发布时间 : 星期二 文章模糊自适应整定PID控制器设计 - 图文更新完毕开始阅读d073ce41cf84b9d528ea7a70
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⑸解模糊
参考第三章中，兼顾模糊PID系统的要求，此系统利用重心平均法进行解模糊操作。
以e=-0.455,ec=0.738为例，解模糊过程见图4.13。
图4.13 解模糊示例
如上，利用重心平均法，在e=-0.455，ec=0.738时可推得：ΔKP=0.35，ΔKD=-2.44，ΔKI=0.246。将以上参数与初始参数整合的值KP=20.35，KD=1.26，KI=1.596。将其送至经典PID控制器，就可以在这一暂态获得理想的控制效果。
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第五章 模糊PID控制器的MATLAB仿真
5.1 模糊控制部分的fuzzy inference system仿真 5.1.1 定义输入输出变量并命名
在MATLAB提示符下键入下列名字启动系统“Fuzzy”。打开一个标记为input1的单输入，标记为output1的单输出的一个没有标题的FIS编辑器[10]。打开Edit菜单并选择Add Variable...分别添加输入、输出，并分别命名为E，EC，ΔKP，ΔKI，ΔKD。将控制器命名为“graduate2”,见图5.1。
图5.1 设置好的FIS编辑器
5.1.2 编辑隶属函数
在上图所示窗口中，打开View下拉式菜单并选择Edit Membership Functions...通过双击各个变量，设置Range和Display Range。以定义其论域和每支隶属函数的范围。从Edit菜单中选择Add MFs...分别对系统的输
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入输出变量按照设计书对隶属函数的类型、数量进行定义，见图5.2。
图5.2 隶属函数编辑器
5.1.3 编辑模糊规则库
在上图所示窗口中,点击“Edit”,选中“Rules...”按照任务书中的关于e、ec、ΔKP、ΔKD、ΔKI的模糊规则，参照编辑器的提示，将规则一条一条的录入其中，见图5.3。
图5.3 模糊规则库
综上，对模糊控制器的各部分设置完成，将其保存为“graudate2.fis”。
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通过调用曲面观察器，所设计的模糊系统如图5.4。
图5.4 曲面观察器
通过分析图形特点，可以看到它有明显的梯度分布，说明所设计的模糊系统从误差和误差变化到三个PID参数变化量的模糊映射与理论设计匹配良好。
因而，所设计的模糊控制器合格。 5.2 对模糊控制器的SIMULINK建模
MATLAB提供的SIMULINK是一个用来对动态系统进行建模，仿真与分析的软件包[11]。它功能强大，使用简单，支持连续，离散和二者混合的系统，同时还可用于线性系统和非线性系统的分析。SIMULINK包含多个子模型库，每个子模型库里又包含多个功能模块。利用这些资源直接进行系统仿真，最后用模拟示波器将仿真动态结果予以显示。 5.2.1 将模糊系统载入SIMULINK
SIMULINK可以与模糊逻辑工具箱结合。在MATLAB中建立一个M文件，命名为“graduate2.m”，其内容为:matrix=readfis(?graduate1.fis?)，这样就完成了模糊逻辑组件和SIMULINK相关模块的连接。 5.2.2 在SIMULINK中建立模糊子系统