模糊控制器的MATLAB仿真Word文档格式.doc
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输人变量e（t）是过程实测变量y（t）与系统设定值s（t）之差值。
输出变量y（t）是系统的实时控制修正变量。
模糊控制的核心部分是包含语言规则的规则库和模糊推理机。
而模糊推理就是一种模糊变换，它将输入变量模糊集变换为输出变量的模糊集，实现论域的转换。
工程上为了便于微机实现，通常采用“或”运算处理这种较为简单的推理方法。
Mamdani推理方法是一种广泛采用的方法。
它包含三个过程：
隶属度聚集、规则激活和输出总合。
模糊控制器的组成框图如图2.1所示。
图2.1模糊控制器的组成框图
三、模糊推理系统的建立
一个模糊推理系统的建立分为三个步骤：
首先，对测量数据进行模糊化；
其次，建立规则控制表；
最后，输出信息的模糊判决，即对模糊量进行反模糊化，得到精确输出量。
模糊推理系统的建立，往往是设计一个模糊控制系统的基础。
建立一个模糊推理系统有两类方法：
一种是利用GUI建立模糊推理系统；
另一种是利用MATLAB命令建立。
下面根据实验内容，利用GUI建立模糊推理系统。
例：
对循环流化床锅炉床温，对象模型为
采用simulink图库，实现常规PID和模糊自整定PID。
模糊自整定PID为2输入3输出的模糊控制器。
1、进入FIS编辑器
在MATLAB的命令窗口中键入fuzzy即可打开FIS编辑器，其界面如下图所示。
此时编辑器里面还没有FIS系统，其文件名为Untitled，且被默认为Mandani型系统。
默认的有一个输入，一个输出，还有中间的规则处理器。
在FIS编辑器界面上需要做一下几步工作。
首先，模糊自整定PID为2输入3输出的模糊控制器，因此需要增加一个输入两个输出，进行的操作为：
选择Edit菜单下的AddVariable/Input菜单项。
如下图。
其次，给输入输出变量命名。
单击各个输入和输出框，在CurrentVariable选项区域的Name文本框中修改变量名。
如下图
最后，保存系统。
单击File菜单，选择Export下的ToDisk项。
这里将创建的系统命名为PID_auot.fis
2、进入隶属度函数编辑器
在FIS编辑器中双击输入或输出变量的图框就能进入隶属度函数编辑器。
在隶属度函数编辑器中，需要对各个变量的论域范围、隶属度函数进行编辑。
该模糊控制器是以|e|和|ec|为输入语言变量，Kp、Ki、Kd为输出语言变量，其各语言变量的论域如下：
误差绝对值：
e={0，3，6，10}；
误差变化率绝对值：
ec={0，2，4，6}；
输出Kp：
Up={0，0.5，1.0，1.5}；
输出Ki：
Ui={0，0.002，0.004，0.006}；
输出Kd：
Ud={0，3，6，9}。
如图是编辑完成后的隶属度函数编辑器的GUI。
图中显示的为对应边变量e的隶属度函数。
3、进入规则编辑器
双击FIS编辑器图标部分中间的方框即可打开规则编辑器。
（3）语言变量值域的选取：
输入语言变量|e|和|ec|的值域取值“大”（B）、“中”（M）、“小”（s）和“零”（Z）4种；
输出语言变量Kp、Ki、Kd的值域取值为“很大”（VB）、“大”（B）、“中”（M）、“小”（s）4种。
（4）规则的制定：
根据PID参数整定原则及运行经验，可列出输出变量Kp、Ki、Kd的控制规则表。
添加完成后的规则编辑器如下图所示。
4、保存FIS结构
对于建好的FIS结构，利用File菜单下的Export的子菜单ToDisk，将FIS结构保存到磁盘上。
到此，利用FUZZYTOOLS的GUI工具建立了模糊控制器（PID_auot.fis）。
可用GUI工具查看该推理系统，在View菜单中选择Rules命令，可打开规则观测器，查看模糊推理规则。
在View菜单中选择surface命令，可打开曲面观测器，查看模糊推理输出特性曲面。
之后，在Simulink环境下，构建模糊自整定PID和常规PID控制系统。
在MATLAB的命令窗口直接键入“Sinmulink”并回车，即可运行Sinmulink。
运行后显示如下图所示的Simulink模块库浏览器。
然后单击工具条左边建立新模型的快捷方式，如下图
在模型窗口中用户便可以通过选择模块库中的仿真模块，建立自己的仿真模型，并进行动态仿真。
最后构建的模糊自整定PID和常规PID控制仿真系统模型如下图。
其中模糊逻辑控制器的推理系统用模糊逻辑推理GUI工具建立的FIS。
先启动Fuzzy，导入PID_auot.fis，然后将其导出到workspace。
然后运行，运行结果如下图
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