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1、参考教材中例子设计一包含了模糊技术与PID技术的混合智能控制器，其被控对象为：采样时间为1ms，编写matlab仿真程序，确定其在阶跃输入的响应结果，并与经典PID控制仿真结果相比较。要求详细描述控制系统的设计，控制系统工作流程，模糊系统中的输入输出的隶属函数设计及其采用的模糊规则，分析仿真结果并进行总结。表1Δkp的模糊规则表ecΔkpe NBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMPSZOZONMPBPBPMPSPSZONSNSPMPMPMPSZONSNSZOPMPMPSZONSNMNMPSPSPSZONSNSNMNMPMPSZONSNMNMNMNBPBZOZONMNMNM
2、NBNB表2Δki的模糊规则表Δkiece NBNMNSZOPSPMPBNBNBNBNMNMNSZOZONMNBNBNMNSNSZOZONSNBNMNSNSZOPSPSZONMNMNSZOPSPMPMPSMNNSZOPSPSPMPBPMZOZOPSPSPMPBPBPBZOZOPSPMPMPBPB表3Δkd的模糊规则表Δkdece NBNMNSZOPSPMPBNBPSNSNBNBNBNMPSNMPSNSNBNMNMNSZONSZONSNMNMNSNSZOZOZONSNSNSNSNSZOPSZOZOZOZOZOZOZOPMPBNSPSPSPSPSPBPBPBPMPMPSPSPSPBKp
3、,ki,kd的模糊控制规则表建立好以后，可根据以下方法进行kp,ki,kd的自适应校正。将系统误差e和误差变化ec变化范围定义为模糊集上的论域，即e，ec={-3，-2，-1,0,1,2,3},其模糊子集为e，ec={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},子集中元素分别代表负大，负中，负小，零，正小，正中，正大。应用模糊合成推理设计PID参数的整定算法。第k个采样时间的整定为Kp(k)=kp0+Δkp(k)Ki(k)=ki0+Δki(k)Kd(k)=kd0+Δkd(k)在线运行过程中，控制系统通过对模糊逻辑规则的结果处理、查表和运算，完成对PID参数的在线自校正。其工作流程图
4、如下图所示。入口e(k),ec(k)模糊化e(k-1)=e(k)PID控制器输出计算当前kp,ki,kd模糊整定Δkp,Δki,Δkdec(k)=e(k)-e(k-1)e(k)=r(k)-y(k)取当前采样值返回图1误差的隶属函数图2误差变化率的隶属函数图3kp的隶属函数图4ki的隶属函数图5kd的隶属函数图6模糊系统fuzzpid.fis的结构图7模糊推理系统的动态仿真环境在程序PID_b.m中，利用所设计的模糊系统fuzzpid.fis进行PID控制参数的整定，并利用模糊PID控制进行阶跃响应，在第300个采样时间时控制器输出端加上1.0的干扰，响应结果及PID控制参数的自适应
5、变化如图8到13所示。图8模糊PID控制阶跃响应图9模糊PID控制误差响应图10控制器输入u图11kp的自适应调整图12ki的自适应调整图13kd的自适应调整在对三阶线性系统的控制中，利用稳定边界法进行参数整定的经典PID控制的超调量比模糊PID控制的超调量要大，但模糊PID控制存在一定的稳态误差。模糊控制用模糊集合和模糊概念描述过程系统的动态特性，根据模糊集和模糊逻辑来做出控制决策，它在解决复杂控制问题方面有很大的潜力，可以动态地适应外界环境的变化。附录1模糊系统设计程序PID_a%FuzzyTurnningPIDControlclearall;closeall;a=newfis
6、('fuzzpid');a=addvar(a,'input','e',[-3,3]);a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-3,-2,0]);a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3,-1,0]);a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1,1,3]);a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,2,
7、3]);a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1,3]);a=addvar(a,'input','ec',[-3,3]);a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-3,-2,0]);a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-3,-1,0]);a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-
