选取一个模糊控制的实例讲解，有文章，有仿真，有详细的推导过程。
一．实验题目：基于模糊控制系统的单级倒立摆
二．实验目的与要求：
倒立摆是联结在小车上的杆，通过小车的运动能保持竖立不倒的一种装置，它是一个典型的非线性、快速、多变量和自然不稳定系统，但是我们可以通过对它施加一定的控制使其稳定。对它的研究在理论上和方法上都有其重要意义。倒立摆的研究不仅要追求增加摆的级数，而且更重要的是如何发展现有的控制方法。同时, 它和火箭的姿态控制以及步行机器
人的稳定控制有很多相似之处，由此研究产生的理论和方法对一般工业过程也有广泛用途。
本文研究了倒立摆的控制机理，用Lagrange 方法推导了一级倒立摆的数学模型，这为研究多级和其它类型的倒立摆甚至更高层次的控制策略奠定了一个良好的基础。对系统进行了稳定性、可控性分析，得出倒立摆系统是一个开环不稳定但可控的系统的结论。
本文主要研究用极点配置、最优控制和模糊控制方法对倒立摆进行稳定控制。最优控制方法是基于状态反馈，但能实现输出指标最优的一种控制方法，方法和参数调节较简单，有着广泛的应用。模糊控制有不依赖于数学模型、适用于非线性系统等优点，所以本文尝试了用模糊控制对倒立摆进行控制，以将先进的控制方法用于实际中。
同时，对倒立摆系统的研究也将遵循从建模到仿真到实控，软硬件结合的系统的控制流程。在这过程中，借助数学工具Matlab7及仿真软件Simulink，作了大量的仿真研究工作，仿真结果表明系统能跟踪输入，并具有较好的抗干扰性。最后对实验室的倒立摆装置进行了软、硬件的调试，获得了较好的控制效果。
三．实验步骤：
1.一级倒立摆系统模型的建立
在忽略了空气阻力、各种摩擦之后（这也是为了保证Lagrange 方程的建立），可
将一级倒立摆系统抽象为由小车和匀质杆组成的系统，本系统设定如下：
小车质量M；摆杆质量m，长为l；小车在x 轴上移动；摆与竖直方向夹角为θ，规定正方向如图所示；加在小车x 轴上的力为F；
拉格朗日算子L 是系统动能Ec 和势能Ep 之差，拉格朗日方程由拉格朗日算子L 和广义坐标qi ( i=1,2,3?n) 表示如下：
Fi 为系统沿该广义坐标方向上的外力，D 为由摩擦而消失的能，本系统中可认为D=0；本系统有两个广义坐标分别是x、θ。
整个系统（车＋摆）移动时的动能：
其中v 代表摆重心的速度矢量，重心位移为(x轴方向)（y轴方向）于是：，
系统势能是摆重心的势能：
于是拉格朗日算子;
,
于是根据自由度q(t)=x(t) 的拉格朗日方程如下：
（1-1）
同理，可获得根据自由度q(t)=θ(t), 的拉格朗日方程如下：
因广义坐标θ方向上无外力作用，即
即拉格朗日方程为：（1-2）
由于倒立摆在平衡过程中摆角幅度很小，设竖直向上方向为θ＝0 ，则在竖直方向附近摆角不大的范围内，可近似认为
于是（1-1）、（1-2）式可线性化为：
整理成状态空间方程形式，可得
（其中取u=F）
（1-3）
实际系统的参数为：M=1Kg, m=0.1Kg, l=0.5m, g≈10m/s2
2.一级倒立摆系统性能分析
单级倒立摆系统的的开环特征根用matlab 的p=eig(A) 语句计算得
{0 0 5.6745 -5.6745}
这说明开环系统有一个极点在∣S∣平面右半平面，有两个极点在原点，因此系统是不稳定的。
根据线性系统理论系统{A,B,C,D}能控，满秩，即rankQ0=k，在matlab 里可以编辑m文件，求解系统的能控阵、能观阵，求它们的秩，从而
判断系统的能控性、能观性。对于（3）式所表示的系统求得所以系统开环虽不稳定，但状态完全能控，这为实现倒立摆的稳定控制提供了理论依据。
计算一级倒立摆线性动态方程开环特征根、能控性矩阵过程作为实验结果1。
3.状态反馈和极点配置法
设控制对象状态方程为：
控制系统的各种特性以及其各种品质指标很大程度上由其闭环系统的零点和极点的位置决
定。极点配置法的控制原理就是设计状态反馈律中的K矩阵，使反馈闭环后的系统：
具有所需要的极点配置。
即闭环特征方程：
为所期望的极点。
下面给出Gura-Bass 算法的步骤：
1判断Σ(A,B)的完全可控性。确定能否完成预定的闭环极点配置综合目标。2由给定的动态指标或闭环极点要求确定闭环特征多项式的n个系数βi。
3确定开环系统的特征多项式。
4求变换阵L=
能控阵Q=
5状态反馈阵K 由下式求出
采用状态反馈方法使系统稳定并配置极点,
带入系统的物理参数M=1Kg, m=0.1Kg, l=0.5m, g≈10m/s2
得到系统矩阵A 和输入矩阵B 为
由上面分析可知，倒立摆系统有在复平面右半平面的特征根，所以该系统是不稳定的。也就是说，u=0 时，倒立摆系统是不稳定的系统；同时也意味着当x 非零时，总存在将x 转移至零的控制作用，亦即系统的状态是能控的。根据线性系统理论，不稳定的系统应用状态反馈，可使反馈后的系统的特征根，即矩阵（A-BK）的特征值，位于复平面的左半平面，从而使闭环系统稳定。亦即可使摆杆垂直且使小车处于基准位置，达到稳定状态；完全能控的系统可以通过对状态反馈矩阵的适当选择，使系统的极点按性能指标得到任意期望的配置。
对于上述倒立摆系统根据Gura-Bass 算法配置其闭环极点，使其阶跃响应满足：过渡过程时间ts，超调量σ% %<5%。首先要将期望的性能指标转化为复平面上极点的位置。其思路就是根据经验公式和性能指标确定一对主导闭环极点，然后将非主导极点放在复平面上远离主导极点的地方。根据系统的动态指标超调量σ%<5%，过渡过程时间t s<3s，以及二阶系统极点与动态指标的关系：
可以求得期望的系统闭环主导极点为：p1=-2+2i，p2=-2-2i，因为原系统是四阶的，所
以选取另外两个非主导极点为－20 和－80。此程序作为实验结果2。
4.一级倒立摆系统的最优控制器设计
倒立摆系统是一个单输入双输出系统，被控系统的输入量是施加在小车上的力或小车的加速度，输出量是摆杆的角度和小车的位移。最优控制信号虽然实际上也是一个状态反馈信号，但是在性能指标J 最小的意义下求得的，与极点配置法的状态反馈不一样。
下面用Matlab 中的lqr 函数，求最优控制器对应的K。lqr 函数允许我们选择两个参数——R 和Q，这两个参数用来平衡系统对输入量和状态量的敏感程度。最简单的情况是假设R=1 ，Q 为单位矩阵。当然，也可以通过改变Q 矩阵中的非零元素来调节控制器以得到期望的响应。
5.一级倒立摆的模糊控制器仿真设计
设定系统的初始状态为：下（相当于摆的初始倾斜角度为0.1rad，车和摆的速度为0，小车的位置在x=0 处）
为使摆不取决于小车的位置x而处于垂直位置，可以在零设定点调节角位置θ(t)。因此模糊控制器呈现两个输入θ和，以及反馈力输出F，相应的Simulink 模型见图5-1所示。目标信号见图5-2，扰动信号见图5-3。
5-25-3
倒立摆模糊控制Simulink模型：
5-1
所建立的模糊推理系统：
输入θ的隶属函数：
输入的隶属函数：
输出f 的隶属函数：
对小车位移和摆角正方向的定义，建立如下的模糊规则：
5.模糊控制器初始化，先新建空白页，运行Untitled1.m,再在Command window输入fuzzy，导入，然后在Command window输入test.fis,Test = readfis('Test.fis'再仿真。
四．实验结果：
实验结果1：
从图中可以看出，小车位置以及摆杆角度都是发散的，开环系统不稳定。
实验结果2：
从图中可以看出，系统的快速性很好，过渡过程时间不超过3 秒，并且响应过程中只振荡了一次，超调量也非常小，基本满足最初的设计要求
实验结果3：
注;黄色为角度，红色为角速度。
从图中看出，系统的输出角度曲线可以跟踪目标信号，抗干扰性也比较好。
系统仿真课程设计报告 题目：一阶倒立摆系统的双闭环模糊控制方案专业、班级： 学生姓名： 学号： 指导教师： 分数: 2012 年 6 月9 日
目录 摘要： (2) 一、引言 (2) 二、设计目的 (3) 三、设计要求 (3) 四、设计原理 (3) 五、设计步骤 (3) 1、单级倒立摆系统的构成........................ 错误！未定义书签。 2、单级倒立摆的数学模型 (4) 3、模糊控制器的设计 (6) 3.1单阶倒立摆模糊控制的基本思路 (6) 3.2隶属函数的定义 (6) 3.3模糊控制器规则 (7) 3.4解模糊 (8) 4、仿真实验 (8) 4.1MATLAB模糊逻辑工具箱 (8) 4.2系统数字仿真模型的建立 (11) 5、基于MATLAB的数字仿真结果 (12) 六、结论 (13) 七、感想和建议 (13) 八、致谢 (14) 九、参考文献 (15)
摘要：通过对单阶倒立摆的双闭环的控制数学模型的分析，采用模糊控制理论对倒立摆的控制系统进行计算机仿真。其中，内环控制倒立摆的角度，外环控制倒立摆的位置。在Matlab环境下的仿真步骤包括：定义隶属函数及模糊控制规则集，解模糊。结果表明，摆杆角度和小车位置的控制过程均具有良好的动态性能和稳定性能。 关键词：倒立摆；模糊逻辑控制；计算机仿真；MATLAB Abstract：based on the ChanJie inverted pendulum double closed loop control mathematical model analysis, the fuzzy control theory of the inverted pendulum control system by computer simulation. Among them, the inner loop control the point of view of the inverted pendulum, outside loop control the position of the inverted pendulum. In the Matlab environment simulation steps include: definition membership function and fuzzy control rule sets, solution is fuzzy. The results show that, swinging rod Angle and the car position control process are good dynamic performance and stable performance. Keywords: inverted pendulum; Fuzzy logic control; The computer simulation; Matlab 一、引言 在人类自然科学的发展历史上，人们总是以追求事物的精确描述为目的来进行研究，并取得了大量的成果。随着科学技术的进步，在社会生产和生活中存在的大量的不确定性开始引起人们的注意。有关模糊不确定性的研究直到1965年，美国的L.A.Zadeh教授首次提出模糊集合的概念之后得到广泛开展。 “模糊”是与“精确”相对而言的概念，模糊性普遍存在于人类的思维和语言交流中，是一种不确定性的表现。随机性则是客观存在的另一类不确定性，两者虽然都是不确定性，单存在本质上的区别。模糊性主要是人对概念外延的主观理解上的不确定性，而随机性则主要反映客观上的自然的不确定性，即对事件或行为的发生与否的不确定性。 一阶直线倒立摆系统是一个典型的“快速、多变量、非线性、自不稳定系统”，将模糊控制方法应用于一阶倒立摆系统的控制问题，能够发挥模糊控制在非线性系统控制、复杂对象系统控制方面的优势，简化设计，提高控制系统的鲁棒性。
BI YE SHE JI （20 届） 基于模糊控制的一级倒立摆控制系统设计 所在学院 专业班级自动化 学生姓名学号 指导教师职称 完成日期年月 II
摘要 倒立摆系统是研究控制理论的典型实验装置，具有价格低廉，结构简单，参数易于调整等优点。但是倒立摆同时也是一个典型的快速，非线性，多变量，本质不稳定系统，对于其稳定性的控制绝非易事。也正因为如此，对于倒立摆系统控制方法的研究和开发才具有重要和深远的意义。目前适用此系统的控制理论包括变结构控制，非线性控制，目标定位控制，智能控制等。 本文根据一级直线倒立摆系统，建立了数学模型，依据模糊控制的相关规则设计了模糊控制规则，并从位移和角度观点出发设计了双模糊控制器，经过仿真调试对重要参数进行不断的调试和优化，最终实现了“摆杆不倒，小车稳住”的总体目标。 对于实物实验系统，本文对构成倒立摆运动控制系统的电机，编码器和运动控制模块进行了比较选择，选择了交流伺服电机，增量式光电编码器和基于DSP技术的运动控制器作为主要的硬件组合，该运动控制器具有良好的性能，可以保证控制的精度。 关键词：倒立摆，模糊控制，系统设计，仿真，稳定 II
Abstract Inverted pendulum system is the study of the typical experiment device control theory, which is inexpensive, simple structure and easy to adjust the parameters. But it is also a system that typical rapid, nonlinear, many variables, and its essence is not stable, for its stability control is not going to be easy. Also because of this inverted pendulum system control method of the research and development are important and profound significance. At present the system for the control theory including variable structure control, nonlinear control, the goal positioning control, intelligent control, etc. According to the level of linear inverted pendulum system, this paper established the mathematical model, based on the fuzzy control rules we designed its fuzzy control rules, and from the view point of view design displacement and the dual fuzzy controller, through the simulation test of continuing the important parameters of debugging and optimization, and finally achieved "swinging rod, the car is not steady overall goal. For physical experiment system, this paper constitutes inverted pendulum motion control system of motor, encoder and motion control module are compared choice. Choose the ac servo motor, the solid-axes photoelectric encoder and the motion controller based on DSP technology as the main combination of hardware, this controller has good performance, and can ensure the precision of the control. Key words: inverted pendulum，Fuzzy control，System design ，The simulation，stability II
物理与电子工程学院 《人工智能》 课程设计报告 课题名称关于模糊控制理论的综述 专业自动化 班级 11级3班 学生姓名郑艳伟 学号 指导教师崔明月 成绩 2014年6月18日
关于模糊控制理论的综述 摘要：模糊控制方法是智能控制的重要组成部分，本文简要回顾了模糊控 制理论的发展，详细介绍了模糊控制理论的原理和模糊控制器的设计步骤， 分析了模糊控制理论的优缺点以及模糊控制需要完善或继续研究的内容，根 据各种模糊控制器的不同特点，对模糊控制在电力系统中的应用进行了分 类，并分析了各类模糊控制器的应用效能.最后，展望了模糊控制的发展趋 势与动态. 关键词：模糊控制；模糊控制理论；模糊控制系统；模糊控制理论的发展模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊控制逻辑推理为基础的一种智能控制方法，从行为上模拟人的思维方式，对难建模的对象实施模糊推理和决策的一种控制方法.模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法，已经在工业控制领域、电力系统、家用电器自动化等领域中解决了很多的问题，引起了越来越多的工程技术人员的兴趣. 模糊控制系统简介 模糊控制系统是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术.1965年美国的扎德[1]创立了模糊集合论, 1973 年, 他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理.1974 年英国的Mamdani 首先用模糊控制语句组成模糊控制器,并把它用于锅炉和蒸汽机的控制, 在实验室获得成功, 这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生. 模糊控制系统主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法, 它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来, 建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型, 是智能控制的一个重要研究领域.从信息技术的观点来看, 模糊控制是一种基于规则的专家系统.从控制系统技术的观点来看, 模糊控制是一种普遍的非线性特征域控制器. 相对传统控制, 包括经典控制理论与现代控制理论.模糊控制能避开对象的数学模型(如状态方程或传递函数等) , 它力图对人们关于某个控制问题的成功与失败和经验进行加工, 总结出知识, 从中提炼出控制规则, 用一系列多维模糊条件语句构造系统的模糊语言变量模型, 应用CRI 等各类模糊推理方法,
一、速度控制算法： 首先定义速度偏差-50 km/h ≤e （k ）≤50km/h ，-20≤ec （i ）= e （k ）- e （k-1）≤20，阀值e swith =10km/h 设计思想：油门控制采用增量式PID 控制算法,刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。 选择规则： e （k ）<0 ① e （k ）>- e swith and throttlr_1≠0 选择油门控制 ② 否则：先将油门控制量置0，再选择刹车控制 0 智能控制理论及应用课程设计报告 题目：基于matlab的倒立摆模糊控制 院系：西北民族大学电气工程学院 基于MATLAB的倒立摆模糊控制 摘要：倒立摆的控制问题就是使摆杆尽快地达到一个平衡位置，并且使之没有大的振荡和过大的角度和速度。当摆杆到达期望的位置后，系统能克服随机扰动而保持稳定的位置。本文主要针对较为简单的单级倒立摆控制系统而进行的设计分析。通过建立微分方程模型，求出相关参数，设计出对应的模糊控制器，并运用MATLAB软件进行系统模型的软件仿真，从而达到预定控制效果。目前，一级倒立摆的研究成果应用于火箭发射推进器和控制卫星的飞行状态等航空航天领域。关键词：单级倒立摆；微分方程；模糊控制；MATLAB仿真 1背景分析 倒立摆控制系统是一个复杂的、不稳定的、非线性系统，是进行控制理论教学及开展各种控制实验的理想实验平台。对倒立摆系统的 研究能有效的反映控制中的许多典型问题：如非线性问题、鲁棒性问题、镇定问题、随动问题以及跟踪问题等。通过对倒立摆的控制，用来检验新的控制方法是否有较强的处理非线性和不稳定性问题的能力。同时，其控制方法在军工、航天、机器人和一般工业过程领域中都有着广泛的用途，如机器人行走过程中的平衡控制、火箭发射中的垂直度控制和卫星飞行中的姿态控制等。 正是由于倒立摆系统的特殊性，许多不同领域的专家学者在检验新提出理论的正确性和实际可行性时，都将倒立摆系统作为实验测试平台。再将经过测试后的控制理论和控制方法应用到更为广泛的领域中去。现代控制理论已经在工业生产过程、军事科学、航空航天等许多方面都取得了成功的应用。例如极小值原理可以用来解决某些最优控制问题；利用卡尔曼滤波器可以对具有有色噪声的系统进行状态估计；预测控制理论可以对大滞后过程进行有效的控制。但是它们都有一个基本的要求：需要建立被控对象的精确数学模型。 随着科学技术的迅猛发展，各个领域对自动控制控制精度、响应速度、系统稳定性与适应能力的要求越来越高，所研究的系统也日益复杂多变。然而由于一系列的原因，诸如被控对象或过程的非线性、时变性、多参数间的强烈耦合、较大的随机干扰、过程机理错综复杂、各种不确定性以及现场测量手段不完善等，难以建立被控对象的精确模型。虽然常规自适应控制技术可以解决一些问题，但范围是有限的。对于像二级倒立摆这样的非线性、多参数、强耦合的被控对象，使用 神经网络自适应控制 学院：电气工程与自动化学院 专业：控制科学与工程 姓名：兰利亚 学号： 1430041009 日期： 2015年6月25日 神经网络间接自适应控制 摘要：自适应模糊控制系统对参数变化和环境变化不敏感,能用于非线性和多变 量复杂对象,不仅收敛速度快,鲁棒性好,而且可以在运行中不断修正自己的控制 规则来改善控制性能,因而受到广泛重视。间接自适应控制是通过在线辨识的到 控制对象的模型。神经网络作为自适应控制器，具有逼近任意函数的能力。 关键词：神经网络间接自适应控制系统辨识 一、引言 自适应控制系统必须完成测量性能函数、辨识对象的动态模型、决定控制 器如何修改以及如何改变控制器的可调参数等功能。自适应控制有两种形式： 一种是直接自适应控制，另一种是间接自适应控制。直接自适应控制是根据实 际系统性能与理想性能之间的偏差，通过一定的方法来直接调整控制器的参 数。 二、间接自适应系统分析与建模 2.1系统的分析 系统过程动态方程：y(k+1)= -0.8y(k)/(1+y2(k))+u(k),参考系统模型 由三阶差分方程描述： ym(k+1)=0.8ym(k)+1.2ym(k-1)+0.2ym(k-2)+r(k) 式中，r(k)是一个有界的参考输入。如果输出误差ec(k)定义为 ec(k)=y(k)-ym(k),则控制的目的就是确定一个有界的控制输入u(k),当k趋于 正无穷时，ec(k)=0.那么在k阶段，u(k)可以从y(k)和它的过去值中计算得 到： u(k)=0.8y(k)/(1+y2(k))+0.8y(k)+1.2y(k-1)+0.2y(k-2)+r(k) （1） 于是所造成的误差方程为： ec(k+1)=0.8ec(k)+1.2ec(k-1)+0.2ec(k-2) （2） 因为参考模型是渐进稳定的，所以对任意的初始条件，它服从当k趋于无穷， ec(k)=0。在任何时刻k，用神经元网络N2计算过程的输入控制，即 u(k)=-N[y(k)]+0.8y(k)+1.2y(k-1)+0.2y(k-2)+r(k) （3） 由此产生非线性差分方程：y(k+1)=-0.8y(k)/(1+y2(k))+N[y(k)] +0.8y(k)+ 1.2y(k-1)+0.2y(k-2)+r(k) （4） 故设计的要点是设计一个神经网络来逼近0.8y(k)/(1+y2(k))。 2.2系统的建模设计过程 第一步，用BP神经网络逼近，神经网络的结构包含三层：输入层、隐含层 和输出层。BP网络的训练过程如下：正向传播是输入信号从输入层经隐层传向 输出层，若输出层得到了期望的输出，则学习算法结束；否则，转至反向传 播。 第二步，输入测试样本，对神经网络的逼近程度进行测试，将测试后的期 模糊控制算法的研究 0842812128夏中宇 模糊控制概述 “模糊”是人类感知万物,获取知识,思维推理,决策实施的重要特征。“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大,内涵更丰富,更符合客观世界。 在日常生活中,人们的思维中有许多模糊的概念,如大、小、冷、热等,都没有明确的内涵和外延,只能用模糊集合来描述。人们常用的经验规则都是用模糊条件语句表达,例如,当我们拧开水阀往水桶里注水时,有这样的经验:桶里没水或水较少时,应开大水阀;桶里水较多时,应将水阀关小些;当水桶里水快满时,则应把阀门关得很小;而水桶里水满时应迅速关掉水阀。其中,“较少”、“较多”、“小一些”、“很小”等,这些表示水位和控制阀门动作的概念都具有模糊性。即有经验的操作人员的控制规则具有相当的模糊性。模糊控制就是利用计算机模拟人的思维方式,按照人的操作规则进行控制,实现人的控制经验。 模糊控制理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授Zadeh·L·A于1965年首先提出,它以模糊数学为基础,用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策略。 1974年,英国伦敦大学教授Mamdani·E·H研制成功第一个模糊控制器,充分展示了模糊技术的应用前景。 模糊控制概况 模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。1965年，美国的L.A.Zadeh 创立了模糊集合论；1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。1974年，英国的E.H.Mamdani首先用模糊控制语句组成模糊控制器，并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制，在实验室获得成功。这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。 模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力；然而在东方尤其是在日本，却得到了迅速而广泛的推广应用。近20多年来，模糊控制不论从理论上还是技术上都有了长足的进步，成为自动控制领域中一个非常活跃而又硕果累累的分支。其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面，例如在家用电器设备中有模糊洗衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄录机等；在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、化学反应釜、水泥窑炉等的模糊控制；在专用系统和其它方面有地铁靠站停车、汽车驾驶、电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制等。 模糊控制的基本理论 所谓模糊控制,就是在控制方法上应用模糊集理论、模糊语言变量及模糊逻辑推理的知识来模拟人的模糊思维方法,用计算机实现与操作者相同的控制。该理论以模糊集合、模糊语言变量和模糊逻辑为基础,用比较简单的数学形式直接将人的判断、思维过程表达出来,从而逐渐得到了广泛应用。应用领域包括图像识别、自动机理论、语言研究、控制论以及信号处理等方面。在自动控制领域,以模糊集理论为基础发展起来的模糊控制为将人的控制经验及推理过程纳入自动控制提供了一条便捷途径。 1.知识库 一级倒立摆的模糊控制 一、 立题背景 倒立摆( Inverted Pendulum)是处于倒置不稳定状态、通过人为控制使其处于动态平衡的一种摆。它是一个复杂的快速、非线性、多变量、强耦合的非最小相位系统,是重心在上、支点在下控制问题的抽象。 倒立摆的控制一直是控制理论及应用的典型课题倒立摆系统通常用来检验控制策略的效果,是控制理论研究中较为理想的实验装置。又因其与火箭飞行器及单足机器人有很大的相似之处,引起国内外学者的广泛关注。控制过程中的许多关键问题,如镇定问题、非线性问题、鲁棒性问题、随动问题以及跟踪问题等都可以以倒立摆为例加以研究。 本文围绕一级倒立摆系统，采用模糊控制理论研究了倒立摆的控制系统仿真问题。仿真 的成功证明了本文设计的模糊控制器有很好的稳定性。 二、 倒立摆的数学模型 质量为m 的小球固结于长度为L 的细杆（可忽略杆的质量）上，细杆又和质量为M 的小车铰接相连。由经验知：通过控制施加在小车上的力F （包括大小和方向）能够使细杆处于θ＝0的稳定倒立状态。在忽略其他零件的质量以及各种摩擦和阻尼的条件下，推导小车倒立摆系统的数学模型。倒立摆模型如图2-1所示。 图 2-2 单机倒立摆模型图 小车由电机通过同步带驱动在滑杆上来回运动，保持摆杆平衡。电机编码器和角编码器向运动卡反馈小车和摆杆位置（线位移和角位移）。导轨截面成H 型，小车在轨道上可以自由滑动，其在轨道上的有效运行长度为1米。轨道两端装有电气限位开关，以防止因意外失控而撞坏机构。 以摆角θ、角速度θ’、小车位移x 、加速度x ’为系统状态变量，Y 为输出，F 为输入 以摆角θ、角速度θ’、小车位移x 、加速度x ’为系统状态变量，Y 为输出，F 为输入。 即X=????????????4321x x x x =?? ? ??? ??????x'x 'θθ Y=??????x θ=??? ???31x x 一、速度控制算法： 欧阳歌谷（2021.02.01） 首先定义速度偏差-50 km/h≤e（k）≤50km/h，-20≤ec（i）=e（k）-e（k-1）≤20，阀值eswith=10km/h 设计思想：油门控制采用增量式PID控制算法,刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。 选择规则： e（k）<0 ①e（k）>-eswith and throttlr_1≠0 选择油门控制 ②否则：先将油门控制量置0，再选择刹车控制 0 E/EC和U取相同的隶属度函数即： 说明：边界选择钟形隶属度函数，中间选用三角形隶属度函数，图像略 实际EC和E输入值若超出论域范围，则取相应的端点值。 3.模糊控制规则 由隶属度函数可以得到语言值隶属度（通过图像直接可以看出）如下表： 表1：E/EC和U语言值隶属度向量表 设置模糊规则库如下表： 表2：模糊规则表 3.模糊推理 由模糊规则表3可以知道输入E与EC和输出U的模糊关系，这里我取两个例子做模糊推理如下： if (E is NB) and (EC is NM) then (U is PB) 那么他的模糊关系子矩阵为： 一级直线倒立摆系统模糊控制器设计 实验指导书 目录 1 实验要求................................................................................. . (3) 1.1 实验准备................................................................................. . (3) 1.2 评分规则................................................................................. . (3) 1.3 实验报告容................................................................................. .. (3) 1.4 安全注意事项................................................................................. .. (3) 2 倒立摆实验平台介绍................................................................................. .. (4) 2.1 硬件组成................................................................................. . (4) 2.2 软件结构................................................................................. . (4) 3 倒立摆数学建模（预习 容） .............................................................................. (6) 4 模糊控制实验................................................................................. (8) 4.1 模糊控制器设计（预习容）............................................................................... (8) 4.2 模糊控制器仿真................................................................................. (12) 4.3 模糊控制器实时控制实验................................................................................. .. (12) 5 附录：控制理论中常用的MATLAB 函 模糊控制的应用 学院实验学院 专业电子信息工程 姓名 指导教师___________ 日期20门年9月20日 在自动控制中，包括经典理论和现代控制理论中有一个共同的特点，即控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型（如微分方程等） 的基础上，但是在实际工业生产中，很多系统的影响因素很多，十分复杂。建立精确的数学模型特别困难，甚至是不可能的。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意头重大，模糊控制不用建立数学模型，根据实际系统的输入输出的结果数据，参考现场操作人员的运行经验，就可对系统进行实时控制。模糊控制实际上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。现代控制系统中的的控制能方便地解决工业领域常见的非线性、时变、在滞后、强耦合、变结构、结束条件苛刻等复杂问题。可编程控制器以其高可靠性、编程方便、耐恶劣环境、功能强大等特性很好地解决了工业控制领域普遍关心的可靠、安全、灵活、方便、经济等问题，这两者的结合，可在实际工程中广泛应用。 所谓模糊控制，其定义是是以模糊数学作为理论基础，以人的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的一种控制。模糊控制具有以下突出特点： ⑴模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，出发点 是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确的数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用 ⑵由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控 制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。 ⑶基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同， 容易导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。 ⑷模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人 工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。 ⑸模糊控制系统的鲁棒性強，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减 弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。 由于有着诸多优点，模糊理论在控制领域得到了广泛应用。下面我们就以下示例介绍模糊控制在实际中的应用： 电机调速控制系统见图1,模糊控制器的输入变量为实际转速与转速给定值之间的差值e及其变化率仝，输出变量为电机的电压变化量u。图2为电机调试输出结果，其横坐标为时间轴，纵坐标为转速。当设定转速为2 OOOr / s时，电机能很快稳定运行于2 OOOr / s;当设定转速下降到1 OOOr / s时，转速又很快下降到1 OOOr / s稳定运 行。 加工过程的复合自适应模糊控制 3 姚锡凡 副教授 姚锡凡 彭永红 陈统坚 彭 观 李春雄 摘要 设计了一种自适应模糊控制器,采用了模糊规则在线自调整和 输出比例因子在线自适应估计相结合的策略,应用于铣削加工过程的仿真结果表明,该控制器可适用于非最小相位系统,为加工过程的约束型控制提供一条有效途径。 关键词 加工过程 模糊控制 自适应 参数估计 中国图书资料分类法分类号 T P 273 3国家自然科学基金资助项目(59585006)收稿日期:1997—12—22 始于60年代初的加工过程自适应控制,可分为优化型自适应控制(A CO )和约束型自适应控制(A CC )两大类。但由于加工过程的不确定性、时变性和非线性,以及对加工性能要求越来越高,建立于对象的数学模型基础上的自适应控制难以获得满意的控制效果,甚至无能为力,加工过程的 控制至今仍未获得突破性的进展[1],为此发展不依赖或少依赖于数学模型的智能加工控制系统是必要的。但常规的模糊控制不具有自适应性,而且会出现零点极限环振荡现象,为此本文提出了一种复合的自适应模糊控制,对铣削加工过程进行控制。 1 自适应模糊控制 一般常规模糊控制涉及论域有3个,它们是误差E K U = F r c s K P (4) 式中,c s 为常数(取0.5);F r 为力的设定值;K P 为被控对象的增益。 K P 可由下式估算得到E r (i )=F (i )-K P (i - 1)u (i -1) K P (i )=K P (i -1)+cE r (i ) (5) 式中,E r 为切削力的估计误差;F 为力的测量值;c 为常数(在下面仿真中取0.035);u (i )为进给速度(电压值)。 u (i )=K U (i )[U (i ) 12+0.5] (6) 2 仿真实验 本文以铣削加工为对象,在主轴转速恒定、铣削深度作阶跃变化下,通过检测切削力,自动调节铣削进给速度,使加工过程的切削力恒定。对于铣 削加工过程(包括伺服环节),其二阶模型可以表示为[5] F β+2ΝΞn F α+Ξ2n F =K (2ΝΞn u α+Ξ2n u )(7)式中,F 为实测的切削力;u 为进给速度(电压值)(见图1);Ν为阻尼系数;Ξn 为自然频率。 采用零阶保持器,当Ν<1时,式(7)的离散可表示为 G (z )= F (z ) u (z )=b 0z +b 1z 2 +a 1z +a 2 (8) 式中,a 1、a 2、b 0、b 1可由式(7)求得。 当采样周期T =0.05s,切削深度a p 分别为2.54mm 、1.91mm 、3.81mm 时,传递函数分别 为[6] G 1(z )=F (z )u (z )=1.3907z + 1.3257 z 2 -1.8218z +0.8409G 2(z )=F (z )u (z )=0.8346z + 0.8363z 2 -1.9642z +0.9773G 3(z )=F (z )u (z )=3.0861z + 2.8242z 2 -1.7461z + 0.7655 可以看出,传递函数随切削深度而变化,当切 削深度为1.91mm 时,已变为一个非最小相位系 统,有一个过程零点位于单位圆外(z =-b 1 b 0=-1.0021),此时常规的模型参考自适应控制(M odel R eference A dap tive Con tro l,M RA C )已 不能适用上述的非最小相位系统,要用修正的M RA C 进行控制,但修正算法较为复杂。一些研 究结果表明,模糊控制能较好地适用于非最小相位加工系统,本文采用复合自适应模糊控制(图1)实现铣削加工过程控制。 仿真实验时,取K E =0.4,K C =0.8,K U (0)=5.6338,F r =400N ,T =0.05s,结果见图2。仿 真时,首先取切削深度为2.54mm ,此时采用的加工模型为G 1(z ),在t =200T 时,让加工模型变为G 2 (z ),而在t =400T 时,让加工模型变为G 3(z )。同时对进给速度进行了限制,即0 一级直线倒立摆系统 令狐采学 模糊控制器设计 实验指导书 目录 1 实验要求....................................................................................................................... .. (3) 1.1 实验准备....................................................................................................................... .. (3) 1.2 评分规则....................................................................................................................... .. (3) 1.3 实验报告内容....................................................................................................................... (3) 1.4安全注意事项....................................................................................................................... (3) 选取一个模糊控制的实例讲解，有文章，有仿真，有详细的推导过程。 一．实验题目：基于模糊控制系统的单级倒立摆 二．实验目的与要求： 倒立摆是联结在小车上的杆，通过小车的运动能保持竖立不倒的一种装置，它是一个典型的非线性、快速、多变量和自然不稳定系统，但是我们可以通过对它施加一定的控制使其稳定。对它的研究在理论上和方法上都有其重要意义。倒立摆的研究不仅要追求增加摆的级数，而且更重要的是如何发展现有的控制方法。同时, 它和火箭的姿态控制以及步行机器 人的稳定控制有很多相似之处，由此研究产生的理论和方法对一般工业过程也有广泛用途。 本文研究了倒立摆的控制机理，用Lagrange 方法推导了一级倒立摆的数学模型，这为研究多级和其它类型的倒立摆甚至更高层次的控制策略奠定了一个良好的基础。对系统进行了稳定性、可控性分析，得出倒立摆系统是一个开环不稳定但可控的系统的结论。 本文主要研究用极点配置、最优控制和模糊控制方法对倒立摆进行稳定控制。最优控制方法是基于状态反馈，但能实现输出指标最优的一种控制方法，方法和参数调节较简单，有着广泛的应用。模糊控制有不依赖于数学模型、适用于非线性系统等优点，所以本文尝试了用模糊控制对倒立摆进行控制，以将先进的控制方法用于实际中。 同时，对倒立摆系统的研究也将遵循从建模到仿真到实控，软硬件结合的系统的控制流程。在这过程中，借助数学工具Matlab7及仿真软件Simulink，作了大量的仿真研究工作，仿真结果表明系统能跟踪输入，并具有较好的抗干扰性。最后对实验室的倒立摆装置进行了软、硬件的调试，获得了较好的控制效果。 三．实验步骤： 1.一级倒立摆系统模型的建立 在忽略了空气阻力、各种摩擦之后（这也是为了保证Lagrange 方程的建立），可 将一级倒立摆系统抽象为由小车和匀质杆组成的系统，本系统设定如下： 小车质量M；摆杆质量m，长为l；小车在x 轴上移动；摆与竖直方向夹角为θ，规定正方向如图所示；加在小车x 轴上的力为F； 自适应模糊控制几个基本问题的研究进展 谢振华程江涛耿昌茂 (海军航空工程学院青岛分院航空军械系青岛 266041 ) 周德云 (西北工业大学西安 710072 ) [摘要] 综述了模糊控制系统的稳定性分析、系统设计及系统性能提高三个基本问题的研究 ,简述了应用研究 ,最后对自适应模糊控制的理论和应用进行了展望。 关键词模糊控制自适应控制鲁棒性稳定性 1 引言 自从 L. A. Zadeh提出模糊集合论以来 ,基于该理论形成一门新的模糊系统理论学科 ,在控制、信号处理、模式识别、通信等领域得到了广泛的应用。近年来 ,有关模糊控制理论及应用研究引起了学术界的极大兴趣 ,取得了一系列成功的应用和理论成果 ,与早期的模糊控制理论和应用相比有了很大的发展。模糊控制理论成为智能控制理论的一个重要分支。 一般来讲 ,模糊控制理论研究的核心问题在于如何解决模糊控制中关于稳定性和鲁棒性分析、系统的设计方法 (包括规则的获取和优化、隶属函数的选取等 )、控制系统的性能 (稳态精度、抖动及积分饱和度等 )的提高等问题 ,这己成为模糊控制研究中的几个公认的基本问题。其中 ,稳定性和鲁棒性问题的研究最为热烈 ,从早期基于模糊控制器的“多值继电器”等价模型的描述函数分析法 ,扩展到相平面法、关系矩阵分析法、圆判据、L yapunov稳定性理论、超稳定理论、基于滑模控制器的比较法、模糊穴 -穴映射及数值稳定性分析方法等非线性理论方法。设计方法的研究也倍受关注 ,主要表现在对规则的在线学习和优化、隶属函数参数的优化修正等应用了多种思想 ,如最优控制的二次型性能指标、自适应、神经网络、遗传算法等思想。稳态性能的改善一直是模糊控制学者所关注。 围绕上述几个基本问题 ,出现了多变量模糊控制[1 ,2 ] 、模糊神经网络技术 [3 ] 、神经模糊技术 [4 ] 、自适应模糊控制 [5] 、模糊系统辨识[6 ] 等热点研究领域。在模糊控制理论与应用方面 ,日本学者取得了很大的成就[7] ,我国学者在这方面也付出了不懈的努力 ,并取得了许多重要的成果。所有这些工作促进了模糊控制的理论和应用的快速发展。 本文拟对近几年自适应模糊控制几个基本问题的研究现状作一总结 ,希望能从这一侧面反映其研究情况和发展动向。主要内容包括 :( 1 )稳定性分析问题的研究 ;( 2 )系统设计方法的研究 ;( 3)系统性能提高的研 究 ;( 4 )应用研究情况。 2 稳定性分析 众所周知 ,任何一个自动控制系统 ,首先必须是稳定的 ,否则这个系统就无法工作。因此 ,在控制系统的分析和设计中 ,系统的稳定性研究占有重要的地位 ,模糊控制系统也是如此。由于模糊系统本质上的非线性和缺乏统一的系统描述 ,使得人们难以利用现有的控制理论和分析方法对模糊控制系统进行分析和基于matlab的倒立摆模糊控制_课程设计报告
神经网络自适应控制
模糊控制算法的研究
一级倒立摆的模糊控制
模糊控制详细讲解实例之欧阳歌谷创作
一级直线倒立摆系统模糊控制器设计---实验指导书
模糊控制的应用实例与分析
加工过程的复合自适应模糊控制
一级直线倒立摆系统模糊控制器设计---实验指导书之令狐采学创编
选取一个模糊控制的实例讲解
自适应模糊控制几个基本问题的研究进展
相关主题
文本预览