模糊控制器设计
一、模糊控制器原理
模糊逻辑实际上是要对模糊性对象进行精准描述和处理。
模糊控制的目的是将一个输入空间映射到一个输出空间,主要要靠一系列的if—then规则,这些规则包括变量和描述这些变量的形容词。因此在进行模糊推理之前,要首先定义好输入和输出变量以及描述他们的形容词。
二、代码
%模糊控制器设计
a=newfis('fuzzf'); %创建新的模糊推理系统
%输入1
f1=1;
a=addvar(a,'input','e',[-5*f1,5*f1]);
%添加 e 的模糊语言变量
a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-5*f1,-3*f1]);
%添加 e 的模糊语言变量的隶属度函数(z型)
a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-4*f1,-3*f1,0]);
%隶属度函数为三角形
a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-6*f1,-2*f1,4*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-8*f1,0,8*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-5*f1,5*f1,8*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,4*f1,6*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[2*f1,6*f1]);
%输入2
f2=1;
a=addvar(a,'input','ec',[-5*f2,5*f2]);
%添加 ec 的模糊语言变量
a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-8*f2,-2*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-7*f2,-7*f2,0]);
a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-7*f2,-5*f2,2*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-2*f2,0,2*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-3*f2,3*f2,3*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'PM','trimf',[0,2*f2,6*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[4*f2,8*f2]);
%输出
f3=1.5;
a=addvar(a,'output','u',[-3*f3,3*f3]);
%添加 u 的模糊语言变量
a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-3*f3,-1*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-3*f3,-2*f3,0]);
a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-3*f3,-1*f3,1*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-2*f3,0,2*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-1*f3,1*f3,3*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'PM','trimf',[0,2*f3,3*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[1*f3,3*f3]);
%规则库
rulelist=[1 2 1 0 1; %编辑模糊规则,后俩个数分别是规则权重和AND OR选项
1 3 1 0 1;
1 3 1 1 1;
1 4 2 1 1;
1 5 2 0 1;
1 6 3 1 1;
1 7 4 0 1;
2 1 1 0 1;
2 2 2 1 1;
2 3 2 0 1;
2 4 2 1 1;
2 5 3 1 1;
2 6 4 0 1;
2 7 5 1 1;
3 2 1 1 1;
3 1 3 1 1;
3 3 2 1 1;
3 4 2 1 1;
3 5 2 1 1;
3 6 1 1 1;
3 7 5 1 1;]
a=addrule(a,rulelist); %添加模糊规则函数
showrule(a) %显示模糊规则函数
a1=setfis(a,'DefuzzMethod','centroid'); %设置解模糊方法
writefis(a1,'fuzzf'); %保存模糊系统
a2=readfis('fuzzf'); %从磁盘读出保存的模糊系统
disp('fuzzy Controller table:e=[-5,+5],ec=[-5,+5]');%显示矩阵和数组内容
%推理
Ulist=zeros(7,7); %全零矩阵
for i=1:7
for j=1:7
e(i)=-6+i;
ec(j)=-6+j;
Ulist(i,j)=evalfis([e(i),ec(j)],a2); %完成模糊推理计算
end
end
% Ulist=ceil(Ulist) %朝正无穷方向取整
Ulist %朝正无穷方向取整
%画出模糊系统
figure(1); plotfis(a2);
figure(2);plotmf(a,'input',1);
figure(3);plotmf(a,'input',2);
figure(4);plotmf(a,'output',1);
三、实验结果截图
心得体会
通过这次实验,我对模糊控制有了更深入的了解,知道了模糊控制的基本思想和原理,了解了模糊控制器的结构设计。也明白了模糊控制器各个参数的意义,以及模糊控制器的功能,同时激发了我进一步学习模糊控制器的热情。