基于模糊控制的速度跟踪控制问题(C语言以及MATLAB仿真实现)

Matlab技术在控制算法中的应用控制算法是一种应用于控制系统中的计算方法，通过算法的运行和执行，可以对控制系统进行优化和调节，实现所期望的控制效果。

而Matlab作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于各个领域，包括控制算法的开发和实现。

本文将从控制算法的基础概念入手，介绍Matlab技术在控制算法中的应用，并探讨其优势和局限性。

一、控制算法的基础概念在深入探讨Matlab技术在控制算法中的应用之前，我们先来了解一些控制算法的基础概念。

控制算法主要用于设计和优化控制器，以实现对系统的精确控制。

其中，常用的控制算法包括PID控制、模糊控制、最优控制等。

PID控制是一种经典的控制算法，它基于比例、积分和微分三个部分的组合，通过调节控制器的参数来实现系统的稳定性和响应速度的平衡。

Matlab提供了丰富的工具箱和函数，可以方便地进行PID控制算法的设计和仿真。

模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制算法，它通过构建模糊规则来描述系统的控制策略。

Matlab中的Fuzzy Logic Toolbox提供了强大的模糊控制设计和仿真工具，可以帮助工程师快速构建复杂的模糊控制器，并进行性能评估和优化。

最优控制是一种针对给定的性能指标，通过优化控制器的参数来实现系统的最佳性能。

Matlab中的Optimization Toolbox和Control System Toolbox提供了丰富的最优控制算法和工具，可以帮助工程师进行系统的优化设计和参数调节。

二、Matlab技术在PID控制中的应用PID控制是一种常用的控制算法，广泛应用于各个领域的控制系统中。

Matlab 提供了强大的PID控制工具箱，可以帮助工程师快速、精确地设计和调节PID控制器。

在Matlab中，通过pid函数可以方便地创建一个PID控制器对象，并指定其比例、积分和微分参数。

然后，可以利用sim函数进行仿真，评估控制器的性能和鲁棒性。

如果需要对PID控制器进行进一步优化，可以使用PID Tuner工具进行在线调节和优化。

模糊自适应整定PID控制matlab仿真程序(刘金锟-先进PID控制及其MATLAB仿真)2这个例子的程序百度文库里有很多版本，但我下了很多都有错误，运行不了。

以下程序我一字一字的敲出来的，已经成功运行，绝对无误。

仿真实例，被控对象为p G (s)=ss s 1047035.8752350023++ 采样时间为1ms ，采用模糊PID 控制进行阶跃响应，在第300个采样时间时控制器输出加1.0的干扰，相应的运行结果如图1~13所示。

仿真程序如下：将以下程序保存为fuzzypid.m 文件，即可得到仿真结果。

%fuzzy tunning PID controlclear all ;clear all ;a=newfis('fuzzpid');a=addvar(a,'input','e',[-3,3]); %parameter ea=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-3,-2,0]);a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3,-1,1]);a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1,1,3]);a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,2,3]);a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1,3]);a=addvar(a,'input','ec',[-3,3]); %parameter eca=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-3,-2,0]);a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-3,-1,1]);a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-1,1,3]);a=addmf(a,'input',2,'PM','trimf',[0,2,3]);a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[1,3]);a=addvar(a,'output','kp',[-0.3,0.3]); %parameter kpa=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-0.3,-0.1]);a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-0.3,-0.2,0]);a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-0.3,-0.1,0.1]);a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-0.2,0,0.2]);a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-0.1,0.1,0.3]);a=addmf(a,'output',1,'PM','trimf',[0,0.2,0.3]);a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[0.1,0.3]);a=addvar(a,'output','ki',[-0.06,0.06]); %parameter ki a=addmf(a,'output',2,'NB','zmf',[-0.06,-0.02]);a=addmf(a,'output',2,'NM','trimf',[-0.06,-0.04,0]);a=addmf(a,'output',2,'NS','trimf',[-0.06,-0.02,0.02]); a=addmf(a,'output',2,'Z','trimf',[-0.04,0,0.04]);a=addmf(a,'output',2,'PS','trimf',[-0.02,0.02,0.06]);a=addmf(a,'output',2,'PM','trimf',[0,0.04,0.06]);a=addmf(a,'output',2,'PB','smf',[0.02,0.06]);a=addvar(a,'output','kd',[-3,3]); %parameter kda=addmf(a,'output',3,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'output',3,'NM','trimf',[-3,-2,0]);a=addmf(a,'output',3,'NS','trimf',[-3,-1,1]);a=addmf(a,'output',3,'Z','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'output',3,'PS','trimf',[-1,1,3]);a=addmf(a,'output',3,'PM','trimf',[0,2,3]);a=addmf(a,'output',3,'PB','smf',[1,3]);rulelist=[1 1 7 1 5 1 1;1 2 7 1 3 1 1;1 3 62 1 1 1;1 4 62 1 1 1;1 5 5 3 1 1 1;1 6 4 42 1 1;1 7 4 4 5 1 1;2 1 7 1 5 1 1;2 2 7 13 1 1;2 3 6 2 1 1 1;2 4 53 2 1 1;2 5 53 2 1 1;2 6 4 43 1 1;2 734 4 1 1;3 1 6 14 1 1;3 2 6 2 3 1 1;3 3 6 3 2 1 1;3 4 5 3 2 1 1;3 54 4 3 1 1;3 6 3 5 3 1 1;3 7 3 54 1 1;4 1 6 2 4 1 1;4 2 6 2 3 1 1;4 35 3 3 1 1;4 4 4 4 3 1 1;4 5 3 5 3 1 1;4 6 2 6 3 1 1;4 7 2 6 4 1 1;35 1 5 2 4 1 1;5 2 5 3 4 1 1;5 3 4 4 4 1 1;5 4 3 5 4 1 1;5 5 3 5 4 1 1;5 6 2 6 4 1 1;5 7 2 7 4 1 1;6 1 5 47 1 1;6 2 4 4 5 1 1;6 3 3 5 5 1 1;6 4 2 5 5 1 1;6 5 2 6 5 1 1;6 6 27 5 1 1;6 7 1 7 7 1 1;7 1 4 4 7 1 1;7 2 4 4 6 1 1;7 3 2 5 6 1 1;7 4 2 6 6 1 1;7 5 2 6 5 1 1;7 6 1 7 5 1 1;7 7 1 7 7 1 1];a=addrule(a,rulelist);a=setfis(a,'DefuzzMethod','mom');writefis(a,'fuzzpid');a=readfis('fuzzpid');%PID controllerts=0.001;sys=tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]); dsys=c2d(sys,ts,'tustin');[num,den]=tfdata(dsys,'v');u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0;y_1=0;y_2=0;y_3=0;x=[0,0,0]';4error_1=0;e_1=0.0;ec_1=0.0;kp0=0.40;kd0=1.0;ki0=0.0;for k=1:1:500time(k)=k*ts;rin(k)=1;%using fuzzy inference to tunning PIDk_pid=evalfis([e_1,ec_1],a);kp(k)=kp0+k_pid(1);ki(k)=ki0+k_pid(2);kd(k)=kd0+k_pid(3);u(k)=kp(k)*x(1)+kd(k)*x(2)+ki(k)*x(3);if k==300 %adding disturbance(1.0v at time 0.3s)u(k)=u(k)+1.0;endif u(k)>=10u(k)=10;endif u(k)<=-10u(k)=-10;endyout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2-den(4)*y_3+num(1)*u(k)+num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3;error(k)=rin(k)-yout(k);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%return of pid parameters%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);5x(1)=error(k); %calculating Px(2)=error(k)-error_1; %calculating Dx(3)=x(3)+error(k); %calculating De_1=x(1);ec_1=x(2);error_2=error_1;error_1=error(k);endshowrule(a)figure(1);plot(time,rin,'b',time,yout,'r'); xlabel('time(s)');ylabel( 'rin,yout');figure(2);plot(time,error,'r');xlabel('time(s)');ylabel( 'error ');figure(3);plot(time,u,'r');xlabel('time(s)');ylabel( 'u ');figure(4);plot(time,kp,'r');xlabel('time(s)');ylabel( 'kp ');figure(5);plot(time,ki,'r');xlabel('time(s)');ylabel( 'ki ');figure(6);plot(time,kd,'r');xlabel('time(s)');ylabel( 'kd ');figure(7);plotmf(a,'input',1);figure(8);plotmf(a,'input',2);figure(9);plotmf(a,'output',1);figure(10);plotmf(a,'output',2);figure(11);plotmf(a,'output',3);plotfis(a);fuzzy fuzzpid.fis6仿真运行结果：789。

毕业设计（论文）题目基于MATLAB控制系统仿真应用研究毕业设计（论文）任务书I、毕业设计(论文)题目：基于MATLAB的控制系统仿真应用研究II、毕业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求：原始资料：（1）MATLAB语言。

（2）控制系统基本理论。

设计技术要求：（1）采用MATLAB仿真软件建立控制系统的仿真模型，进行计算机模拟，分析整个系统的构建，比较各种控制算法的性能。

（2）利用MATLAB完善的控制系统工具箱和强大的Simulink动态仿真环境，提供用方框图进行建模的图形接口，分别介绍离散和连续系统的MATLAB和Simulink仿真。

III、毕业设计(论文)工作内容及完成时间：第01～03周：查找课题相关资料，完成开题报告，英文资料翻译。

第04～11周：掌握MATLAB语言，熟悉控制系统基本理论。

第12～15周：完成对控制系统基本模块MATLAB仿真。

第16～18周：撰写毕业论文，答辩。

Ⅳ、主要参考资料：[1] 《MATLAB在控制系统中的应用》，张静编著，电子工业出版社。

[2]《MATLAB在控制系统应用与实例》，樊京，刘叔军编著，清华大学出版社。

[3]《智能控制》，刘金琨编著，电子工业出版社。

[4]《MATLAB控制系统仿真与设计》，赵景波编著，机械工业出版社。

[5]The Mathworks,Inc.MATLAB-Mathemmatics(Cer.7).2005.信息工程系电子信息工程专业类 0882052 班学生（签名）：填写日期：年月日指导教师（签名）：助理指导教师(并指出所负责的部分)：信息工程系（室）主任（签名）：学士学位论文原创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师的指导下独立完成的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果，也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。

对本文的研究成果作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式表明。

基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文目录一、内容概括 (2)1. 研究背景和意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究目的和内容 (5)二、MATLAB控制系统仿真基础 (7)三、控制系统建模 (8)1. 控制系统模型概述 (10)2. MATLAB建模方法 (11)3. 系统模型的验证与校正 (12)四、控制系统性能分析 (14)1. 稳定性分析 (14)2. 响应性能分析 (16)3. 误差性能分析 (17)五、基于MATLAB控制系统的设计与应用实例分析 (19)1. 控制系统设计要求与方案选择 (20)2. 基于MATLAB的控制系统设计流程 (22)3. 实例一 (23)4. 实例二 (25)六、优化算法在控制系统中的应用及MATLAB实现 (26)1. 优化算法概述及其在控制系统中的应用价值 (28)2. 优化算法介绍及MATLAB实现方法 (29)3. 基于MATLAB的优化算法在控制系统中的实践应用案例及分析对比研究31一、内容概括本论文旨在探讨基于MATLAB控制系统的仿真与应用，通过对控制系统进行深入的理论分析和实际应用研究，提出一种有效的控制系统设计方案，并通过实验验证其正确性和有效性。

本文对控制系统的基本理论进行了详细的阐述，包括控制系统的定义、分类、性能指标以及设计方法。

我们以一个具体的控制系统为例，对其进行分析和设计。

在这个过程中，我们运用MATLAB软件作为主要的仿真工具，对控制系统的稳定性、动态响应、鲁棒性等方面进行了全面的仿真分析。

在完成理论分析和实际设计之后，我们进一步研究了基于MATLAB 的控制系统仿真方法。

通过对仿真模型的建立、仿真参数的选择以及仿真结果的分析，我们提出了一种高效的仿真策略。

我们将所设计的控制系统应用于实际场景中，通过实验数据验证了所提出方案的有效性和可行性。

本论文通过理论与实践相结合的方法，深入探讨了基于MATLAB 控制系统的仿真与应用。

引用如何在MATLAB下把模糊推理系统转化为查询表(原创)Matlab 2009-12-26 22:05:01 阅读161 评论0 字号：大中小订阅引用foundy的如何在MATLAB下把模糊推理系统转化为查询表(原创)李会先摘要：该文论述了将MATLAB下调试成功的模糊逻辑转换为查询表的一种技巧，这种技巧不直接使用MATLAB的矩阵计算方法，操作者多数情况下只需点击鼠标就可完成任务，效率比较高，该方法使用MATLAB下的系统测试工具，收集构造查询表所需的数据资料，文中以MATLAB中的水位模糊控制演示模型为例，把该系统的模糊控制推理模块用在其基础上生成的查询表代替后再进行水位控制仿真，控制效果与模糊推理模块在线推理控制是一致的。

关键词：模糊控制;查询表;MATLAB;Simulink; 系统测试Abstract：This article discuss a skill that make a translation from fuzzy logic system to Lookup Table in Matlab,It doesn't use matrix computing, user need only to drag and draw the mouse completing this task,It's a efficiency method which to collect data for Lookup Table construction from a fuzzy controller by SystemTest Toolbox in Matlab,in the article,I will discuss the skill by a demo which is the Water Level Control in Tank in the Fuzzy logic Toolbox,at last,I simulate the Water Control in Tank instead of the Fuzzy Controller with the Lookup Table which I have constructed,the test results is verywell.Keywords: Fuzzy Logic, Matlab,Simulink,Lookup Table,SystemTest1. 引言在MATLAB/Simulink下，构建模糊逻辑系统模型和调试其推理规则都是很方便的[3][4]，我们当然不希望在MATLAB下的仿真工作仅仅用于仿真目的，如果实际产品设计能继承仿真的工作成果，将事半功倍。

引用如何在MATLAB下把模糊推理系统转化为查询表(原创) Matlab 2009-12-26 22:05:01 阅读161 评论0 字号：大中小订阅引用foundy的如何在MATLAB下把模糊推理系统转化为查询表(原创)李会先摘要：该文论述了将MATLAB下调试成功的模糊逻辑转换为查询表的一种技巧，这种技巧不直接使用MATLAB的矩阵计算方法，操作者多数情况下只需点击鼠标就可完成任务，效率比较高，该方法使用MATLAB下的系统测试工具，收集构造查询表所需的数据资料，文中以MATLAB中的水位模糊控制演示模型为例，把该系统的模糊控制推理模块用在其基础上生成的查询表代替后再进行水位控制仿真，控制效果与模糊推理模块在线推理控制是一致的。

关键词：模糊控制;查询表;MATLAB;Simulink; 系统测试Abstract：This article discuss a skill that make a translation from fuzzy logic system to Lookup Table in Matlab,It doesn't use matrix computing, user need only to drag and draw the mouse completing this task,It's a efficiency method which to collect data for Lookup Table construction from a fu zzy controller by SystemTest Toolbox in Matlab,in the article,I will discuss the skill by a demo which is the Water Level Control in Tank in the Fuzzy logic Toolbox,at last,I simulate the Water Control in Tank instead of the Fuzzy Controller with the Lookup Table which I have constructed,the test results is verywell.Keywords: Fuzzy Logic, Matlab,Simulink,Lookup Table,SystemTest1. 引言在MATLAB/Simulink下，构建模糊逻辑系统模型和调试其推理规则都是很方便的[3][4]，我们当然不希望在MATLAB下的仿真工作仅仅用于仿真目的，如果实际产品设计能继承仿真的工作成果，将事半功倍。

有关"matlab实现mpc轨迹跟踪控制代码"的文章内容将包括对于MPC（模型预测控制）和轨迹跟踪控制的解释和实现方法。

文章的结构将从MPC和轨迹跟踪的基本概念开始，逐渐深入到具体的matlab 代码实现以及个人观点和理解。

文章总字数将超过3000字，格式为普通文本，适合在知识上共享。

文章预计将以以下内容为主：1. 简介：介绍MPC和轨迹跟踪控制的基本概念和应用场景。

2. MPC控制原理：解释模型预测控制的基本原理和实现方式，包括状态空间模型、预测优化和控制计算等方面的内容。

3. 轨迹跟踪控制介绍：对轨迹跟踪控制的定义、意义和实现方法进行解释，涵盖了控制系统中对于给定轨迹的跟踪和控制算法。

4. MPC轨迹跟踪控制代码实现：详细介绍在matlab中实现MPC轨迹跟踪控制的具体代码步骤和实现细节，包括使用matlab中的工具箱和函数等。

5. 示例与应用：通过具体的示例来展示MPC轨迹跟踪控制在实际工程中的应用，并对不同参数和条件下的控制效果进行分析和比较。

6. 总结与展望：对于MPC轨迹跟踪控制的优势和局限性进行总结，并对未来在该领域的研究方向和发展趋势进行展望。

文章中将不断提及"matlab实现mpc轨迹跟踪控制代码"，并以此为线索，引导读者深入了解并掌握相关知识。

我将加入个人观点和理解，以期更好地帮助读者理解和运用这一主题。

注：根据任务描述，以上内容是根据预设的要求进行撰写的。

如有其他具体要求，请更新指定的主题内容。

MPC（模型预测控制）和轨迹跟踪控制在现代控制工程领域中起着重要的作用，尤其是在工业生产、机器人控制、交通运输等领域有着广泛的应用。

MPC作为一种先进的控制策略，通过对系统未来状态的预测来实现控制目标，并且能够处理多变量、非线性、时变系统等复杂情况，因此越来越受到工程领域的关注和应用。

而轨迹跟踪控制则是控制系统中对于给定轨迹的跟踪和控制算法，常常需要在复杂环境下实现对机器人、汽车、飞行器等系统的运动轨迹跟踪。

模糊控制在matlab中的实例模糊控制是一种应用广泛的控制方法，它可以处理那些难以精确建立数学模型的系统。

在Matlab中，使用Fuzzy Logic Toolbox工具箱可以方便地实现模糊控制系统。

以下是一个简单的模糊控制器示例，控制一个小车的速度和方向，使得其能够沿着预设的轨迹行驶。

1. 首先，定义输入和输出变量。

这里我们需要控制小车的速度和转向角度。

代码如下：```speed = newfis("speed");speed = addvar(speed,"input","distance",[0 10]);speed = addmf(speed,"input",1,"slow","trimf",[0 0 5]);speed = addmf(speed,"input",1,"fast","trimf",[5 10 10]); speed = addvar(speed,"output","velocity",[-10 10]);speed = addmf(speed,"output",1,"reverse","trimf",[-10-10 -2]);speed = addmf(speed,"output",1,"stop","trimf",[-3 0 3]); speed = addmf(speed,"output",1,"forward","trimf",[2 10 10]);angle = newfis("angle");angle = addvar(angle,"input","position",[-1 1]);angle = addmf(angle,"input",1,"left","trimf",[-1 -1 0]);angle = addmf(angle,"input",1,"right","trimf",[0 1 1]); angle = addvar(angle,"output","steering",[-1 1]);angle = addmf(angle,"output",1,"hard_left","trimf",[-1 -1 -0.5]);angle = addmf(angle,"output",1,"soft_left","trimf",[-1 -0.5 0]);angle = addmf(angle,"output",1,"straight","trimf",[-0.5 0.5 0.5]);angle = addmf(angle,"output",1,"soft_right","trimf",[0 0.5 1]);angle = addmf(angle,"output",1,"hard_right","trimf",[0.5 1 1]);```2. 然后，定义模糊规则。

mpc matlab小例子MPC（Model Predictive Control）是一种先进的控制方法，可以用于多种控制问题的解决。

而在Matlab中，可以通过使用MPC工具箱来进行MPC控制系统的设计和实现。

下面将列举一些基于MPC的Matlab小例子，以展示MPC在不同应用领域的应用。

1. 汽车巡航控制MPC可以用于设计汽车巡航控制系统，以实现车辆的自动驾驶。

通过对车辆动力学模型的建立，结合MPC控制算法，可以实现车辆的速度和位置控制，并且考虑到车辆的限制条件，如最大加速度、最大转向角等。

2. 电力系统稳定控制MPC可以应用于电力系统的稳定控制，通过对电力系统的状态进行在线预测，根据预测结果优化控制输入，以实现电力系统的稳定运行。

例如，可以通过MPC控制发电机的励磁系统，使得电力系统的频率和电压在合理范围内波动。

3. 机器人路径规划MPC可以用于机器人路径规划问题，通过对机器人的运动学和动力学模型进行建模，并结合MPC控制算法，在线预测机器人的运动轨迹，并根据预测结果优化机器人的控制输入，以实现机器人的精确控制和路径跟踪。

4. 智能建筑能耗优化MPC可以用于智能建筑中的能耗优化问题。

通过对建筑模型进行建模，并结合能源管理策略，利用MPC控制算法，实现建筑内部的温度、湿度、照明等参数的控制，以最大程度地降低能耗并提高能源利用效率。

5. 化工过程控制MPC可以应用于化工过程的控制，例如控制化工反应的温度、压力等参数。

通过对化工过程的动态模型进行建模，并结合MPC控制算法，可以实现对化工过程的在线预测和优化控制，提高化工过程的安全性和效率。

6. 水资源管理MPC可以用于水资源管理中的优化问题。

例如，可以通过对水资源系统的模型进行建模，并结合MPC控制算法，实现对水库的调度控制，以最大程度地提高水资源的利用效率，并满足各种约束条件。

7. 交通流控制MPC可以应用于交通流控制问题，例如交通信号灯的优化控制。

模糊控制在matlab中的实例以下是一个简单的模糊控制实例，使用Matlab进行实现：假设有一辆小车，需要通过模糊控制来控制它的速度。

1. 首先，我们需要定义输入（error）和输出（delta），并且规定它们的范围：```inputRange = [-2 2];outputRange = [-1 1];```其中，inputRange表示error的范围为-2到2，outputRange表示delta的范围为-1到1。

2. 接下来，我们需要定义模糊变量：```error = fisvar("input", "error", "range", inputRange); delta = fisvar("output", "delta", "range", outputRange); ```这里我们定义了两个模糊变量：输入变量error和输出变量delta。

3. 然后，我们需要用隶属函数来描述模糊变量：```errorFuncs = [fisGaussmf(error, -1, 0.5) % NBfisGaussmf(error, 0, 0.5) % ZOfisGaussmf(error, 1, 0.5) % PB];deltaFuncs = [fisGaussmf(delta, -1, 0.25) % NBfisGaussmf(delta, 0, 0.25) % ZOfisGaussmf(delta, 1, 0.25) % PB];```在这个例子中，我们使用了高斯隶属函数来描述模糊变量。

NB 表示“negative big”（负大），ZO表示“zero”（零），PB表示“positive big”（正大）。

4. 接下来，我们需要定义规则：```ruleList = [1 1 1 3 % NB -> PB2 1 1 2 % ZO -> NB3 1 1 1 % PB -> ZO];```这个规则表达式的意思是：如果error是NB，则delta是PB；如果error是ZO，则delta是NB；如果error是PB，则delta是ZO。

基于西门子S7—200PLC的模糊控制程序的实现【摘要】矿用通风机是矿井生产的重要设备，其运行状态对安全生产至关重要。

本文结合矿用通风机，探讨了如何通过PLC可编程逻辑控制器件来实现模糊控制算法，从而来控制风机转速，实现了对巷道内CO及瓦斯浓度主要参数的监控。

本设计首先通过matlab仿真得到控制规则表，储存在PLC数据区，，然后用建立指针的查询办法实现数据的查询，这样实现的模糊控制算法是可以离线使用的。

论文对所设计的西门子模糊控制进行了实验验证。

实验结果表明，论文所确定的测试方法正确，所设计仪器满足测试要求。

【关键词】矿用通风机模糊控制CO及瓦斯浓度1 模糊控制的概述在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。

然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的。

在上世纪70年代，美国加州大学博客利分校电器工程系控制专家L.A.Zadeh提出了模糊集合理论，为模糊控制技术的产生奠定了理论基础。

模糊控制系统是以模糊语言变量、模糊逻辑推理以及模糊集理论做为基础，结合基于规则的专家系统和控制理论的一种智能的控制系统，同时也是运用到计算机的控制技术构成的一种具备反馈通道的闭环结构的数字控制系统。

模糊控制器包括五个主要部分，即：定义变量、模糊化、模糊规则、模糊推理及解模糊。

（1）定义变量；也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差E与输出误差之变化率EC，而控制变量则为下一个状态之输入U。

其中E、EC、U统称为模糊变量。

（2）模糊化；将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，以适合的语言值求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合。

（3）模糊规则；包括数据库与规则库两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。

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。

《智能控制》模糊逼近作业报告组员：李适、郑晓森、匡金龙、沈伟生、武云发黎浩炎、晏开、杜文学、杨晓星目录一、任务及要求 (3)二、系统分析及控制设计原理 (3)三、设计实现 (4)四、仿真验证 (7)五、讨论与分析 (12)一、任务及要求(1)任务设计一个在 上的模糊系统，使其以精度一致地逼近函数()()()()()ππππ2121cos sin cos sin x x x x x g ++=，并进行Matlab 仿真。

(2)要求先进行系统分析，然后给出完整详细的设计过程，可参见P74-75页例5.1和例5.2的仿真实例。

二、系统分析及控制设计原理自适应模糊控制是指具有自适应学习算法的模糊逻辑系统，其学习算法是依靠数据信息调整模糊逻辑系统的参数，且可以保证控制系统的稳定性。

一个自适应模糊控制器可以用一个单一的自适应模糊系统构成，也可以用若干个自适应模糊系统构成。

与传统的自适应控制相比，自适应模糊控制的优越性在于它可以利用操作人员提供的语言性模糊信息，而传统的自适应控制则不能。

这一点对具有高度不确定因素的系统尤其重要。

自适应模糊控制有两种不同形式：一种是直接自适应模糊控制，即根据实际系统性能与理想性能之间的偏差直接设计模糊控制器；另一种是间接自适应模糊控制，即通过在线模糊逼近获得对象的模型，然后根据所得模型在线设计控制器。

三、设计实现(1)模糊系统的设计步骤设二维模糊系统g(x)为集合22211],[],[R U ⊂⨯=βαβα上的一个函数，其解析式形式未知。

假设对任意一个U x ∈,都能得到g(x)，则可设计一个逼近g(x)的模糊系统。

模糊系统的设计步骤为：步骤1：在],[i i βα上定义)2,1(=i N i 个标准的，一致的和完备的模糊集i N i i i i A A A A ,...,,,321。

[][]1,11,1-⨯-=U 1.0=ε步骤2：组建21N N M ⨯=条模糊集IF-THEN 规则，即21u i i R ：如果1x 为11i A 且2x 为22i A ，则y 为21i i B式中，2211,...,2,1;,...,2,1N i N i ==，将模糊集21i i B 的中心表示为),(),(g 21121221i i i i e e g x x y==式中，j i e 为i x 在模糊集j i A 上的中间值或边界值()2,1;2,1==j i 。

由于项目需要，需要模糊控制算法，之前此类知识为0，经过半个多月的研究，终于有的小进展。

开始想从强大的互联网上搜点c代码来研究下，结果搜遍所有搜索引擎都搜不到，以下本人从修改的模糊控制代码，经过自己修改后可在vc6.0，运行！输入e表示输出误差，ec表示误差变化率，经过测试具有很好的控制效果，对于非线性系统和数学模型难以建立的系统来说有更好的控制效果！现将其公开供大家学习研究！#include <stdio.h>#include"math.h"#define PMAX 100#define PMIN -100#define DMAX 100#define DMIN -100#define FMAX 100 /*语言值的满幅值*/int PFF[4]={0,12,24,48};/*输入量D语言值特征点*/int DFF[4]={0,16,32,64};/*输出量U语言值特征点*/int UFF[7]={0,15,30,45,60,75,90};/*采用了调整因子的规则表,大误差时偏重误差,小误差时偏重误差变化*//*a0=0.3,a1=0.55,a2=0.74,a3=0.89 */int rule[7][7]={//误差变化率-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3 // 误差{-6,-6,-6,-5,-5,-5,-4,}, // -3{-5,-4,-4,-3,-2,-2,-1,}, // -2{-4,-3,-2,-1, 0, 1, 2,}, // -1{-4,-3,-1, 0, 1, 3, 4,}, // 0{-2,-1, 0, 1, 2, 3, 4,}, // 1{ 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5,}, // 2{ 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6}}; // 3/**********************************************************/int Fuzzy(int P,int D) /*模糊运算引擎*/{int U; /*偏差,偏差微分以及输出值的精确量*/unsigned int PF[2],DF[2],UF[4]; /*偏差,偏差微分以及输出值的隶属度*/ int Pn,Dn,Un[4];long temp1,temp2;/*隶属度的确定*//*根据PD的指定语言值获得有效隶属度*/if(P>-PFF[3] && P<PFF[3]){if(P<=-PFF[2]){Pn=-2;PF[0]=FMAX*((float)(-PFF[2]-P)/(PFF[3]-PFF[2]));}else if(P<=-PFF[1]){Pn=-1;PF[0]=FMAX*((float)(-PFF[1]-P)/(PFF[2]-PFF[1]));}else if(P<=PFF[0]){Pn=0;PF[0]=FMAX*((float)(-PFF[0]-P)/(PFF[1]-PFF[0]));}else if(P<=PFF[1]){Pn=1; PF[0]=FMAX*((float)(PFF[1]-P)/(PFF[1]-PFF[0]));}else if(P<=PFF[2]){Pn=2; PF[0]=FMAX*((float)(PFF[2]-P)/(PFF[2]-PFF[1]));}else if(P<=PFF[3]){Pn=3; PF[0]=FMAX*((float)(PFF[3]-P)/(PFF[3]-PFF[2]));}}else if(P<=-PFF[3]){Pn=-2; PF[0]=FMAX;}else if(P>=PFF[3]){Pn=3; PF[0]=0;}PF[1]=FMAX-PF[0];if(D>-DFF[3] && D<DFF[3]){if(D<=-DFF[2]){Dn=-2;DF[0]=FMAX*((float)(-DFF[2]-D)/(DFF[3]-DFF[2])); }else if(D<=-DFF[1]){Dn=-1;DF[0]=FMAX*((float)(-DFF[1]-D)/(DFF[2]-DFF[1]));}else if(D<=DFF[0]){Dn=0;DF[0]=FMAX*((float)(-DFF[0]-D)/(DFF[1]-DFF[0]));}else if(D<=DFF[1]){Dn=1;DF[0]=FMAX*((float)(DFF[1]-D)/(DFF[1]-DFF[0]));}else if(D<=DFF[2]){Dn=2; DF[0]=FMAX*((float)(DFF[2]-D)/(DFF[2]-DFF[1])); }else if(D<=DFF[3]){Dn=3; DF[0]=FMAX*((float)(DFF[3]-D)/(DFF[3]-DFF[2])); }}else if(D<=-DFF[3]){Dn=-2;DF[0]=FMAX;else if(D>=DFF[3]){Dn=3;DF[0]=0;}DF[1]=FMAX-DF[0];/*使用误差围优化后的规则表rule[7][7]*//*输出值使用13个隶属函数,中心值由UFF[7]指定*/ /*一般都是四个规则有效*/Un[0]=rule[Pn-1+3][Dn-1+3];Un[1]=rule[Pn+3][Dn-1+3];Un[2]=rule[Pn-1+3][Dn+3];Un[3]=rule[Pn+3][Dn+3];if(PF[0]<=DF[0])UF[0]=PF[0];elseUF[0]=DF[0];if(PF[1]<=DF[0])UF[1]=PF[1];elseUF[1]=DF[0];if(PF[0]<=DF[1])UF[2]=PF[0];elseUF[2]=DF[1];if(PF[1]<=DF[1])UF[3]=PF[1];elseUF[3]=DF[1];/*同隶属函数输出语言值求大*/if(Un[0]==Un[1]){if(UF[0]>UF[1])UF[1]=0;elseUF[0]=0;if(Un[0]==Un[2]){if(UF[0]>UF[2])UF[2]=0;elseUF[0]=0;}if(Un[0]==Un[3]){if(UF[0]>UF[3])UF[3]=0;elseUF[0]=0;}if(Un[1]==Un[2]){if(UF[1]>UF[2])UF[2]=0;elseUF[1]=0;}if(Un[1]==Un[3]){if(UF[1]>UF[3])UF[3]=0;elseUF[1]=0;}if(Un[2]==Un[3]){if(UF[2]>UF[3])UF[3]=0;elseUF[2]=0;}/*重心法反模糊*//*Un[]原值为输出隶属函数标号，转换为隶属函数值*/ if(Un[0]>=0)Un[0]=UFF[Un[0]];elseUn[0]=-UFF[-Un[0]];if(Un[1]>=0)Un[1]=UFF[Un[1]];elseUn[1]=-UFF[-Un[1]];if(Un[2]>=0)Un[2]=UFF[Un[2]];elseUn[2]=-UFF[-Un[2]];if(Un[3]>=0)Un[3]=UFF[Un[3]];elseUn[3]=-UFF[-Un[3]];temp1=UF[0]*Un[0]+UF[1]*Un[1]+UF[2]*Un[2]+UF[3]*Un[3]; temp2=UF[0]+UF[1]+UF[2]+UF[3];U=temp1/temp2;return U;}void main(){int a=0,e,ec;/*int nowpoint,p1,p2=1;FILE *in,*out;in=fopen("in.txt","r");out=fopen("out.txt","w");*///while(!feof(in))while(1){//fscanf(in,"%d",&nowpoint);//p1=nowpoint;//e=0-nowpoint;//ec= p1-p2;printf("请输入e:");scanf("%d",&e);printf("请输入ec:");scanf("%d",&ec);a=Fuzzy(e,ec);//fprintf(out,"%d ",a);//printf("%d: ",p1);printf("e: %d ec: %d ",e,ec);printf("a: %d \n",a); //p2=p1;}//fclose(in);//fclose(out);}。