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水箱液位matlab模糊控制例程sltank详解

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一问题描述
水位控制系统是由水箱(Tank)，进水管、出水管和控制阀门等构成。

在进水管上，安装有一液压阀门，控制它的位置，可以控制流入水箱的流量。

出水管道的面积(Out pipe crossection) 保持常数，因此，流出出水管的流量主要与水箱的水位和水压有关。

系统具有明显的非线性特性。

我们的目的是构建一个模糊闭环控制系统。

其控制目的是通过调整控制阀门的开度，达到控制水箱水位的目的，并使其能够快速跟随所设定的水位(给定输入)。

除控制对象外，控制系统应包含有水位检测装置，控制器(常规PID 控制器或模糊控制器)及执行机构。

二控制系统动态结构图
流速计算依据为简化伯努利方程或托里拆利定律，二者结论一致。

其中托里拆利定律内容为：忽略粘滞性，任何液体止点从小孔中流出的速度与它从h高度处自由落下的速度相等。

Level flow out
动态模型中主要用到的计算关系式如下：
液位=容积/底面积level=tank volume/area
流量=流速*出水口面积
流速=（2*g*level）^0.5
被控对象水箱模型
搭建按照上述动态结构图进行，实际设计的水箱模型如下：
封装后
执行机构：
VALVE
三水位控制系统模型
四模型使用方法
启动matlab，命令行输入sltank，既可打开水位模糊控制仿真模型。

设置const大于等于0，系统工作于PID控制模式
设置const小于0，系统工作于模糊控制模式
模糊控制时液位输入输出关系（双击Comparison示波器）
液位动画
PID控制时液位的输入输出关系
比较两种控制模式下液位曲线可以发现PID控制有超调，这一点在液位动画中也有体现。

修改模型参数
PID参数的调整可以直接双击PID Controller模块设置，这里着重介绍模糊控制器参数的修改。

用到的主要命令如下：
例如可通过以下代码以文本形式显示tank
a=readfis('tank') %读取tank文件
showfis(a); %显示
在这里通过模糊推理的用户界面来修改水位控制的规则库，查看对控制效果的影响。

具体步骤如下：
（1）输入sltank打开simulink仿真界面
（2）输入fuzzy tank打开FIS界面，可编辑变量和推理规则。

（3）打开tank的模糊规则编辑界面，将规则4和5删除，新的规则如下：
（4）单击File —Export—to workspace，弹出的对话框直接点ok。

注意：建议不要选to file，因为会改变原始文件。

（5）运行sltank，控制效果如下，可见调节效果比PID控制还差。

（6）关闭sltank模型和tank fis界面，均选择不保存修改，以保
证例程的完整性。

五结论
模糊控制效果取决于模糊推理规则，如果规则设置不当，则控制效果会比传统PID控制效果更差。

模糊控制一般和其他智能控制算法结合使用，比如模糊PID，模糊神经网络等，其主要作用是智能控制算法中的一些控制参数进行模糊调节。

伍银波2012年11月13日星期二。

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基于MATLAB的水箱水位模糊控制系统的设计

基于MATLAB的水箱水位模糊控制系统的设计


小相位特性、不稳定性、时滞和负荷干扰等。若采用单一的水位反馈控制难以达到预期的控 制效果,所以采用了仿人的模糊控制方法依据操作人员的现场经验制成模糊控制表,通过判 断水位的偏差及偏差变化率来控制输出,并易于在 PLC 上实现。模糊 PID 控制器的特点是在 大范围内利用模糊推理的方法调整系统的控制量 U，而在小偏差范围内转换成 PID 控制，两 者的转换根据事先给定的偏差范围自动实现[3]。这样做的好处是：既保证动态响应效果，又 能改善稳态控制精度。图 3 为模糊 PID 控制器的系统方框图。
r
+ _
PID 控制器 e
ec 模糊控制器 d/dt
e y
对象 U
变送器
图 3 模糊 PID 控制器系统方框图
其中，模糊控制器和 PID 控制器的切换是通过在 MATLAB 的 M 文件中事先设定误差 e 的 范围来自动实现的[4]。选取水位误差 e 的基本论域为[-10cm，10cm]，选取误差变化率 ec 的 基本论域为[-4，4]，选取控制量 u 的基本论域为[0，4000]。e、ec、u 的语言变量值分别 为：e={NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，ec={NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，u={NB，NM， NS，ZE，PS，PM，PB}。
在现代工业生产及日常生活中，有很多方面都会涉及到水位控制这个问题。而在绝大多 数情况下，我们是很难或是不可能得到被控对象的精确数学模型的，因此采用数学工具或计 算机仿真技术的传统控制理论已经无法解决此类系统的控制问题。[1]智能控制的概念主要是 针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而提出来的，而模糊逻辑控制则作 为一种新颖的智能控制方式越来越受到人们的重视。模糊逻辑控制是智能控制领域的重要发 展方向，模糊控制技术被称为“21 世纪的核心技术”。
水箱液位模糊控制

水箱液位模糊控制

水箱液位模糊控制器的设计1.水箱液位控制系统已知一个容器中液体的流出是随机变化的，无法建立它的数学模型。

但是，通过人工控制进液阀门的开度和进液流速，却能调节容器中液位的高低，保持液位恒定。

根据人工操作经验，我们已经归纳出如下保持液位恒定的操作规则：①如果液位偏低，则快开阀门；②如果液位正好，则阀门开度不变；③如果液位偏高，则快关阀门；④如果液位正好而进液流速慢，则慢关阀门；⑤如果液位正好而进液流速快，则慢开阀门。

图1-1 水箱液位控制系统原理图为此，我们可以设计如图1-2所示的双输入--单输出模糊控制系统：k 1k 2D/FD/F RF/D 控制对象k u 模糊控制器u e ec图1-2 二维模糊控制系统原理框图模糊控制器的两个输入变量分别为液位差e （设定液位高度r -实测液位高度M模糊控制器反馈 压力传感器控制量设定y）和液位差变化率ec（单位时间内的偏差改变量），输出模糊变量为u。

输入变量e和ec、输出变量u的论域、覆盖变量论域的模糊子集明朝、隶属度函数类型及拐点参数等，初步设定为表1-1所列的数值。

表1-1 覆盖输入变量、输出变量的模糊子集设定值2.构建模糊控制器的FIS结构文件2.1编辑出名称为“tank”的液位模糊控制系统FIS启动Matlab后，在主窗口中键入fuzzy回车，进入“FIS Editor”编辑器界面，完成下列任务：①增加一个输入变量；②将输入、输出变量的名称分别改成e、ec和u；③将这个FIS文件名定为“tank”并予以存盘。

得出如图2-1所示的FIS编辑器界面。

图2-1 液位模糊控制FIS编辑器2.2 编辑覆盖输入、输出变量的模糊子集在图2-1所示的FIS编辑器上，单机输入变量e模框，按表1-1列出的数据编辑e、ec和u的模糊子集。

在FIS编辑器界面上，双击输入量或输出量模框中的任何一个，都会弹出隶属函数编辑器，简称MF编辑器。

在MF编辑器界面上，单击“变量模框索引区”中待编辑变量的小模框，使其边框变粗、变红，则界面下部“当前变量区”内就显示该变量的性态，以供编辑。

模糊控制水箱液位调节

模糊控制水箱液位调节

实验二：模糊控制水箱液位调节一实验目的1．掌握模糊控制的原理2．加强模糊控制在实践中的应用二实验器材装有Matlab软件PC电脑一台三实验原理模糊控制的基本原理：它的核心部分为模糊控制器，模糊控制器的控制规律由有计算机程序实现。

详见P32(模糊控制原理)。

四原代码clear allclose allq1=0; %定义第一个水箱的入水量q2=0; %定义第一个水箱的出水量q3=0; %定义第二个水箱的出水量q4=0; %定义第三个水箱的出水量b=1.4; %定义第一个水箱入水量的控制系数a1=8.6; %定义第一个水箱出水量的控制系数a2=8.6; %定义第一个水箱出水量的控制系数h1=100; %定义第一个水箱中水的初始高度h2=100; %定义第二个水箱中水的初始高度h3=100; %定义第三个水箱中水的初始高度v=119; %定义sin函数的系数s=190; %定义水箱底面积k=10; %定义开关控制量e=0; %定义误差e_1=0;ec=0;H=130; %定义第三个水箱的期望高度e=H-h1;a=newfis('fuzz'); %误差函数a=addvar(a,'input','e',[-25,25]);a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-25,-10]);a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-25,-10,0]);a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-10,0,10]);a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[0,10,25]);a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[10,25]);a=addvar(a,'output','u',[0,100]); %控制量输出函数a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[0,30]);a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[0,30,50]);a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[30,50,70]);a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[50,70,100]);a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[70,100]);rulelist=[1 1 1 1;2 2 1 1;3 3 1 1;4 4 1 1;5 5 1 1];a = addrule(a, rulelist);for i=1:1:8000tt(i)=i; %时间轴q1=b*k; %第一个水箱的进水量q2=a1*sqrt(h1); %第一个水箱的出水量h1=h1+(q1-q2)/s; %第一个水箱中水的高度q3=a2*sqrt(h2); %第二个水箱的进水量h2=h2+(q2-q3)/4; %第二个水箱中水的高度q4=v*abs(sin(2.3*pi*i+0.35)); %第二个谁想的出水量h3=h3+(q3-q4)/s; %第三个水箱中的高度hh(i)=h3;k=evalfis(e,a);e=H-h3;endplot(tt,hh)五、插图。

水箱水位恒定的模糊PID控制(2)

水箱水位恒定的模糊PID控制(2)

4.3 模糊集选择及隶属函数设计（1）FC1模糊语言变量的设计：将变量E的语言值设定为8个，即{负大（NB），负中（NM），负小（NS），负零（NZ），正零（PZ），正小（PS），正中（PM）,正大（PB）。

将EC的语言值设定为7个，即{负大（NB），负中（NM），负小（NS），零（Z），正小（PS），正中（PM）,正大（PB）；将输出变量ΔKp的语言值设定为7个，即{负大（NB），负中（NM），负小（NS），零（Z），正小（PS），正中（PM）,正大（PB）并设定其隶属函数，如图4-6至4-8图4-6 FC1输入变量E的隶属函数图4-7 FC1输入变量EC的隶属函数图4-8FC1输出变量△Kp的隶属函数（2）FC2模糊语言变量的设计：将输入模糊变量E、EC和输出模糊变量ΔKi 的语言值都设定为7个，即{负大（NB），负中（NM），负小（NS），零（Z），正小（PS），正中（PM）,正大（PB）。

模糊控制器FC2的输入输出模糊语言变量值隶属函数如图4-9至4-11图4-9 FC2输入变量E的隶属函数图4-10 FC2输入变量EC的隶属函数图4-11 FC2输出变量△Ki的隶属函数（3）FC3模糊语言变量设计：将变量E的语言值设定为6个，即{负大（NB），负中（NM），负小（NS），正小（PS），正中（PM）,正大（PB）。

将EC的语言值设定为7个，即{负大（NB），负中（NM），负小（NS），零（Z），正小（PS），正中（PM）,正大（PB）；将输出变量ΔKd的语言值设定为7个，即{负大（NB），负中（NM），负小（NS），零（Z），正小（PS），正中（PM）,正大（PB）并设定其隶属函数如图4-12至4-14图4-12 FC3输入变量E的隶属函数图4-13 FC3输入变量EC的隶属函数图4-14 FC3输出变量△Kd的隶属函数4.4 模糊规则集的设定参数Kp 、Ki 、Kd在不同的e 和ec 下的自调整要满足如下调整原则: (1) 当e 较大时,为加快系统的响应速度,防止因开始时e 的瞬间变大可能会引起的微分溢出,应取较大的Kp 和较小的Kd ,同时由于积分作用太强会使系统超调加大,因而要对积分作用加以限制,通常取较小的Ki值;(2) 当 e 中等大小时,为减小系统的超调量, 保证一定的响应速度, Kp 应适当减小;同时Kd 和Ki的取值大小要适中;(3) 当e 较小时,为了减小稳态误差, Kp 与Ki 应取得大些,为了避免输出响应在设定值附近振荡,同时考虑系统的抗干扰性能, Kd 值的选择根据|ec|值而定，ec较大时，Kd 取较小值，ec较小时，Kd取较大值，通常Kd 为中等大小。