Matlab模糊控制器的设计以及simulink下对模糊控制器系统的仿真
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Matlab模糊控制器的设计以及simulink下对模糊控制器系统的仿真
首先，在Matlab的命令窗口（command window）中输入fuzzy，回车就会出来这样一个窗口:
接下来在上述窗口中进行模糊控制器的设计：
1.双输入，单输出：点击Edit----Add Variable---input
2.为E添加隶属度函数，E的论域为{-6，-5，-4，-3，-2，-1,0,1，2,3,4,5,6}，
E的模糊集合为{NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PB},Edit—Membership Function edit,如下图所示：
3.为EB添加隶属度函数，EB的论域为{-6，-5，-4，-3，-2，-1,0,1，2,3,4,5,6}，
EB的模糊集合为{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},Edit—Membership Function edit,如下图所示：
4.为U添加隶属度函数，U的论域为{-6，-5，-4，-3，-2，-1,0,1，2,3,4,5,6}，
U的模糊集合为{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},Edit—Membership Function edit,如下图所示：
其中E,EB,U均为模糊量。
5.为模糊控制器设计模糊规则，由于E的语言变量有8个，EB的语言变量有7
个，所以模糊控制器的模糊规则总共有8*7=56条，接下来为模糊控制器添加规则：双击untitled，则有下面的表格：
制定完成后，会形成模糊规则矩阵，系统会根据模糊输入量E,EB，经过模糊控制规则[56条]，进而确定输出量U。
6.对输入量模糊化以及对输出量清晰化，我们采取最小最大重心法。
7.点击export—to file. ***#$.fis文件就是所设计的控制器。
8.下面对我们设计的模糊控制器进行检验，所构建的系统如下：
系统分析：
模糊控制器：双输入单输出，输入为误差以及误差的变化率的模糊量，输出为控制量的模糊量，模糊控制器中有56条规则。
给定的信号：给定信号为阶跃响应，给定为100，整个系统是+反馈系统。
实际范围与模糊论域之间的比例关系，又叫量化因子，分别为三个增益：误差0.06，误差变化率0.0005，输出量10，增益必须认真选取，增益必须认真选取，增益的选取对模糊控制器的控制效果有很大的影响。
9.对系统进行仿真结果如下：
仿真结果分析：
由仿真结果可以看到，问题1，系统在14s时已趋于稳定，给定的阶跃信号是100，最终系统却稳定在了83左右；问题2，系统的超调偏大，快速性不好。
问题1，分析原因，这和我们预先设定的规则有关系，在80+时已经默认达到PB，模糊控制器便不再调节，继而稳定在83左右，这也验证了模糊控制器是有差控制。
问题2，分析原因，这和系统的控制规则以及输入输出的增益有关系，具体的改善，可以调节增益值以及修改相关规则改善，但是不能完全消除。
