智能控制课程设计Word文档下载推荐.doc
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2.提高学生有关控制系统的程序设计能力；
3.熟悉Matlab语言以及在智能控制设计中的应用。
要求：
首先选择课程设计的题目，充分理解设计内容，并独立完成实验和课程设计报告。
课程设计报告要求：
课程设计题目，课程设计具体内容及实现功能，结果分析、收获或不足，
程序清单、参考资料。
二、课程设计的基本内容
1．模糊控制算法研究
假设系统的模型可以用二阶加纯滞后表示，即传递函数为。
其中各参数分别为。
（1）用Matlab中的Simulink工具箱，组成一个模糊控制系统，如图1所示。
图1模糊控制系统Simulink仿真模型图
（2）采用模糊控制算法，设计出能跟踪给定输入的模糊控制器，对被控系统进行仿真，绘制出系统的阶跃响应曲线。
i.论域、语言值
误差E、误差变化EC及控制量U的论域、语言值和规则如下：
E、EC和U的语言值均为：
{NB、NM、NS、0、PS、PM、PB}
E的论域为：
[-66]
EC的论域为：
U的论域为：
[-77]
E、EC和U的隶属度函数设置如图2,3,4所示：
图2E的隶属度函数设置图
图3EC的隶属度函数设置图
图4E的隶属度函数设置图
ii.模糊控制规则库设计
模糊控制规则如表1所示：
表1模糊控制规则
E
U
EC
NB
NM
NS
ZE
PS
PM
PB
iii.仿真结果：
取三组数据进行仿真从而确定最佳控制参数
ke=2.0，kec=1.5，ku=0.07；
ke=2.5，kec=1.8，ku=0.07；
ke=2.8，kec=1.8，ku=0.07。
输出曲线如图5所示：
图5阶跃响应曲线
综合各方面性能指标ke=2.5,kec=1.8,ku=0.07更符合要求。
此时的阶跃响应曲线如图6所示：
图6阶跃响应曲线
此时稳态值为0.9237,0.95*0.9237=0.877515，1.05*0.9237=0.969885，所以只要输
出量在0.8775—0.9699之间就可以认为到达稳态，由仿真图可知，Mp=16.7%,Ess=6.3%,
ts=64s,tr=22s均满足要求。
（3）改变模糊控制器中模糊变量的隶属度函数，分析隶属度函数和模糊控制规则对模糊控制效果的影响。
比较那种情况下的控制效果较好。
改变模糊控制器中的隶属度函数为梯形隶属函数。
设置过程如图所示：
图7变量E的隶属度函数
图8变量EC的隶属度函数
图9变量U的隶属度函数
系统的阶跃响应曲线为：
图10系统的阶跃响应曲线
由图10中曲线可知道：
Ess=13%,ts=75s,tr=26s
由以上的仿真结果可以看出梯形隶属度函数的系统性能没有三角形隶属度函数的系统性能好。
（4）给系统加上扰动，观察此时的阶跃响应曲线，看系统是否仍然稳定，并与无扰动情况下的阶跃响应曲线进行比较。
并比较模糊控制和PID控制的鲁棒性。
在控制器之前、被控对象之前加入扰动，系统框图如图7所示：
图11加入扰动后的系统框图
在原控制系统仿真框图中控制器输出后位置加脉冲扰动，幅值为0.2，干扰作用于200s，得到图8所示阶跃响应曲线。
图12加入扰动阶跃响应曲线
因为是在模糊控制器之后加的干扰，控制效果不好，但是如果加在控制器之前的鲁棒性比一般的PID控制器的鲁棒性好
（5）改变系统的参数，了解模糊控制在系统参数发生变化时的控制效果。
并与ＰＩＤ控制器作用下系统参数发生变化时的控制效果进行比较，思考模糊控制相对于传统控制的优点。
1.当被控对象比例系数为38.5和41.5时，得到的阶跃响应曲线为：
图13
2.当被控对象惯性时间增加时，在此我们综合考虑T1,T2,它们的乘积从600
变为570和630，得到的阶跃响应曲线为：
图14
3.当纯滞后时间变为4或1时，得到的阶跃响应曲线为：
图15
由以上三个图可知，模糊控制算法对不同的控制对象的适应性很强，在一定范围内改变被控对象的参数，控制效果基本保持不变，较传统的PID控制器效果好，，当滞后时间增加到原来的两倍时，超调量有所增加，但系统还是稳定的，效果也比PID控制器的好
（6）总结:
模糊控制的优缺点:
模糊控制具有能够得到良好的动态响应性能，并且不需要知道被控对象的数学模型（当然本实验中是己知道的），适应性强，上升时间快，鲁棒性好。
与PID控制相比有着很大的优势，采用PID控制虽然稳态性能较好，但是难以得到满意的动态响应性能，并且鲁棒性差。
当然，模糊控制也有着自身的缺点，容易受到模糊规则等级的限制而
引起误差，需要进一步改进。
（7）参考文献
《智能控制理论及应用》师黎陈铁军等编著
《MATLAB自动控制系统设计》张德丰主编
《基于MATLAB的线性控制系统分析与设计》张武王玲芳孙鹏译
《控制系统数字仿真与CAD》张晓华主编
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