温度模糊控制的matlab实现与PID的比较
图 5-4 模糊变量u的隶属函数图像
离散值表分别如表2、表3、表4所示
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四川理工学院本科毕业（设计）论文
4)模糊推理关系矩阵R的计算及模糊判决求出矩阵R，得到如表五所示最终模糊控制表
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温度模糊控制的matlab实现与PID的比较
从上述设计过程可以看出,模糊控制系统的设计是一项非常复杂的工作,若全部通过自行编程来完成设计,将需要较长的开发时间,效率低且通用性差。虽然也可以通过专用的模糊逻辑开发工具来实现模糊控制系统的设计工作,如Nation-alSemiconductor公司的Neufuz4等,但这些系统价格较昂贵。所有这些情况都阻碍着模糊控制技术的广泛应用。
模糊控制系统结构的设计在MATLAB主界面中利用FUZZY命令打开模糊逻辑工具箱,通过交互式图形界面完成模糊控制系统结构的设计。所选用的输入输出变量E、EC及U意义同上,设计结果如图5-5所示的
图 5-5
系统模糊变量论域及其隶属函数的设计利用隶属函数编辑器设计变量的论
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四川理工学院本科毕业（设计）论文
域及其隶属函数,隶属函数的定义及其论域选择同上,函数图像如图5-2、图5-3、图5-4所示
模糊控制规则的设计利用模糊规则编辑器,完成模糊规则程序的编写,其中模糊推理算法采用最小值法,模糊合成算法采用最大值法(MAX),模糊判决法采用最大隶属度平均法(MOM)。
查看系统输入输出变量之间的关系利用表面查看器显示所设计的模糊控制系统输入输出变量之间的关系,可以直观地看到输出模糊变量和输入模糊变量间的对应关系。
感应钎焊温度控制领域中,利用现有的经典控制技术(如PID控制)进行温度控制存在较大的困难,本文引入了模糊控制技术来解决这一难题。结果表明利用此技术能大大缩减编程工作量,对被控制对象的输入输出模糊变量的量化论域、语言变量、参数、隶属函数及其控制规则等,均可根据实际情况方便地进行优化工作,而且,所设计的系统通用性强,能非常形象直观地看到输入输出模糊变量之间的对应关系
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温度模糊控制的matlab实现与PID的比较
第 六 章 模糊控制与PID控制方法的比较
6.１模糊控制器的设计
选择被控对象是GP(s)=
1(130s?1)3加入一个死区,死区为[-0.1,0.1],它属于
一个大延迟、大滞后、非线性的受控对象。整个系统采用的是单位反馈且是单输入、单输出。控制系统的方框图如图6-1所示。
1 3模糊控制器 (130s?1) 图6-1 系统方框图
在这个方框图中没有涉及到A/D和D/A的转换问题,执行器和被控对象合起来组成广义对象GP(s)。整个系统中量纲保持一致,在控制器的设计中,假设单位已归一化,单位可以不给出,系统的输入是单位阶跃。
6.2 模糊控制器的结构
模糊控制器采用的是两维输入,一维输出。输入变量为偏差e和偏差的变化率
ec,输出变量为u。输入变量e论域为[0.7,1]。e的模糊子集选取如下词
集:{PB,PM,PS,AZ,NS,NM,NB}。误差e的模糊变量赋值曲线图如图6-2所示:
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