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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孔万增学号：10310073一：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=10，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4〉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：模糊控制器设计△△控制器采用二维的模糊控制器，其输入信号偏差为e和偏差的变化为的de，在这个例子中我采用的是增量控制方法，所以模糊控制器的其输出量为△U。后面经过一个积分环节，就得到了一个控制信号U。E、dE、△U的模糊论域划分为13个档次
2、，论域取为[-10,10]之间。各个论域E,EC和△U的语言变量为{NB，NS，0，PS，PB}。一：模糊控制器设计以及结果%clear;y=0;%程序变量的初始化h=0.1;r=10;sum=0;x1_0=0;a=ones(1,2);b=ones(1,3000);c=ones(1,3000);m=newfis('FuzzyPid');%设计模糊控制器m=addvar(m,'input','error',[-100,100]);m=addmf(m,'input',1,'error<<0','gaussmf',[21.24-100]);m=addmf(m,'in
3、put',1,'error<0','gaussmf',[21.2-50.5]);m=addmf(m,'input',1,'error=0','gaussmf',[21.20]);m=addmf(m,'input',1,'error>0','gaussmf',[21.2450]);m=addmf(m,'input',1,'error>>0','gaussmf',[21.299.5]);m=addvar(m,'input','de',[-100,100]);m=addmf(m,'input',2,'de>0','gaussmf',[42.47100]);m=add
4、mf(m,'input',2,'de=0','gaussmf',[42.470]);m=addmf(m,'input',2,'de<0','gaussmf',[42.47-100]);m=addvar(m,'output','du',[-10,10]);m=addmf(m,'output',1,'du<<0','gaussmf',[2.124-10]);m=addmf(m,'output',1,'du<0','gaussmf',[2.124-5.]);m=addmf(m,'output',1,'du=0','gaussmf',[2.1240]);m=addmf
5、(m,'output',1,'du>0','gaussmf',[2.1245]);m=addmf(m,'output',1,'du>>0','gaussmf',[2.12410]);rulelist=[%产生模糊控制规则1051130311501112351141111];m=addrule(m,rulelist);homework=m;fori=1:1:3000,x1=y-r;ifx1>10,%对误差信号进行限幅处理,必须做，模糊控制器的输入有论域x2=10;elseifx1<-10,x2=-10;elsex2=x1;endx2_de=(x1-x1_0)/h
6、;%a=ones(1,2);a(1)=x2;a(2)=x2_de;x3=evalfis(a,homework);%采用增量控制方法，输出是deltaUsum=sum+x3;%sum是控制信号b(i)=sum;%把每次的控制信号放入一个数组中，以便延时处理x4=y;if(i-0.5/h)<=0,%对时间零以前置零处理c(i)=0;elsec(i)=b(i-0.5/h);endf1=(c(i)-x4)/10;%用龙格库塔法求解对象微分方程f2=((c(i)+h/2)-(x4+h*f1/2))/10;f3=((c(i)+h/2)-(x4+h*f2/2))/10;f4
7、=((c(i)+h)-(x4+h*f3))/10;x4_dot=x4+h*(f1+2*f2+2*f3+f4)/6;y=x4_dot;x(i)=x4;x1_0=x1;endplot(x,'r')%画出响应曲线二：PID控制器设计以及结果clearkp=10;%最终选的kp,ki,kd参数ki=1;kd=2;y=0;%程序变量的初始化h=0.1;r=10;sum=0;x1_0=0;a=ones(1,2);b=ones(1,1500);c=ones(1,1500);int_err=0;fori=1:1:1500,x1=y-r;%计算误差信号ifx1>10,%对误差信
8、号进行限幅处理，在pid中也可以不限副
