模糊控制系统的Matlab仿真过程

模糊控制系统的Matlab仿真过程 孙施良，王阳明 (上海大学，上海 201800) The Matlab Simulating Process of a Fuzzy Control System SUN Shi—liang。W ANG Yang—ming (Shanghai University，Shanghai 201800，China) 摘要 ：以一个车辆速度控制系统为例，阐述 了使 用 Matlab仿真模糊控制 系统的一般步骤。通过仿 真试验，着重介绍了模糊控制环节各个要素对控制 系统的影响。 关键词 ：Simulink；比例因子；解模糊 中图分类号：TP273．4 文献标识码：A 文章编号：100l一2257(2005)0l—O014—03 Abstract：This paper presents the usual process of simulating a fuzzy control system using 收稿 日期 ：2004—11—30 the tool of Matlab software．The introduction iS based on the speed control of the automobile． Through the simulating experiment，how a few fac— tors of the fuzzy controller influenced the control system is especially introduced． Key words：Simulink；scaling gains；defuzzifica— tion 0 引言 Matlab于 l984年由 Math Works软件公司推 出，是一种用于科学计算的高性能语言。它集数值 上述装置采用的是 DTMF编码控制方式，密码容量 大，其接收、发送装置原理电路如图4所示。 匝 匝亟 圆 臣巫)匝亟 园 (a)发射器 (b)接收器 图4 无线密码遥控接收、发射装置 其工作过程为：机站开机时，由负责人从密码键 盘输入设定的密码并由 DTMF编码器 MK5087编 码，由无线长波发射组件 T630，以长波形式向外发 射，由主机内接收器的长波接收组件 T63l接收解 调出DTMF编码信号，送 DTMF译码器译码，经对 码后，送入执行器件对主机开锁工作，若送入密码与 内置密码不对，经限时、限次处理后，仍不符合，转入 相应报警电路，从而有效加强了机站的主机安全管 理，避免事故出现。 其次，测控网络中通信器件中常用的串口部件 为 RS232，RS485和 RS422等。它们有效通信距离 各不相同，但总体看都具有传输距离近、传输速率低 和抗干扰能力差等缺点。因此，使用它们仍是制约 网络发展的一个重要因素。我们 曾实验用编码／解 · l4 · 码集成电路芯片如 SED5026／27构成分布式测控网 络现场级的串行通信上，实践证明它们的使用不仅 提高了传输速率，扩大了传输距离并实现自动纠错 重发，使系统的通信具有比较高的可靠性，因此不失 为一种较好的现场级信号传输的方法。 参考文献： [1] 阳宪惠．现场总线技术及其应用[M]．北京：清华大学 出版社 ，l999． [2] 沈鑫剡．交换式以太网原理、技术及应用[M]．北京：人 民邮电出版社 。2000． [3] 陶 波，丁 汉，熊有伦．基于嵌入式 Internet的工业 控制[J]．测控技术。2001。20(8)：29—31． [4] 洪锡军。等．基于 Internet的功能远程监测报警系统 [J]．上海交通大学学报．2000，34(i0)：45—48． 作者简介：郑 欣 (1976一)，男，贵州贵阳人，电子技术 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 师，萨塞克斯大学硕士研究生，研究方向为现代通信和远程测控网 络；郑字恒 (1980一)，男，贵州贵阳人．英国伦敦大学学院博士研究 生，研究方向为 GPS在城市峡谷中的应用 ，计算机网络和效能网络 优化 。 《机械与电子 ：}2005(1) 维普资讯 http://www.cqvip.com 计算、图形图像显示以及编程于一体，是常用的控制 系统分析与设计工具。1990年，Math Works软件 公司为 Matlab提供了新的控制系统图形化模型输 入与仿真工具 Simulink，它是 Matlab的一个扩展软 件，该工具很快就在控制工程界获得了广泛的认可， 使得仿真软件进入了系统模型的图形组态阶段。 1972年 Zadeh提出模糊控制的基本原理 ，到了 20世纪80年代末 日本出现大量的模糊家电产品， 用事实证明了模糊控制的成功。模糊控制系统设计 可以分为 2大类。一类是利用人的 经验 班主任工作经验交流宣传工作经验交流材料优秀班主任经验交流小学课改经验典型材料房地产总经理管理经验 知识来设计 模糊控制器，再根据实际控制效果调试修正，另一类 方法是先建立被控对象的数学模型，并由经验知识 初步设计模糊控制器，然后根据数学模型对控制系 统的稳定性和性能指标等进行理论分析和仿真，最 后依据分析与仿真结果修正模糊控制器。前一种方 法对于难以建立数学模型的复杂控制问题，显得简 单有效，但是由于缺乏对象的数学模型，无法对控制 系统稳定性和性能指标等进行理论分析，后一种方 法与传统的控制方法思路类似，但是弥补了传统控 制方法只适用于线性系统的缺陷，适用于一般的非 线性系统。本文主要介绍如何借助 Matlab中的 Simulink模块，通过仿真实验设计模糊控制系统。 1 建立被控对象模型 被控对象的微分方程如式(1)、式(2)所示，是一 个非线性对象[1]。在 Simulink中建立被控对象子 系统，并加以封装(mask subsystem)[ 。所谓封装 就是将一般子系统的内部结构隐藏起来 ，当双击封 装后的子系统时会弹出一个参数设置对话框，可方 便的对子系统内部参数进行设置。如在仿真过程中 需要经常改变车体重量的值，就可以在封装时添加 变量 d到对话框里，之后就可以通过双击子系统来 设置重量值 d。 1 (￡)一 [一AP 。(￡)--d+f(t)] (1) 1 ，(￡)一 [一厂(￡)+“(￡)] (2) C 式中 (￡)——车辆的速度(m／s) — — 车体重量(1 300kg) A ——气动阻力常数(0．3Ns。／m。) d——恒定摩擦力(100 N) 厂——驱动(刹车)力(N) 《机械与电．子))2005(1) r——驱动(刹车)时问常数(s) U——控制力(N) 2 建立模糊控制环节 使用 fuzzy logic toolbox建立模糊控制环节 ，以 速度误差 e及其积分 i为输入变量，输出的控制变 量为 U。模糊控制规则中前提和结论的语言变量的 取值为一系列模糊语言名称，每个模糊语言名称对 应一个模糊集合，其个数决定了控制的精细程度。 本例中语言变量的取值均定义为一2，一1，0，1，2，分 别代 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 负大、负小、零、正小和正大，并采用三角形模 糊集合表示，但需注意的是，这些数字没有实际数值 含义 。 变量 e，i，U的隶属度 函数均采用三角 函数形 式，基本论域分别设定如下： eE[一20，2o3，iE[一12，12-]，uE[一400，400] 解模糊方法暂定为中位数法(bisector)[ 。设 输出量U的模糊集合为C，当U。是 C的中位数时， 则有 U。满足式(3)，也就是说隶属度函数曲线与 U 轴之间的面积以U。为界，两边相等。这就是中位数 法的基本原理。 f“0 fb l c(“)du= I c(“)du (3) 口 “0 3 建立控制系统模型及调整模糊控制 器参数 从 Simulink界面中的 library browser中调出 各种元件，构造图形化控制系统模型，如图 1所示。 图 1 控制系统 仿真开始前先用 readfis指令把控制环节读进仿真 模型[4]。例如，Simulink通过工作空问的变量 “获 得控制环节信息，且控制环节的文件名为 fuzzy— cruise．fis，则仿 真 前要 执 行 Ⅱ一 readfis(‘fuzzy— cruise’)指令(或直接通过FIS文件编辑器的菜单项 把 “导人工作空间，2者效果一样)。 控制系统的仿真调试主要从以下 2个方面人 手：调整输入输出变量论域(通过调整比例因子实 现)；选择不同的解模糊方法。通过适当调节使输出 · 】5 · 维普资讯 http://www.cqvip.com 达到控制系统要求，在以上方法调整后仍无法满足 要求时 ，考虑进一步细化语言变量的取值，相应地增 加控制规则。 在调节比例因子时，应考虑到实际变量的变化 范围，特别是输出控制量不能超出执行机构的实际 输出能力。在采用中位数法的前提下 ，不断调整 比 例因子 G ，G 和 G ，使系统达到较好的控制效果， 对 G ，G 和 G3的调整 ，实际上是在不断改变控制 器输入输出变量论域的大小，调整后 e，i和 U的论 域范围分别相当于基本论域大小乘以 l／G ，l／G2 和G ]。比例因子调节前后系统的阶跃响应如图2 所示。当 G 一10，G 一0．7和 G 一12时，输 出效果 良好 ，达到了控制要求。 图 2 比例因子调节前后 解模糊是以模糊推理产生的模糊集合为基础 的。从模糊推理的角度，解模糊方法可分为 2类 ，一 类解模糊方法是以每条控制规则经模糊推理产生的 多个模糊集合为基础，另一类则是以把这多个集合 进一步合成产生的一个模糊集合为基础。Fuzzy logic toolbox中提供的 Mamdani型模糊控制器的 解模糊方法属于后一类。模糊逻辑工具箱里提供了 5种不同的解模糊方法可供使用，centroid，bisec— tor，mom，lom和 som[ 。当G1—10，G2—0．7，G3— 12时，采用3种不同的解模糊方法系统的阶跃响应 如图 3所示 ，最大隶属度 中取最大(1ore)和最大隶 属度中取最小(som)2种方法产生了剧烈的振荡，而 且在重新调整比例因子的情况下，系统输出没有明 显改善，而采用中位数法时取得良好效果L7 ]。最 大隶属度中取最大法和最大隶属度中取最小法只利 用了几个点的信息，不能充分利用模糊推理结果，控 · 1 6 · 图 3 不 同解模糊方法 制效果相对较差一些 。 4 结束语 模糊控制系统设计过程中，可变因素较多。如 控制器输入输出变量的论域大小，隶属度函数形式， 控制规则的内容、数量，以及模糊推理策略和解模糊 方法 ，尤其在解模糊方法的选择上并无固定规律可 循，增加了系统设计的复杂程度，有待进一步研究。 参考文献： [1] Passino Kevin M，Yurkovich Stephen．Fuzzy control [M]．北京：清华大学出版社．2001． [23 张葛样．李 娜．Matlab仿真技术与应用[M]．北京：清 华大学 出版社 ，2003． [33 汤兵勇．路林吉，等．模糊控制理论与应用技术[M]．北 京：清华大学出版社．2002． [43 刘革辉．单杰峰．等．Matlab软件中的 Fuzzy Logic工 具箱在模糊控制系统仿真中的应用[J]．计算机仿真， 2000，l7(5)：69～ 92． [53 马长华．朱伟兴．比例因子对模糊控制器动态性能的影 响[J]．江苏理工大学学报(自然科学版)。2000．21(5)： 87— 9O． [63 Fuzzy logic toolbox user’S guide(version 2)[Z]．Math Works Inc．2000． [73 胡寿松．自动控制原理．4版[M]．北京：科学出版社， 2001． [83 钟权龙．姜长洪．等．改善模糊控制器动态特性的方法 研究[J]．沈阳化工学院学报．2000．14(2)：95—99． 作者简介：孙施良 (1980-)，男，山东烟台人，E海大学机电 与自动化学院机电工程专业硕士研究生。 《饥械与电子 ')2005(1) 8 6 4 2 8 6 4 2 0 2 l ， 0 0 0 0 0 一 ∞． ／n 维普资讯 http://www.cqvip.com