簡單模糊控制器

1、什麼是模糊、模糊性和隨機性的區別？

【答：】

1. 模糊：從屬於該概念到不屬於該概念之間無明顯分界線。
2. 隨機性：是指實驗之前不能確定實驗的結果
3. 模糊性：是指實驗之後依然不能確定實驗的結果。 

2、傳統反饋控制系統的模型

【答：】

傳統反饋控制系統由三部分組成：

1. 被控對象；
2. 產生作用於被控對象輸入的控制器；
3. 測量被控對象輸出的敏感元件；

系統框圖如下：

 

3、設計水位的模糊控制器。

    設有一貯水容器，具有可變的水位，另有一調節閥門可以向內注水和向外抽水，試設計一個模糊控制器，並通過調節閥將水位穩定在固定點（設爲o點）附近。

“若水位高於o點，則排水；差值越大，排水越快。”

“若水位低於o點，則向內注水；差值越大，注水越快。”

 

題目要求：①具體要求：要求寫出具體步驟和過程並編程實現。

②用模糊工具箱設計此水箱的模糊控制器，每一步的結果都要求編號並截圖顯示、說明，截圖除每一步的結果圖外，還有模糊控制器模型設計圖、模糊控制變量設計圖，surface圖。

【答：】

1、

1. 觀測量與控制量

觀測量是水位對於o點的偏差e，它可以分爲五級:負大（NB）、負小（NS）、零（O）、正小（PS）、正大（PB）。並將誤差分爲7檔，即7個等級並以-3，-2，-1，0，+1，+2，+3來表示之，它們是將水位變化範圍適當劃分而得。此處論域：U = { -3，-2，-1，0，+1，+2，+3 }，由此得到水位誤差劃分表（隸屬度表示 ）：

	-3	-2	-1	0	+1	+2	+3
PBe	0	0	0	0	0	0.5	1
PSe	0	0	0	0	1	0.5	0
Oe	0	0	0.5	1	0.5	0	0
NSe	0	0.5	1	0	0	0	0
NBe	1	0.5	0	0	0	0	0

 

控制量是閥門轉盤的角度變化u，逆時針旋轉爲正（注水），順時針旋轉爲負（排水）。 設閥門角度變化分爲9檔。此處論域爲：V = { -4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4 }，正爲注水，負爲排水，閥門角度變化劃分表（隸屬度表示）：

	-4	-3	-2	-1	0	+1	+2	+3	+4
PBu	0	0	0	0	0	0	0	0.5	1
PSu	0	0	0	0	0	0.5	1	0.5	0
Ou	0	0	0	0.5	1	0.5	0	0	0
NSu	0	0.5	1	0.5	0	0	0	0	0
NBu	1	0.5	0	0	0	0	0	0	0

 

1. 語言控制規則

按照人的控制經驗，給出下列控制規則:

“若e負大，則u正大”；if e=NB then u=PB

“若e負小，則u正小” if e=NS then u=PS

“若e爲0，則u爲0” if e=0 then u=0

“若e正小，則u負小” if e=PS then u=NS

“若e正大，則u負大” ife=PB then u=NB

If	NBe	NSe	Oe	PSe	PBe
Then	PBu	PSu	Ou	NSu	NBu

 

        語言控制規則是一個多級條件語句，它可以表示爲U×V的一個模糊子集，即模糊關係Ψ： Ψ  = ( NBe×PBu )∪( NSe×PSu )∪( Oe×Ou )∪( PSe×NSu )∪( PBe×NBu )

1. 響應動作（輸出）

任意給出一個觀測結果 X 作爲輸入，則把 Ψ 作爲模糊控制器，則得輸出（並稱之模糊響應）:

                   Y ＝X ο Ψ

matlab實現：

%水位模糊控制算法
clear all;
close all;
 
a = newfis('fuzzy tank');
 
a = addvar(a,'input','e',[-3,3]);
a = addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]);
a =addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3,-1,1]);
a =addmf(a,'input',1,'ZO','trimf',[-2,0,2]);
a =addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1,1,3]);
a = addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1,3]);
 
a = addvar(a,'output','u',[-4,4]);
a = addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-4,-2]);
a =addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-4,-2,0]);
a =addmf(a,'output',1,'ZO','trimf',[-2,0,2]);
a =addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[0,2,4]);
a = addmf(a,'output',1,'PB','smf',[2,4]);
 
%建立模糊規則
rulelist=[1 5 1 1;
        2 4 1 1;
        3 3 1 1;
        4 2 1 1;
        5 1 1 1];
a = addrule(a,rulelist);
 
%設置反模糊化算法
a1 = setfis(a,'DefuzzMethod','mom');
writefis(a1,'tank');
a2 = readfis('tank');
 
figure(1);
plotfis(a2);
figure(2);
plotmf(a,'input',1);
figure(3);
plotmf(a,'output',1);
 
 
showrule(a);
ruleview('tank');
 
for i=1:1:7
   e(i)=i-4;
   Ulist(i)=evalfis([e(i)],a2);
end
Ulist = round(Ulist);  %對決策結果四捨五入取整
 
disp('------------------------------------------------------');
disp('----------模糊控制表：e =[-3,3], u = [-4,4]-----------');
disp('------------------------------------------------------');
fprintf('| a  |');
fprintf(' %d  |',e);
fprintf('\n');
fprintf('| u  |');
fprintf(' %d  |',Ulist);
fprintf('\n');

 

2、

①打開模糊推理系統Fuzzy，設置輸入輸出以及系統名

②設置輸入輸出論域，編輯隸屬度函數

 

 ③啓動模糊規則編輯器，添加規則

 ④啓動規則觀察器

⑤模糊推理輸入輸出曲面視圖，surface圖