步学会使用matlab模煳控制工具箱

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1、有关错误解决办法MATLAB功能强大，很多同学用其做控制算法的仿真但是其中的fuzzylogiccontroller刚开始用常常容易出错常见报错：1、MinMaxblocksdonotaccept'boolean'signals.Theinputsignal(s)ofblock'mkkzq1/Subsystem/FuzzyLogicControllerwithRuleviewer/FuzzyLogicController/FISWizard/Defuzzification1/Max(COA)'mustbeoneoftheMATLAB'uint8

2、','uint16','uint32','int8','int16','int32','single',or'double'datatypes2、Anerroroccurredwhilepropagatingdatatype'boolean'fromblock'mkkzq1/Subsystem/FuzzyLogicControllerwithRuleviewer/FuzzyLogicController/FISWizard/Defuzzification1/ZeroStrength(COA)',outputport1。 以下是解决方案： 1、f

3、is编辑器（MATLAB的commandwindow中键入fuzzy打开）中，建立好规则后，file-export-toworkspace2、对于7.0版本，simulink模型窗口菜单中，Simulation-ConfigurationParameters-Implementlogicsignalsasbooleandata前面默认的勾选去掉3.而对于6.5及以前版本，则是在SIMULATION-SIMULATIONPARAMETERS-ADVANCED中将booleanlogicsignals选为off，强烈推荐用这个 用FIS（Mamda

4、ni）设计完模糊控制器之后，连接到控制系统中进行仿真，每次总出现这两个错误：1)BlockerrorMax(coa):MinMaxblocksdonotaccept'boolean'signals.2)blockerrorZerostrength(coa):Anerroroccurredwhilepropagatingdatatype'boolean'fromblock'....',outport1解决方案：在simulinkparameter中，找到advance选项卡，把第一二个选项设为off。4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱  

5、 Matlab模糊控制工具箱为模糊控制器的设计提供了一种非常便捷的途径，通过它我们不需要进行复杂的模糊化、模糊推理及反模糊化运算，只需要设定相应参数，就可以很快得到我们所需要的控制器，而且修改也非常方便。下面将根据模糊控制器设计步骤，一步步利用Matlab工具箱设计模糊控制器。首先我们在Matlab的命令窗口（commandwindow）中输入fuzzy，回车就会出来这样一个窗口。下面我们都是在这样一个窗口中进行模糊控制器的设计。1．确定模糊控制器结构：即根据具体的系统确定输入、输出量。这里我们可以选取标准的二维控制结构，即输入为误差e和误差变

6、化ec，输出为控制量u。注意这里的变量还都是精确量。相应的模糊量为E，EC和U，我们可以选择增加输入(AddVariable)来实现双入单出控制结构。2．输入输出变量的模糊化：即把输入输出的精确量转化为对应语言变量的模糊集合。首先我们要确定描述输入输出变量语言值的模糊子集，如{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，并设置输入输出变量的论域，例如我们可以设置误差E（此时为模糊量）、误差变化EC、控制量U的论域均为{-3，-2，-1，0，1，2，3}；然后我们为模糊语言变量选取相应的隶属度函数。在模糊控制工具箱中，我们在MemberFunct

7、ionEdit中即可完成这些步骤。首先我们打开MemberFunctionEdit窗口.然后分别对输入输出变量定义论域范围，添加隶属函数，以E为例，设置论域范围为[-33]，添加隶属函数的个数为7.然后根据设计要求分别对这些隶属函数进行修改，包括对应的语言变量，隶属函数类型。3．模糊推理决策算法设计：即根据模糊控制规则进行模糊推理，并决策出模糊输出量。首先要确定模糊规则，即专家经验。对于我们这个二维控制结构以及相应的输入模糊集，我们可以制定49条模糊控制规则（一般来说，这些规则都是现成的，很多教科书上都有），如图。制定完之后，会形成一个模糊控制

8、规则矩阵，然后根据模糊输入量按照相应的模糊推理算法完成计算，并决策出模糊输出量。4．对输出模糊量的解模糊：模糊控制器的输出量是一个模糊集合，通过反模糊