智能控制课程设计模糊控制算法研究

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1、模糊控制算法研究一、 课程设计的目的和要求目的:1. 通过本次课程设计,进一步了解模糊控制的基本原理、模糊模型的建立和模糊控制器的设计过程; 2. 提高学生有关控制系统的程序设计能力; 3. 熟悉Matlab语言以及在智能控制设计中的应用。要求:充分理解设计内容,并独立完成实验和课程设计报告二、课程设计的步骤假设系统的模型可以用二阶加纯滞后表示,即传递函数为。其中各参数分别为1、模糊集合及论域的定义对误差E、误差变化EC机控制量U的模糊集合及其论域定义如下:E、EC和U的模糊集合均为:NB、NM、NS、0、PS、PM、PBE和EC的论域为:-6、-5、-4、-3、-2、-1、0、1、2、3、4

2、、5、6U的论域为:-7、-6、-5、-4、-3、-2、-1、0、1、2、3、4、5、6、72、系统的参数选择系统所选用的参数为:Saturation、Saturation1、Saturation2的范围分别为:-6 6、-6 6、-7 7,Transport Delay=2S。通过调试得到PID模糊控制的参数:Ke=4,Kec=1.8,Ku=0.07下图为控制规则表EuEc-3-2-10+1+2+3-3+1+1+1+1+2+3+3-2-1+1+1+1+2+2+3-1-2-100+1+2+20-3-2-10+1+2+2+1-3-2-100+1+2+2-3-3-2-1-1+1+1+3-3-3-2

3、-1-1-1+13.最初的各个隶属函数的设置 误差E的隶属函数度输出u的隶属函数误差变化率Ec的隶属函数4. 用此控制器运行得到的阶跃响应曲线为:调节时间为=65s,调节时间满足要求超调量=17.2%,满足要求但是,稳态精度不满足要求,稳态误差为=8%5调节一下隶属函数如下图所示运行得到最好的效果:此时,调节时间为=74s80s,调节时间满足要求超调量=22%30%,满足要求稳态误差为=5.25%6%,满足要求6. 改变控制器的隶属函数度为梯形函数如下图所示:得到系统的阶跃响应曲线为由图形可以看出,超调量增大,稳态误差增大,调节时间加长,控制性能下降7. 在控制器之后、被控对象之前加扰动如图所

4、示:得到的阶跃响应曲线为:因为是在模糊控制器之后加的干扰,效果不好,但是如果加在控制器之前的鲁棒性与一般的PID控制器的鲁棒性好8.改变被控对象的参数,研究其控制效果的变化情况(1)K改变,令K=38.5,得到阶跃响应曲线为:控制效果基本不变(2)改变600为580,得到的阶跃响应曲线为:控制效果也基本不变(3)将70改为67,得到的阶跃响应曲线为:(4)同时改变三个参数,得到的阶跃响应曲线为:由以上可以看出,模糊控制算法对不同的控制对象的适应性很强,在一定的范围内改变被控对象的参数,控制效果基本不变。9、小结:模糊控制的优缺点:模糊控制具有能够得到良好的动态响应性能,并且不需要知道被控对象的

5、数学模型(当然本实验中是已知道的),适应性强,上升时间快,鲁棒性好。 与PID控制相比有着很大的优势,采用PID控制虽然稳态性能较好,但是难以得到满意的动态响应性能,并且鲁棒性差。当然,模糊控制也有着自身的缺点,容易受到模糊规则等级的限制而引起误差,需要进一步改进。三、 总结 经过比本次课程设计,我对模糊控制有了更进一步的了解,对所学的只是有了一个整体的认识,深刻的体会到了动手能力的重要性。模糊控制不仅能实现控制,而且能模拟人的思维方式,对一些无法构造数学模型的被控对象进行有效地控制。模糊控制与一般的自动控制的根本区别是,不需要建立精确的数学模型,而是运用模糊理论将人的经验知识与思维推理结合起来,对我们来说,有很大的应用价值和很远的发展前景,

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