哈工大模糊控制课件.ppt

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1、模糊控制器设计(2)利用MATLAB工具箱设计模糊控制器规则可调整的模糊控制器模糊规则的自整定与自寻优模糊系统建模与模糊预测自适应模糊控制系统利用MATLAB工具箱设计模糊控制器MatlabSimulinkFuzzyToolBoxFuzzyDemoFuzzyInferenceSystem(FIS)定义隶属函数(输入,输出)确定Fuzzy推理方法控制规则库的建立选择解模糊方法Fuzzy控制器嵌入到控制系统DemosdefuzzdmDefuzzificationmethods.fcmdemoFCMclusterin

2、gdemo(2-D).fuzdemosGUIforFuzzyLogicToolboxdemos.gasdemoANFISdemoforfuelefficiencyusingsubclustering.jugglerBall-jugglerwithRuleViewer.invkineInversekinematicsofarobotarm.irisfcmFCMclusteringdemo(4-D).noisedmAdaptivenoisecancellation.slbbBallandbeamcontrol(Sim

3、ulink).slcpInvertedpendulumcontrol(Simulink).sltankWaterlevelcontrol(Simulink).sltankruleWaterlevelcontrolwithRuleViewer(Simulink).sltbuTruckbacker-upper(SimulinkFuzzy控制器的设计过程演示规则可调整的Fuzzy控制器在模糊控制系统中，模糊控制器的性能对系统的控制特性影响很大；模糊控制器的性能在很大程度上又取决于模糊控制规则的确定及其可调整性。控制规则

4、的解析描述上式描述的控制规则，控制作用取决于误差及误差变化，且二者处于同等加权程度。为了适应不同被控对象的要求，引进一个调整因子a,则可得到一种带有调整因子的控制规则通过调整a值的大小，可以改变对误差和误差变化的不同加权程度。当被控对象阶次较低时，应该对误差的加权值大于对误差变化的加权值；当被控对象阶次较高时，对误差变化的加权值要大于对误差的加权值。下面举例来说明调整因子a对控制性能的影响。被控对象为二阶环节控制规则（a=0.625)控制规则（a＝0.75)a取不同值时，模糊控制系统对阶跃响应曲线的变化a较大时（

5、如a=0.75)，表明控制规则对误差E加权大，而对误差变化C加权小，因此阶跃响应曲线产生超调，拖长了调整时间；当a=0.5时，虽然对误差E及误差变化C加权一样，没有产生超调，但响应过程较慢；当a=0.625时，意味着控制规则中对误差加权稍大于对误差变化加权，这种情况不仅超调小，而且响应时间也较短。当被控对象采用带有调整因子的模糊控制器时，通过调整加权因子a可以获得较好的控制效果。模糊规则的自整定与自寻优带有一个加权因子a调整模糊控制规则的模糊控制器，可以改变a的大小调整控制规则，a值一旦选定，在整个控制过程中就不

6、再改变，即在控制规则中，对误差与误差变化的加权固定不变。模糊控制系统在不同的状态下，对控制规则中误差E与误差变化C的加权程度一般说来应该有不同的要求。对二维模糊控制系统而言，当误差较大时，控制系统的主要任务是消除误差，这时，对误差在控制规则中的加权应该大些；当误差较小时，此时系统已接近稳态，控制系统的主要任务是使系统尽快稳定，为此必须减小超调，这样就要求在控制规则中误差变化起的作用大些，即对误差变化加权大些。这些要求只靠一个固定的加权因子a难以满足，于是考虑在不同的误差等级引入不同的加权因子，以实现对模糊控制规则

7、的自调整。(1)．带有两个调整因子的控制规则根据上述思想，考虑两个调整因子口，a1及a2:，当误差较小时，控制规则由a1，来调整；当误差较大时，控制规则由a2来调整。控制规则（a1=0.4,a2=0.6)控制规则（a1=0.5,a2=0.7)结论：带两个调整因子模糊控制器的控制规则调整效果比较好，其响应曲线比较理想，这表明带两个调整因子的控制规则具有一定的优越性。（2）带有多个调整因子的控制规则加权因子取a0=0.45,a1=0.55，a2=0.65,a3=0.751:采用四个加权因子2：采用二个加权因子(3).

8、模糊控制规则的自寻优为了能对多个加权因子进行寻优，可以采用ITAE积分性能指标ITAE积分性能指标能够综合评价控制系统的动态和静态性能，如响应快，调节时间短，超调量很小以及稳态误差也很小等。根据上式的性能指标，作为目标函数，寻优过程则根据目标函数逐步减小的原则，不断地校正加权因子的取值，从而可以获得一组优选的加权因子。例：选定初始的控制规则的各个加权因子分别为经过寻优后获