模糊控制详细讲解实例.docx

资源描述

模糊控制详细讲解实例.docx

《模糊控制详细讲解实例.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《模糊控制详细讲解实例.docx（13页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

模糊控制详细讲解实例.docx

模糊控制详细讲解实例

、速度控制算法:

首先定义速度偏差-50km/h

W20,阀值eswith=10km/h

设计思想：

油门控制采用增量式PID控制算法,刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。

选择规则:

e（k）<0

①e（k）>-eswithandthrottlr_1工0选择油门控制

②否则：

先将油门控制量置0，再选择刹车控制

1.确定模糊语言变量

e基本论域取［-50,50］，ec基本论域取［-20,20］，刹车控制量输出u基本论

域取［-30,30］，这里我将这三个变量按照下面的公式进行离散化:

_2n.ab..y[b^（X〒）]

其中，x［a,b］，n为离散度。

E、ec和u均取离散度n=3，离散化后得到三个量的语言值论域分别为:

E=EC=U={-3,-2,-1,0,1,2,3}

其对应语言值为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}

2.确定隶属度函数

E/EC和U取相同的隶属度函数即:

g（x,5,1）trig（x,3,2,0）trig（x,3,1,1）uEECutrig（x,2,0,2）

trig（x,1,1,3）trig（x,0,2,3）g（x,1,5）

说明：

边界选择钟形隶属度函数，中间选用三角形隶属度函数，图像略

实际EC和E输入值若超出论域范围，则取相应的端点值。

3.模糊控制规则

由隶属度函数可以得到语言值隶属度（通过图像直接可以看出）如下表:

表1:

E/EC和U语言值隶属度向量表

-3

-2

-1

设置模糊规则库如下表:

表2:

模糊规则表

——

NS*

3.模糊推理

由模糊规则表3可以知道输入E与EC和输出U的模糊关系，这里我取两个例子做模糊推理如下:

then（JisPB）

if（EisNB）and（ECisNM）

那么他的模糊关系子矩阵为:

其中，Re1P0（1,0.5,0,

R1RE1REC2KjI

0）17,即表1中NB对应行向量，同理可以得到,

RE1EC2（0,1,0.5,0,0,0,0,0,0.5,0.5,0,,0）149

0497

PVB）

R2Re1ReC1Ru1结果略

按此法可得到27个关系子矩阵，对所有子矩阵取并集得到模糊关系矩阵如

下:

由R可以得到模拟量输出为:

U（EEC）I：

4.去模糊化

由上面得到的模拟量输出为1X7的模糊向量，每一行的行元素（u（Zij））对应相应的离散变量Zj,则可通过加权平均法公式解模糊:

u（Zij）Zj

u^-01（ij1,2,,21）

u（Zj）

从而得到实际刹车控制量的精确值

油门控制:

二、程序实现及参数调节

clearall

模糊算法

%************************

%/*********隶属度向量*****%

P0=[1,0.5,0,0,0,0,0];

%*********nb

P1=[0,1,0.5,0,0,0,0];

%*********nm

P2=[0,0.5,1,0.5,0,0,0];

%*********NS

P3=[0,0,0.5,1,0.5,0,0];

%*********ZO

P4=[0,0,0,0.5,1,0.5,0];

%*********PS

P5=[0,0,0,0,0.5,1,0];

%*********PM

P6=[0,0,0,0,0,0.5,1];

%*********PB

%***********^语言

*****%

NB=-3;NM=-2;NS=-1;ZO=0;PS=1;PM=2;PB=3;

%/*********模糊规则表*****%

Pg=[PBPBPMPMPSZOZO;

PBPMPMPSZOZONS;

PMPMPSPSZONSNS;

PMPSPSZOZONSNM;

PSPSZOZOZONSNM;

PSZOZOZONSNMNB;

ZOZOZONSNMNMNB];

%/*********根据规则表计算模糊关系矩阵*****%

R1_=dikaer（xbing（PO,P1）,7,P0,7）;

R1_=reshape（R1_,1,49）;

R2_=dikaer（xbing（P2,P3）,7,P0,7）;

R2_=reshape（R2_,1,49）;

R2=dikaer（R2_,49,P5,7）;

R3_=dikaer（P0,7,P1,7）;

R3_=reshape（R3_,1,49）;

R3=dikaer（R2_,49,P6,7）;

R4_=dikaer（xbing（P1,P2）,7,P1,7）;

R4_=reshape（R4_,1,49）;

R4=dikaer（R4_,49,P5,7）;

R5_=dikaer（P3,7,P1,7）;

R5_=reshape（R5_,1,49）;

R5=dikaer（R5_,49,P4,7）;

R6_=dikaer（xbing（P0,P1）,7,P2,7）;

R6_=reshape（R6_,1,49）;

R6=dikaer（R6_,49,P5,7）;

R7_=dikaer（xbing（P2,P3）,7,P2,7）;

R7_=reshape（R7_,1,49）;

R7=dikaer（R7_,49,P4,7）;

R8_=dikaer（P0,7,P3,7）;

R8_=reshape（R8_,1,49）;

R8=dikaer（R8_,49,P5,7）;

R9_=reshape（R9_,1,49）;

R9=dikaer（R9_,49,P4,7）;

R10_=dikaer（P3,7,P3,7）;

R10_=reshape（R10_,1,49）;

R10=dikaer（R10_,49,P3,7）;

R11_=dikaer（xbing（PO,P1）,7,P4,7）;

R11_=reshape（R11_,1,49）;

R11=dikaer（R11_,49,P4,7）;

P45=xbing（P4,P5）;

R12_=dikaer（xbing（P2,P3）,7,P45,7）;

R12_=reshape（R12_,1,49）;

R12=dikaer（R12_,49,P3,7）;

R13_=dikaer（P0,7,P5,7）;

R13_=reshape（R13_,1,49）;

R13=dikaer（R13_,49,P4,7）;

R14_=dikaer（P1,7,P5,7）;

R14_=reshape（R14_,1,49）;

R14=dikaer（R14_,49,P3,7）;

P01=xbing（P0,P1）;

R15_=dikaer（xbing（P01,P2）,7,P6,7）;

R15_=reshape（R15_,1,49）;

R16_=dikaer（P3,7,P6,7）;

R16_=reshape（R16_,1,49）;

R16=dikaer（R16_,49,P2,7）;

R17_=dikaer（P4,7,P0,7）;

R17_=reshape（R17_,1,49）;

R17=dikaer（R17_,49,P4,7）;

R18_=dikaer（xbing（P5,P6）,7,P0,7）;

R18_=reshape（R18_,1,49）;

R18=dikaer（R18_,49,P3,7）;

R19_=dikaer（xbing（P4,P5）,7,P1,7）;

R19_=reshape（R19_,1,49）;

R19=dikaer（R19_,49,P3,7）;

R20_=dikaer（P6,7,xbing（P1,P2）,7）;

R20_=reshape（R20_,1,49）;

R20=dikaer（R20_,49,P2,7）;

P23=xbing（P2,P3）;

R21_=dikaer（P4,7,xbing（P23,P4）,7）;

R21_=reshape（R21_,1,49）;

R21=dikaer（R21_,49,P3,7）;

R22_=dikaer（P5,7,xbing（P23,P4）,7）;

R22_=reshape（R22_,1,49）;

R22=dikaer（R22_,49,P2,7）;

R23_=reshape（R23_,1,49）;

R23=dikaer（R23_,49,P1,7）;

R24_=dikaer（P4,7,P5,7）;

R24_=reshape（R24_,1,49）;

R24=dikaer（R24_,49,P2,7）;

R25_=dikaer（P5,7,P5,7）;

R25_=reshape（R25_,1,49）;

R25=dikaer（R25_,49,P1,7）;

R26_=dikaer（P6,7,xbing（P6,P5）,7）;

R26_=reshape（R26_,1,49）;

R26=dikaer（R26_,49,P0,7）;

R27_=dikaer（xbing（P4,P5）,7,P6,7）;

R27_=reshape（R27_,1,49）;

R27=dikaer（R27_,49,P1,7）;

m=[R1,R2,R3,R4,R5,R6,R7,R8,R9,R10,R11,R12,R13,R14,R15,R16,R17,R18,R19,R20,R21,R22,R23,R24,R25,R26,R27];

R=bingji（m）;

%*************初始化参量

e=0;ec=0;y_1=0;y_2=0;u=0;u_1=0;u_2=0;u_3=0;e_1=0;e_2=0;

x=[000];

ts=0.001;

sys=tf（1,[1,2,1],'inputdelay',0.5）;

dsys=c2d（sys,ts,'zoh'）;

[num,den]=tfdata（dsys,'v'）;

fork=1:

40000

%****************^^制系•^统

time（k）=k*ts;

if（k<25000）

vd（k）=40;

else

vd（k）=0;

end

y（k）=-den

（2）*y_1-den（3）*y_2+num

（2）*u_1+num（3）*u_2;

e=vd（k）-y（k）;

ec=e-e_1;

u_3=u_2;

u_2=u_1;

u_1=u;

y_2=y_1;

y_1=y（k）;

（1）=e;

（2）=（e-e_1）/ts;

x（3）=x（3）+e*ts;

%*******************************kp=0.42;Ti=30;Td=0.0018;

ki=kp*ts/Ti;

kd=kp*Td/ts;

dthrottle=kp*x

（1）+kd*x

（2）+ki*x（3）;

throttle=u_1+dthrottle;

if（throttle>2000）

throttle=2000;

end

%****************************

油门PID控制

刹车控制

%/********压缩输入变量*****%

E=lisan（-50,50,3,e）;

EC=lisan（-20,20,3,ec）;

%/*********计算实际输入变量隶属度向量*****%

E_R

（1）=lbell（E,1,4,-3）;

E_R

（2）=trig（E,-3,-2,0）;

E_R（3）=trig（E,-3,-1,1）;

E_R⑷=trig（E,-2,0,2）;

E_R（5）=trig（E,-1,1,3）;

E_R（6）=trig（E,0,2,3）;

E_R⑺=rbell（E,1,4,3）;

ECIRU）H_be__（Ecl4「3「

Ec—R（2耳g（EC-029

EC—R（3）£ig（Ecm=

Ec—R（4耳g（EC「2o2=

EC—R（5）£ig（EC「1-1-3=

EC—R（6）£ig（ECO2-3=

ECIR（7）Hrbe__（EC-143=

UIFdHdikaer（EIR-7-ECIR-7=

UIFdHreshape（UIR1-1-49「

UIR2=jdikaer（UIR1-49R7X

UIRHmax（UIR2「

UILHmean（UIR「

brakeHd-isan（—150-150-3-UIL「

el2Hel1-

elld

0一0*************************

i二eAO）

if（（eyEswifh）=（fhro注el」so））

ifahroff_eAHfhroff_el1）

fhroff-ellHfhroff-w

u=throttle;

Q（k）=u;

W（k）=O;

else

throttle=0;

throttle_1=throttle;

u=throttle;

Q（k）=u;

W（k）=O;

end

elseif（throttle_1==0）

brake_1=brake;

u=brake;

W（k）=u;

Q（k）=O;

else

throttle=O;

throttle_1=throttle;

u=throttle;

Q（k）=u;

W（k）=O;

end

else

if（e~=O）

if（brake_1==0）

throttle_1=throttle;

u=throttle;

Q（k）=u;

W（k）=O;

end

else

end

else

end

brake=O;

brake_1=brake;

u=brake;

u=0;

W（k）=O;

Q（k）=O;

%********************?

••o?

M（k）=u;

%******************************

迟滞环节

if（time（k）v=0.5）

u=0;

end

else

u=M（k-0.5/ts）;

°%**********j田夂I

figure（l）;

plot（time,vd,'r',time,y,'k','linewidth',2）;

xlabel（'time（s）'）;

ylabel（'vd,y'）;

legend（'?

ui，‘？

e卩?

figure

（2）;

plot（time,Q,'r','linewidth',2）;

xlabel（'time（s）'）;

ylabel（'u'）;

figure©）;

plot（time,W,'r','linewidth',2）;

xlabel（'time（s）'）;

ylabel（'u'）;

figure（4）;

plot（time,N,'b'）;

xlabel（'time£"S;£?

ylabel（'e'）;

程序说明:

仿真分加速和加速两个阶段，加速阶段主要应用油门控制，加速阶段主要由

刹车控制。

加速过程中，调节PID的三个参数kp、Ti、Td，调节过程中不难发现，kp越大调

节时间越长，Ti越小稳态误差越大,

展开阅读全文