模糊控制作业Word文件下载.docx

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3.3系统在模糊控制和PID控制作用下的抗干扰能力14

3.4系统在模糊控制和PID控制作用下的抗非线性能力16

3.5系统在模糊控制和PID控制作用下的抗时滞的能力18

3.6模糊控制与PID控制性能综合分析19

四、结语19

参考文献20

一．题目要求

已知

，分别设计PID控制与模糊控制，使系统达到较好性能，并比较两种方法的结果。

具体要求：

1、分别采用fuzzy工具箱实现模糊控制器。

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、分析系统阶数发生变化时模糊控制和PID控制效果的变化。

4、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）、抗非线性能力（加死区和饱和特性）以及抗时滞的能力（对时滞大小加以改变）。

二．构建simulink仿真模型

2.1PID控制设计

2.1.1PID控制系统结构仿真图

图1-1PID控制仿真图

图1-1中PID控制器的参数为：

。

2.1.2PID系统仿真结果图及分析

图1-2PID控制的系统阶跃响应曲线

仿真结果分析，调节时间ts=4.2s,上升时间tr为1.1s超调量9.3%，延迟时间td为2.6s。

由图1-2可见，PID控制器的调节时间较长，原因可能是三个参数的调解未达到最佳状态，具体是因为三个参数对于三阶加延时环节的被控对象只能通过经验试凑法来不断调节，所以很难达到最佳状态，该题中延迟环节的时间常数不是很大，仅为0.5，因此基本上不会影响系统的稳定，采用常规PID控制也基本可以达到很好的控制效果。

2.2模糊控制设计

2.2.1设计模糊控制器

1、根据系统实际情况，选择e，de和u的论域

erange:

[-11]

ecrange:

[-0.10.1]

urange:

[02]

2、e，de和u语言变量的选取

e8个：

NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB

ec7个：

NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB

u7个：

3、模糊规则确定

u

e

NB

NM

NS

NO

PO

PS

PM

PB

ec

ZO

表2-1模糊规则表

图2-1对模糊控制器添加规则

4、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。

5、用view菜单观察模糊控制器的规则和输出量

图2-2模糊控制器规则

图2-3模糊控制器输出量

2.2.2模糊控制系统仿真

在MATLAB中连接各仪器，修改响应参数，并把刚保存好的‘rzy.fis’导入到fuzzy-logiccontroller中。

其中设置参数分别为：

图2-4模糊控制系统原理结构图

2.2.3系统仿真结果图及分析

图2-5模糊控制的系统阶跃响应曲线

仿真结果分析，调节时间ts=3.8s,上升时间tr为2.5s超调量4%，延迟时间td为2s。

由图2-5可见，模糊控制系统的超调量以及调节时间较短，PID控制系统的上升时间较短，对于确定的系统，模糊控制和PID控制分别具有各自的优点。

三、仿真系统性能分析

3.1量化因子和比例因子对模糊控制器控制性能的影响

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

；

对误差倒数，量化因子为

模糊输出的控制量u的比例因子为

图3-1模糊控制的系统阶跃响应曲线（增大量化因子）

图3-2模糊控制的系统阶跃响应曲线（减小量化因子）

量化因子

的大小对控制系统的动态性能影响很大。

由图3-1图3-2可知

选的较大时，系统超调较大，过渡时间较长；

选择越大系统超调越小，但系统的响应速度变慢，

对超调的抑制作用十分明显。

本例中，经过反复调试，最终调得

图3-3模糊控制的系统阶跃响应曲线（增大比例因子）

图3-4模糊控制的系统阶跃响应曲线（减小比例因子）

输出比例因子

作为模糊控制器的总增益，它的大小影响着控制器的输出，也影响着模糊控制系统的特性。

选择过小会使系统动态动态响应过程变长，且会有负的稳态误差。

而

选择过大会导致系统振荡加剧，且产生正的稳态误差。

在此例中经过反复调试选择

3.2系统阶数发生变化时模糊控制和PID控制效果的变化

3.2.1增加系统阶数控制效果比较

分别对模糊控制系统和PID控制系统加入

，增加系统阶数，如图3-5以及图3-6观察模糊控制以及PID控制效果的变化。

图3-5模糊控制的系统结构图（增加阶数）

图3-6PID控制的系统结构图（增加阶数）

根据图3-7以及图3-8可得，当增加系统阶数时，模糊控制的超调量，调节时间等性能指标明显好于PID控制效果。

图3-7模糊控制的系统阶跃响应曲线（增加系统阶数）

图3-8PID控制的系统阶跃响应曲线（增加系统阶数）

3.2.2减小系统阶数控制效果比较

分别对模糊控制系统和PID控制系统加入

，减小系统阶数，如图3-9和图3-10，观察模糊控制以及PID控制效果的变化。

图3-9模糊控制的系统结构图（降低阶数）

图3-10PID控制的系统结构图（降低阶数）

根据图3-11以及图3-12可得，当减小系统阶数时，模糊控制的超调量，调节时间等性能指标也明显好于PID控制效果。

PID控制系统在改变系统阶数时，控制效果发生明显变化，发生震荡且调节时间变长，控制效果明显变差。

模糊控制系通过在改变阶数是，阶跃曲线发生变化，仍能获得较好的性能指标。

图3-11模糊控制的系统阶跃响应曲线（减小系统阶数）

图3-12PID控制的系统阶跃响应曲线（减小系统阶数）

3.3系统在模糊控制和PID控制作用下的抗干扰能力

分别对模糊控制系统和PID控制系统加入干扰信号白噪声

，如图3-13以及图3-14所示，观察系统阶跃曲线。

由图3-15，图3-16可得，PID控制加入噪声干扰使系统的动态性能恶化，并不稳定，出现比较剧烈的震荡。

对加入模糊控制器的系统加入噪声干扰，系统的抗干扰能力比PID控制器要略好，震荡的幅度比较小。

图3-13模糊控制的系统结构图（加白噪声）

图3-14PID控制的系统结构图（加白噪声）

图3-15模糊控制的系统阶跃响应曲线（加白噪声干扰）

图3-16PID控制的系统阶跃响应曲线（加白噪声干扰）

3.4系统在模糊控制和PID控制作用下的抗非线性能力

分别对模糊控制系统和PID控制系统加入死去信号和饱和信号，如图3-17以及图3-18所示，观察系统阶跃曲线。

图3-17模糊控制的系统结构图（加死区和饱和特性）

图3-18PID控制的系统结构图（加死区和饱和特性）

由图3-19和图3-20可知，加入死区和饱和特性后模糊控制与PID控制均出现负误差，但是PID控制效果明显比模糊控制效果好，PID控制抗非线性干扰能力强。

图3-19模糊控制的系统阶跃响应曲线（加死区和饱和特性）

图3-20PID控制的系统阶跃响应曲线（加死区和饱和特性）

3.5系统在模糊控制和PID控制作用下的抗时滞的能力

将系统的时滞改为1.2s（增大时滞），对PID控制和模糊控制的影响如图：

图3-21模糊控制的系统阶跃响应曲线（延时为1.2s）

图3-22PID控制的系统阶跃响应曲线（延时为1.2s）

由图3-21和图3-22可得，当时滞增加时，模糊控制和PID控制的系统阶跃响应均会出现超调，但是模糊控制下的系统超调明显小于PID控制系统的超调，模糊控制系统的抗时滞效果好。

3.6模糊控制与PID控制性能综合分析

系统在模糊控制和PID控制作用下的加噪声干扰、加死区和饱和特性以及对时滞大小加以改变，分析系统在模糊控制和PID控制作用下的抗干扰能力、抗非线性能力以及抗时滞的能力，模糊控制下的系统阶跃响应输出特性更好些。

四、结语

通过几周的课堂学习，对模糊控制有了系统的了解，通过本次的大作业更是对模糊控制器的原理以及模糊控制规则进一步的学习，并对matlab中模糊控制有了系统的掌握。

在这次的大作业中用了最长时间的是对参数的调整，为了系统能得到一个较好的性能指标，对模糊控制的比例因子和量化因子以及对PID控制中的比例、积分、微分因子进行反复的调试，最终都能得到了一个较为理想的效果。

通过比较两种控制可得，在固定系统的情况下，PID控制能更好的达到控制效果，但是在有干扰的情况下，PID控制和模糊控制都有其各自的优缺点，模糊控制比PID控制的控制效果较好。

参考文献

姜长生等《智能控制与应用》

科学出版社2007年7月

王忠礼《MATLAB应用技术》

清华大学出版社2007年1月

张静《Matlab在控制系统中的应用》

电子工业出版社2007年5月

瞿亮《基于MATLAB的控制系统计算机仿真》

清华大学出版社、北京交通大学出版社2006年1月