID 校正。
校正。
8.2 模糊自适应PID（1）PID 参数模糊自整定的原则参数模糊自整定的原则PID 调节器的控制规律为调节器的控制规律为: u( k) = Kp e( k) + Ki : u( k) = Kp e( k) + KiΣe( i) + Kd ec( k) 其中其中: Kp : Kp 为比例系数为比例系数为比例系数; Ki ; Ki 为积分系数为积分系数为积分系数; Kd ; Kd 为微分系数为微分系数; e( k) ; e( k) 、ec( k) 分别分别为偏差和偏差变化率为偏差和偏差变化率..模糊自整定PID参数的目的是使参数Kp 、Ki 、Kd 随着e 和ec 的变化而自行调整的变化而自行调整,,故应首先建立它们间的关系故应首先建立它们间的关系. . 根据实际经验根据实际经验,,参数Kp 、Ki 、Kd 在不同的e 和ec 下的自调整要满足如下调整原则下的自调整要满足如下调整原则: :(1) 当e 较大时较大时,,为加快系统的响应速度为加快系统的响应速度,,防止因开始时e的瞬间变大可能会引起的微分溢出起的微分溢出,,应取较大的Kp 和较小的Kd ,同时由于积分作用太强会使系统超同时由于积分作用太强会使系统超调加大调加大,,因而要对积分作用加以限制因而要对积分作用加以限制,,通常取较小的Ki 值;(2) 当e 中等大小时中等大小时,,为减小系统的超调量为减小系统的超调量, , 保证一定的响应速度保证一定的响应速度, Kp , Kp 应适当应适当减小减小;;同时Kd 和Ki 的取值大小要适中的取值大小要适中; ;(3) 当e 较小时较小时,,为了减小稳态误差为了减小稳态误差, Kp , Kp 与Ki 应取得大些应取得大些,,为了避免输出响应在设定值附近振荡在设定值附近振荡,,同时考虑系统的抗干扰性能同时考虑系统的抗干扰性能,,Kd 值的选择根据|ec|值较大时，Kd 取较小值，通常Kd 为中等大小。
基于simulink的模糊控制仿真
基于simulink的模糊控制仿真已知系统的传递函数为：1/(10s+1)*e(-0.5s)。
假设系统给定为阶跃值r=30，系统初始值r0=0.试分别设计(1)常规的pid控制器；(2)常规的模糊控制器；（3）比较两种控制器的效果；(4)当通过改变模糊控制器的比例因子时，系统响应有什么变化？一、基于Simulink的PID控制器仿真与调试：调节后的kp，ki，kd分别为：10，1，0.05。
示波器观察到的波形为：二、基于Simulink的模糊控制器仿真与调试：（1）启动matlab后，在主窗口中键入fuzzy回车，屏幕上就会显现出如下图所示的“fiseditor”界面，即模糊推理系统编辑器。
（2）双击“输入数量”或“输出数量”模块框中的任意一个，弹出成员资格函数编辑器，缩写为MF编辑器。
（3）在fiseditor界面顺序单击菜单editor―rules出现模糊规则编辑器。
本设计采用双输入（偏差E和偏差变化EC）单输出（U）模糊控制器。
E的域为[-6,6]，EC的域为[-6,6]，u的域为[-6,6]。
它们的状态为负大（NB）、负中（nm）、负小（NS）、零（Zo）、正小（PS）、正中（PM）和正大（PB）。
语言值的隶属函数选择三角形的隶属函数。
选择Mamdani控制规则作为推理规则。
该控制器的控制规则表如图所示：Simulink仿真图如下：在调试过程中发现加入积分调节器有助于消除静差，通过试凑法得出量化因子，比例因子以及积分常数。
ke，kec，ku，ki分别是：3，2.5，3.5，0.27三、实验经验：通过比较pid控制器和模糊控制器，我们可知两个系统观察到的波形并没有太大的区别。
相对而言，对于给出精确数学模型的控制对象，pid控制器显得更具有优势，其一是操作简单，其二是调节三个参数可以达到满意的效果；对于给出给出精确数学模型的控制对象，模糊控制器并没有展现出太大的优势，其一是操作繁琐，其二是模糊控制器调节参数的难度并不亚于pid控制器。
实例：MATLABSimulink实现模糊PID控制
实例：MATLABSimulink实现模糊PID控制被控对象：Ts = 0.1;Plant = c2d(zpk([],[-1 -3 -5],1),Ts); %零极点模型，并离散化根据对象Plant，确定PID参数：C0 = pid(1,1,1,'Ts',Ts,'IF','B','DF','B'); % 定义PID结构C = pidtune(Plant,C0) %对PID参数进行优化[Kp, Ki, Kd] = piddata(C); % 输出参数得出PID结构及其参数值：接下来根据求出的PID参数确定GCE、GE 、GCU 和GU的取值：由模糊PID控制结构可得如下等式：Kp = GCU * GCE + GU * GEKi = GCU * GEKd = GU * GCE形式转换如下：GE = 10; %根据模糊控制的论语直接确定GCE = GE*(Kp-sqrt(Kp^2-4*Ki*Kd))/2/Ki=3.4285;GCU = Ki/GE=2.8631;GU = Kd/GCE=2.0138;模糊PID控制系统结构（连续模糊控制器）：图中的离散时间积分和微分块直接调用。
模糊控制器输入输出结构：模糊控制器输入输出隶属度函数：模糊控制器规则表：模糊控制器规则曲面图：连续模糊PID控制器，仿真结果：模糊PID控制系统结构（离散模糊控制器）：离散模糊控制器查询表：离散模糊PID控制器，仿真结果：主要代码如下：（1）、对象模型：Ts = 0.1;Plant = c2d(zpk([],[-1 -3 -5],1),Ts);（2）、PID参数优化：C0 = pid(1,1,1,'Ts',Ts,'IF','B','DF','B');C = pidtune(Plant,C0)[Kp, Ki, Kd] = piddata(C);（3）、比例因子确定：GE = 10;GCE = GE*(Kp-sqrt(Kp^2-4*Ki*Kd))/2/Ki;GCU = Ki/GE;GU = Kd/GCE;（4）、连续模糊PID控制建立：FIS = newfis('FIS','sugeno');%%% 定义输入E:FIS = addvar(FIS,'input','E',[-10 10]);FIS = addmf(FIS,'input',1,'Negative','gaussmf',[7 -10]); FIS = addmf(FIS,'input',1,'Positive','gaussmf',[7 10]); %%% 定义输入CE:FIS = addvar(FIS,'input','CE',[-10 10]);FIS = addmf(FIS,'input',2,'Negative','gaussmf',[7 -10]); FIS = addmf(FIS,'input',2,'Positive','gaussmf',[7 10]); %%% 定义输出u:FIS = addvar(FIS,'output','u',[-20 20]);FIS = addmf(FIS,'output',1,'Min','constant',-20);FIS = addmf(FIS,'output',1,'Zero','constant',0);FIS = addmf(FIS,'output',1,'Max','constant',20);% 定义规则:%% # If |E| is Negative and |CE| is Negative then |u| is -20 % # If |E| is Negative and |CE| is Positive then |u| is 0% # If |E| is Positive and |CE| is Negative then |u| is 0% # If |E| is Positive and |CE| is Positive then |u| is 20 ruleList = [1 1 1 1 1;... % Rule 11 2 2 1 1;... % Rule 22 1 2 1 1;... % Rule 32 23 1 1]; % Rule 4FIS = addrule(FIS,ruleList);gensurf(FIS) %生成模糊控制器（5）、离散模糊控制器查询表：Step = 2;E = -10:Step:10;CE = -10:Step:10;N = length(E);LookUpTableData = zeros(N);for i=1:Nfor j=1:N% compute output u for each combination of break points LookUpTableData(i,j) = evalfis([E(i) CE(j)],FIS);endend。
模糊pidmatlab(simulink)仿真详细步骤
下面用一个简单的例子作介绍：（本例不是特别针对实现什么功能，只是为了介绍方便）第一部分创建一个模糊逻辑（.fis文件）第一步：打开模糊推理系统编辑器步骤：在Commond Window 键入fuzzy回车打开如下窗口，既模糊推理系统编辑器第二步：使用模糊推理系统编辑器本例用到两个输入，两个输出，但默认是一个输人，一个输出步骤：1、添加一个输入添加一个输出得如下图2、选择Input、output(选中为红框)，在Name框里修改各输入的名称并将And method 改为prod，将Or method 改为probor提示：在命名时’_’在显示时为下标，可从上图看出。
第三步：使用隶属函数编辑器该编辑器提供一个友好的人机图形交互环境，用来设计和修改模糊推理系中各语言变量对应的隶属度函数的相关参数，如隶属度函数的形状、范围、论域大小等，系统提供的隶属度函数有三角、梯形、高斯形、钟形等，也可用户自行定义。
步骤：1、双击任何一个输入量（In_x、In_y）或输出量打开隶属度函数编辑器。
2、在左下处Range和Display Range处添加取值范围，本例中In_x和In_y的取值范围均为[0 10], Out_x和Out_y的取值范围均为[0 1]3、默认每个输入输出参数中都只有3个隶属度函数，本例中每个输入输出参数都需要用到五个，其余几个需要自己添加：选中其中一个输入输出参数点击Edit菜单，选Add MFS…打开下列对话框将MF type设置为trimf(三角形隶属度函数曲线，当然你也需要选择其他类型) 将Number of MFs设置为2点击OK按钮同样给其他三个加入隶属度函数4、选中任何一个隶属度函数（选中为红色），在Name中键入名称，在Type 中选择形状，在Params中键入范围，然后回车如下图：5、关闭隶属函数编辑器第四步：使用规则编辑器通过隶规则编辑器来设计和修改“IF...THEN”形式的模糊控制规则。
基于simulink的模糊PID控制例子06465(谷风软件)
1模糊PID用命令Fuzzy打开模糊控制工具箱。
Anfisedit打开自适应神经模糊控制器，它用给定的输入输出数据建个一个模糊推理系统，并用一个反向传播或者与最小二乘法结合的来完成隶属函数的调节。
Surfview(newfis)可以打开表面视图窗口8.1 模糊PID 串联型新建一个simulink模型同时拖入一个fuzzy logic controller 模块，双击输入已经保存的fis模糊控制器的名字。
由于这个控制模块只有一个输入端口，需要用到mux模块。
模糊结合PID,当输出误差较大时，用模糊校正，当较小时，用PID校正。
8.2 模糊自适应PID（1）PID 参数模糊自整定的原则PID 调节器的控制规律为: u( k) = Kp e( k) + Ki Σe( i) + Kd ec( k)其中: Kp 为比例系数; Ki 为积分系数; Kd为微分系数; e( k) 、ec( k) 分别为偏差和偏差变化率.模糊自整定PID 参数的目的是使参数Kp 、Ki 、Kd随着e 和ec 的变化而自行调整,故应首先建立它们间的关系. 根据实际经验,参数Kp 、Ki 、Kd在不同的e 和ec 下的自调整要满足如下调整原则:(1) 当e 较大时,为加快系统的响应速度,防止因开始时e 的瞬间变大可能会引起的微分溢出,应取较大的Kp 和较小的Kd ,同时由于积分作用太强会使系统超调加大,因而要对积分作用加以限制,通常取较小的Ki值;(2) 当 e 中等大小时,为减小系统的超调量, 保证一定的响应速度, Kp 应适当减小;同时Kd 和Ki的取值大小要适中;(3) 当e 较小时,为了减小稳态误差, Kp 与Ki 应取得大些,为了避免输出响应在设定值附近振荡,同时考虑系统的抗干扰性能,Kd 值的选择根据|ec|值较大时，Kd 取较小值，通常Kd 为中等大小。
同时按照需要,将输入语言变量E 和EC 分为7 个模糊子集,分别用语言值正大( PB) 、正中( PM) 、正小( PS) 、零(Z) 、负小(NS) 、负中(NM) 、负大(NB) 来表示,它们的隶属函数为高斯型(gaussmf) ,输出语言变量Kp′、Ki′、Kd′用语言值小正大( PB) 、正中( PM) 、正小( PS) 、零(Z) 、负小(NS) 、负中(NM) 、负大(NB) 来表示隶属函数为三角型(t rimf) ,方法二：图-1模糊自适应simulink模型根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数模糊控制模型，应用模糊合成推理设计分数阶PID参数的模糊矩阵表，算出参数代入下式计算：Kp=Kp0+(E，EC)p;Ki=Ki0+(E，EC)I;Kd=Kd0+(E，EC)d式中：Kp0、Ki0、Kd0为PID参数的初始设计值，由传统的PID控制器的参数整定方法设计。
Simulink模糊控制教程汇总
xX
，都指定了一个数
隶属度函数有以下11种： （1）高斯型隶属度函数
( xc)2
f (x, , c) e 2 2
(2) 双侧高斯型隶属度函数
（3） 钟形隶属度函数
f (x, a,b, c)
1
1 ( x c)2b
a
MATLAB应用技术
3
（4）Sigmoid函数型隶属度函数
f
(x,
a,
b,
c)
1
1 ea( xc)
（5）差型sigmoid隶属度函数f (x, a1,c1, a2 ,c2 )
1
1 e a1 ( xc1 )
1
1 ea2 (xc2 )
（6） 积型sigmoid隶属度函数 （7） Z形隶属度函数
1
1
f
(x, a1, c1, a2 , c2 )
1 e a1( xc1)
• 1 ea2 (xc2 )
5模糊推理 模推理是采用模糊逻辑由给定的输入到输出的映射过程。模糊推理包括
五个方面： （1）输入变量模糊化，即把确定的输入转化为由隶属度描述的模糊集。 （2）在模糊规则的前件中应用模糊算子（与、或、非）。 （3）根据模糊蕴含运算由前提推断结论。 （4）合成每一个规则的结论部分，得出总的结论。 （5）反模糊化，即把输出的模糊量转化为确定的输出。
MATLAB应用技术
9
6．1．2 模糊推理系统与MATLAB的应用
1 模糊推理系统结构
最常见的模糊推理系统的三类： 1、纯模糊逻辑系统 2、Sugeno型模糊逻辑系统 3、Mamdani型模糊系统
模糊产生器
模糊推理机
模糊消除器
模糊规则库
MATLAB应用技术
simulink模糊pid控制模型转c语言代码
simulink模糊pid控制模型转c语言代码1.引言1.1 概述在Simulink模糊PID控制模型转换为C语言代码的过程中，我们首先要了解模糊PID控制模型的基本原理和作用。
模糊PID控制模型是一种基于模糊逻辑的控制模型，它能够处理非线性、模糊和不确定的系统，并且具有良好的控制性能。
本文的目的是将Simulink中的模糊PID控制模型转换为可在嵌入式系统中运行的C语言代码。
通过这个转换过程，我们可以将Simulink模型直接应用于实际的嵌入式系统中，从而实现对系统的精确控制。
在转换过程中，我们将介绍Simulink模糊PID控制模型的基本结构和参数设置，以及针对模型的特定需求进行的模糊逻辑设计。
然后，我们将详细讲解如何将Simulink模型转换为可执行的C语言代码，包括代码的结构和实现方法。
转换完成后，我们将对转换结果进行评估和展望，分析代码在嵌入式系统中的实际应用情况，并提出改进和优化的建议。
通过本文的阅读，读者将能够了解Simulink模糊PID控制模型转换为C语言代码的全过程，并具备实际应用的能力。
同时，本文也为相关领域的研究和开发人员提供了一个参考和指导，帮助他们更好地利用Simulink进行系统控制。
1.2文章结构文章结构部分的内容应包括本文的组织架构和各个章节的简要介绍。
文章的组织架构如下所示：引言部分简要介绍了本文的主题和目的，包括Simulink模糊PID控制模型转C语言代码的方法和过程。
正文部分包括了Simulink模糊PID控制模型以及将其转换为C语言代码的方法。
在第2.1节中，我们将介绍Simulink模糊PID控制模型的基本概念和原理，并对其进行详细说明。
在第2.2节中，我们将介绍将Simulink模糊PID控制模型转换为C语言代码的方法和步骤，包括代码生成和优化技巧。
结论部分将对Simulink模糊PID控制模型转C语言代码的过程进行总结，并对转换结果进行评估和展望。
模糊pid_matlab(simulink)仿真详细步骤
下面用一个简单的例子作介绍：（本例不是特别针对实现什么功能，只是为了介绍方便）第一部分创建一个模糊逻辑（.fis文件）第一步：打开模糊推理系统编辑器步骤：在Commond Window 键入fuzzy回车打开如下窗口，既模糊推理系统编辑器第二步：使用模糊推理系统编辑器本例用到两个输入，两个输出，但默认是一个输人，一个输出步骤：1、添加一个输入添加一个输出得如下图2、选择Input、output(选中为红框)，在Name框里修改各输入的名称并将And method 改为prod，将Or method 改为 probor提示：在命名时’_’在显示时为下标，可从上图看出。
第三步：使用隶属函数编辑器该编辑器提供一个友好的人机图形交互环境，用来设计和修改模糊推理系中各语言变量对应的隶属度函数的相关参数，如隶属度函数的形状、围、论域大小等，系统提供的隶属度函数有三角、梯形、高斯形、钟形等，也可用户自行定义。
步骤：1、双击任何一个输入量（In_x、In_y）或输出量打开隶属度函数编辑器。
2、在左下处Range和Display Range处添加取值围，本例中In_x和In_y的取值围均为[0 10], Out_x和Out_y的取值围均为[0 1]3、默认每个输入输出参数中都只有3个隶属度函数，本例中每个输入输出参数都需要用到五个，其余几个需要自己添加：选中其中一个输入输出参数点击Edit菜单，选Add MFS…打开下列对话框将MF type设置为trimf(三角形隶属度函数曲线，当然你也需要选择其他类型) 将Number of MFs 设置为2点击OK按钮同样给其他三个加入隶属度函数4、选中任何一个隶属度函数（选中为红色），在Name 中键入名称，在Type 中选择形状，在Params中键入围，然后回车如下图：5、关闭隶属函数编辑器第四步：使用规则编辑器通过隶规则编辑器来设计和修改“IF...THEN”形式的模糊控制规则。
Simulink模糊控制教程
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模糊控制器参数类型转换图
MATLAB应用技术
23
系统输出
MATLAB应用技术
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6.2 MATLAB模糊逻辑工具箱命令行函数应用
6.2.1 MATLAB模糊逻辑工具箱函数
GUI（图形用户界面）工具 函数
功能
anfisedit fuzzy
打开ANFIS编辑器的GUI（图形界 面）
1
1 ea( xc)
（5）差型sigmoid隶属度函数f (x, a1,c1, a2 ,c2 )
1
1 e a1 ( xc1 )
1
1 ea2 (xc2 )
（6） 积型sigmoid隶属度函数 （7） Z形隶属度函数
1
1
f
(x, a1, c1, a2 , c2 )
1 e a1( xc1)
• 1 ea2 (xc2 )
4
3模糊逻辑运算
普通逻辑：
与运算
A B x : x A且x B
或运算 A B x : x A或x B
非运算 A x : x A, x U ,U为全集
模糊逻辑 逻辑与（A AND B）
逻辑或（A OR B） 逻辑非（NOT A）
直积 A B （ (a,b) : a A,b B
AB (x) min( A (x),
5模糊推理 模推理是采用模糊逻辑由给定的输入到输出的映射过程。模糊推理包括
五个方面： （1）输入变量模糊化，即把确定的输入转化为由隶属度描述的模糊集。 （2）在模糊规则的前件中应用模糊算子（与、或、非）。 （3）根据模糊蕴含运算由前提推断结论。 （4）合成每一个规则的结论部分，得出总的结论。 （5）反模糊化，即把输出的模糊量转化为确定的输出。
如何使用Simulink模糊控制
如何使⽤Simulink模糊控制在⽤这个控制器之前，需要⽤readfis指令将fuzzy1.fis加载到matlab的⼯作空间，⽐如我们⽤这样的指令：fis1=readfis（‘fis1.fis’）；就创建了⼀个叫myFLC的结构体到⼯作空间，并在fuzzy logic controller中参数设为：fis1。
可以看到，在模糊控制器的输⼊和输出均有⼀个⽐例系数，我们叫它量化因⼦，它反映的是模糊论域范围与实际范围之间的⽐例关系，例如，模糊控制器输⼊输出的论域范围均为[-3，3]，⽽实际误差的范围是[-10，10]，误差变化率范围是[-100，100]，控制量的范围是[-24，24]，那么我们就可以算出量化因⼦分别为0.3，0.03，8。
量化因⼦的选取对于模糊控制器的控制效果有很⼤的影响，因此要根据实际情况认真选取哦。
好，现在我们可以设定仿真步长，⽐如定步长的10ms，就可以运⾏了。
运⾏后，产⽣这样⼀个错误：MinMax blocks do not accept 'boolean' signals. The input signal(s) of block 'test_fuzzy/Fuzzy Logic Controller/FISWizard/Defuzzification1/Max (COA)' must be one of the MATLAB 'uint8', 'uint16', 'uint32', 'int8', 'int16', 'int32', 'single', or 'double' data types 我想很多朋友做模糊控制的时候都会遇到这个情况。
没关系，这⾥提供两个解决办法：1．直接在Defuzzification1这个模块中的那个⽐较环节后加⼊数据类型转换模块，将boolean转化为double型，或者双击那个⽐较模块，选中show additional parameters，将输出数据类型改为specify via dialog，然后选uint(8)即可；但是在仿真之后，⼜会发现很多地⽅都存在这个问题，因此你不得不⼀个⼀个去修改，如果你不怕累的话。
Simulink模糊控制教程
在20世纪70年代和80年代，模糊控制的理论框架逐渐形成，模糊 集合、模糊逻辑和模糊推理等基本概念得到深入研究和应用。
应用
随着计算机技术的发展，模糊控制的应用领域不断扩大，涉及工业控 制、智能家居、医疗等领域。
模糊控制的应用领域
01
工业控制
模糊控制在工业控制领域中得到了广泛应用，例如温度控制、压力控制、
最小值清晰化
将最小值推理得到的输出模糊集合映射到清晰输出上，通常采用中心平均法或 中心最大值法。
04
模糊控制系统的仿真与实 现
模糊控制系统的仿真
模糊逻辑工具箱
使用Simulink的模糊逻辑工具箱 进行模糊控制系统的仿真，可以 方便地创建模糊控制器并进行仿 真分析。
模糊化与去模糊化
在仿真过程中，需要将输入信号 模糊化，将输出信号去模糊化， 以模拟实际模糊控制器的行为。
使用这个工具箱，用户可以轻松地构建和测试各种类 型的模糊控制系统，包括单输入单输出（SISO）系统
和多输入多输出（MIMO）系统。
03
模糊控制器设计
模糊化方法
输入模糊化
将输入信号映射到对应的模糊集合上 ，通常采用三角形、梯形或任何可用 的形状来表示模糊集合。
输出模糊化
根据系统输出和期望输出的偏差，调 整模糊集合的中心和宽度，以实现输 出模糊化。
模糊控制在液位控制系统中的应用
总结词
液位控制系统要求精确控制液位高度，同时要考虑到液体的流动性和容器的形状等因素，模糊控制能够实现高精 度的液位控制。
详细描述
在液位控制系统中，模糊控制器可以根据液位传感器的实时数据和设定值，通过模糊逻辑推理快速调整进液或出 液阀门的开度，实现液位的精确控制。同时，模糊控制器还可以根据液体的物理特性和容器的大小等因素对液位 变化进行预测和控制。
simulink中模糊控制器仿真的连接不上问题
关于simulink中模糊控制器中仿真和FIS 文件连接不上，实体结构错误的问题。
经过多次试验，按以下操作顺序可避免这个问题。
首先建立自己的FIS库，保存放到一边。
然后打开fuzzy那个控制器模块，改下方的名字，是下方的名字（这里以test为例），这里不要双击在实体结构属性输入test 否则软件错误自动关闭，然后再matlab窗口点下那个空白的M文件。
输入格式（控制器模块下方名字=readfis（‘FIS库的名字’）如果成功窗口会有提示。
直接在那个空白窗口输入时提示找不到路径不知道为啥反正。
最后，连接成功以后，才可以双击fuzzy控制模块，把控制器模块的名字这里是test，输入属性窗口，然后仿真，提示成功仿真。
一个下午的反复实践分享一下。
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模糊规则的建立
①总结操作人员工、专家的经验和知识。 ②基于过程的模糊模型。 ③基于学习的方法。
6
最简单的if…then规则的形式是：“如果x是A，则y是B。”复合型的if…then 规则的形式很多，例如： “ if m是A且x 是B then y 是C，否则z是D” ； “ if m是A且x 是B 且 y 是C，then z是D” ； “ if m是A或x 是B then y 是C，或z是D” ； “ if m是A且x 是B then y 是C，且z是D” ； 这里A，B，C，D分别是论域M，X，Y，Z，中模糊集的主义值，if 部分是前 提或前件，then 部分是结论或后件。
MATLAB应用技术
清华大学出版社
1
6 MATLAB与模糊控制系统
2
6．1 模糊系统的MATLAB 实现
6．1．1 模糊集简介 1模糊概念
模糊集是一种边界不分明的集合，模糊集与普通集合既有区别又有联系。
2 模糊集的表示
模糊集菜用隶属度来表示，论域X上的一个模糊集A，对于任意
xX
，都指定了一个数
8
6 模糊控制 在自动控制理论中，控制器的分析与综合依赖于精确的数学模型。而系统 在实际运行过程中，人们将观察到的过程输出与设定值比较，得到过程输 出偏离设定值程度的模糊语义描述或过程输出偏离设定值变化快慢的模糊 语义描述，经逻辑推理得出控制量的模糊量：“适量减少燃料”，经反模 糊化且，转化为一精确的控制量，实现整个控制过程，以模糊集和模糊推 理为基础，对上述手工操作过程进行建模，即可得到期模糊控制器。
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3模糊逻辑运算
普通逻辑： 与运算 或运算 非运算 直积
模糊逻辑 逻辑与（A AND B） 逻辑或（A OR B）
A B x : x A 且 x B
( x ) min ( x )
A B A
A B A B
A B x : x A 或 x B
max( ( x ), ( x ))
( x ) 1 ( x ) A A
逻辑非（NOT A） A x : x A , x U , U 为全集
A B ( a , b ) : a A , b B
（
5
4 模糊规则
模糊 推理系统工程中，模糊规则以模糊语言 的形式描述人类的经验和知识， 规则是否正确反映人类专家的经验和知识更新，是否能反映对象的特性， 直接决定了模糊推理系统的性能，通常通过模糊规则的形式是“if…then”， 前提由对模糊语言变量的语言什描述构成，如“温度较高”，“压力较低” 等，结论由对输出模糊语言变量表示成输入量的精确什的组合，模糊规则 的这种形式化表示的符合人们通过自然对许多知识的描述和记忆习惯的。
（4）Sigmoid函数型隶属度函数 f( x ,a ,b ,c )
1 1 e
a ( x c )
( x , a , c , a , c ) （5）差型sigmoid隶属度函数f 1 1 2 2
1 1 a ( x c ) 2 2 1 e 1 e
a ( x c ) 1 1
（2） 输入模糊集合的合成运算
（3）模糊蕴含方法
（4）输出的合成Aggregation （5）逆模糊化（解模糊化）
11
6.1.3 模糊推理系统的MATLAB模糊工具箱的图形界面实现
模糊推理系统可通过MATLAB模糊工具箱的图形界面工具来实现，方法简单 并且直观，也可利用MATLAB提供的命令行方式的模糊逻辑函数编辑实现，有利 于比较复杂的模糊推系统。 1 图形界面工具箱简介 MATLAB模糊工具箱提供的图形化工具有五类： 模糊推理系统编辑器Fuzzy； Rule Editor 隶属度函数编辑器Mfedit； 模糊规则编辑器Ruleedit； 模糊规则观察器Ruleview； Rule Viewer 模糊推理输入输出曲面视图Surfview。
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6．1．2 模糊推理系统与MATLAB的应用 1 模糊推理系统结构
最常见的模糊推理系统的三类： 1、纯模糊逻辑系统 2、Sugeno型模糊逻辑系统 3、Mamdani型模糊系统
模糊产生器
模糊推理机
模糊消除器
模糊规则库
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2 Mamdani型模糊逻辑系统构建
Mamdani型是典型的模糊逻辑系统，MATLAB模糊逻辑工具箱中的模糊推理系统有五 个过程：输入变量的模糊化、模糊关系运算、模糊合成运算、不同规则结果的综合、 去模糊化。 （1） 输入模糊化
（6） 积型sigmoid隶属度函数
（7） Z形隶属度函数 （8） Ⅱ形隶属度函数 （9） S形隶属度函数 （10） 梯形隶属度函数
1 1 f ( x , a , c , a , c ) 1 1 2 2 a ( x c ) a ( x c ) 1 1 2 2 1 e 1 e
(x ) [ 01 ] ，叫做 x对A的隶属程度 称做A的隶属函数。 A
隶属度函数有以下11种： （1）高斯型隶属度函数 (2) 双侧高斯型隶属度函数 （3） 钟形隶属度函数
1 f (x ,a ,b ,c ) xc 2b 1( ) a
3
f (x , ,c ) e
(x c)2 2 2
0 x a b a f ( x , a , b, c , d ) 1 c x c xd
（11） 三角形隶属度函数
xa 0 x a a xb a f ( x, a, b, c, d ) b cx bxa c b cx 0
输入模糊化 确定出if…then规则前提中每个命题或断言为真的程度（即隶属度）。 应用模糊算子 召唤果规则的前提有几部分，则利用模糊算子可以确定出整个前提为真的程度（即整个 前提的隶属度）。 应用蕴含算子 由前提的隶属度和蕴含琥子，可以确定出结论为真的程度 （即结论的隶属度）。
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5模糊推理 模推理是采用模糊逻辑由给定的输入到输出的映射过程。模糊推理包括 五个方面： （1）输入变量模糊化，即把确定的输入转化为由隶属度描述的模糊集。 （2）在模糊规则的前件中应用模糊算子（与、或、非）。 （3）根据模糊蕴含运算由前提推断结论。 （4）合成每一个规则的结论部分，得出总的结论。 （5）反模糊化，即把输出的模糊量转化为确定的输出。