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1、模糊控制算法PID算法比较分析电气学院控制理论与控制工程专业徐磊学号：一：题目对于已知系统的传递函数为:，假设系统给定为阶跃值R=1，系统的初始值R(0)=0，试分析设计1〉常规的PID控制器2〉常规的模糊控制器3〉比较两种控制器的控制效果当通过改变模糊控制器的比例因子时，分析系统响应有什么变化？二：思路对于模糊控制，采用二维输入，分别是误差e和误差变化率e,然后通过增益放大，输入到模糊控制器中，然后模糊控制器输出也通过增益放大。模糊控制器的输入、输出论域取值为[-6，6]，隶属度均匀划分为五个区域，隶属度函数采用梯形和三
2、角形函数。µNBNSZE1PSPB-6-5-3-2-10123456两个输入和一个输出的隶属度函数相同。程序框图如下：三：程序clear;num=1;den=[10,1];[a1,b,c,d]=tf2ss(num,den);x=[0];%状态变量初始T=0.01;%采样周期h=T;N=10000;%采样次数td=0.5;%延时时间Nd=50;%延时周期R=1*ones(1,N);%输入信号e=0;de=0;ie=0;%误差，误差导数，积分kp=12.5;ki=0.8;kd=0.01;fork=1:Nuu(1,k)=-(kp
3、*e+ki*de+kd*ie);%PID输出序列ifk<=Ndu=0;elseu=uu(1,k-Nd);end%龙格库塔法仿真k0=a1*x+b*u;k1=a1*(x+h*k0/2)+b*u;k2=a1*(x+h*k1/2)+b*u;k3=a1*(x+h*k2)+b*u;x=x+(k0+2*k1+2*k2+k3)*h/6;y=c*x+d*u;e1=e;e=y(1,1)-R(1,k);de=(e1-e)/T;ie=ie+e*T;yy1(1,k)=y;end%设计模糊控制器a=newfis('Simple');a=addvar
4、(a,'input','e',[-6,6]);a=addmf(a,'input',1,'NB','trapmf',[-6-6-5-3]);a=addmf(a,'input',1,'NS','trapmf',[-5-3-20]);a=addmf(a,'input',1,'ZR','trimf',[-202]);a=addmf(a,'input',1,'PS','trapmf',[0235]);a=addmf(a,'input',1,'PB','trapmf',[3566]);a=addvar(a,'input','de',[
5、-66]);a=addmf(a,'input',2,'NB','trapmf',[-6-6-5-3]);a=addmf(a,'input',2,'NS','trapmf',[-5-3-20]);a=addmf(a,'input',2,'ZR','trimf',[-202]);a=addmf(a,'input',2,'PS','trapmf',[0235]);a=addmf(a,'input',2,'PB','trapmf',[3566]);a=addvar(a,'output','u',[-66]);a=addmf(a,'
6、output',1,'NB','trapmf',[-6-6-5-3]);a=addmf(a,'output',1,'NS','trapmf',[-5-3-20]);a=addmf(a,'output',1,'ZR','trimf',[-202]);a=addmf(a,'output',1,'PS','trapmf',[0235]);a=addmf(a,'output',1,'PB','trapmf',[3566]);%规则表rr=[5544354433443324332233221];r1=zeros(prod(size(
7、rr)),3);%初始化%r1赋值k=1;fori=1:size(rr,1)forj=1:size(rr,2)r1(k,:)=[i,j,rr(i,j)];k=k+1;endendr2=ones(25,2);rulelist=[r1,r2];%得到规则表a=addrule(a,rulelist);e=0;de=0;ie=0;x=[0];ke=8.5;kd=0.5;ku=2.2;%增益，比例因子ki=0.01;fork=1:Ne1=ke*e;de1=kd*de;ife1>=6e1=6;elseife1<=-6e1=-6;end
8、ifde1>=6de1=6;elseifde1<=-6de1=-6;endin=[e1de1];uu(1,k)=ku*evalfis(in,a)-ie*ki;ifk<=Ndu=0;elseu=uu(1,k-Nd);endk0=a1*x+b*u;k1=a1*(x+h*k0/2)+b*u;k2=a1*(x+
