• 模糊控制


    %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',[-7*f1,7*f1]);
    %添加 e 的模糊语言变量
    a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-7*f1,-5*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',[-5*f1,-1*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',[-3*f1,0,3*f1]);
    a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-4*f1,1*f1,5*f1]);
    a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,2*f1,6*f1]);
    a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[2*f1,7*f1]);

    %输入2
    f2=1;
    a=addvar(a,'input','ec',[-4*f2,4*f2]);
    %添加 ec 的模糊语言变量
    a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-4*f2,-2*f2]);
    a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-4*f2,-3*f2,0]);
    a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-3*f2,-2*f2,2*f2]);
    a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-2*f2,0,1*f2]);
    a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-1*f2,1*f2,2*f2]);
    a=addmf(a,'input',2,'PM','trimf',[0,2*f2,3*f2]);
    a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[2*f2,3*f2]);

    %输出
    f3=1.5;
    a=addvar(a,'output','u',[-5*f3,5*f3]);
    %添加 u 的模糊语言变量
    a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-5*f3,-2*f3]);
    a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-4*f3,-3*f3,0]);
    a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-3*f3,-1*f3,1*f3]);
    a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-3*f3,0,2*f3]);
    a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-2*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*f3,4*f3]);

    %规则库
    rulelist=[1 1 1 1 1; %编辑模糊规则,后俩个数分别是规则权重和AND OR选项
    1 2 2 1 1;
    1 3 1 1 1;
    1 4 2 1 1;
    1 5 2 1 1;
    1 6 4 1 1;
    1 7 4 1 1;

    2 1 1 1 1;
    2 2 2 1 1;
    2 3 2 1 1;
    2 4 5 1 1;
    2 5 3 1 1;
    2 6 4 1 1;
    2 7 5 1 1;

    3 1 1 1 1;
    3 2 2 1 1;
    3 3 2 1 1;
    3 4 2 1 1;
    3 5 6 1 1;
    3 6 4 1 1;
    3 7 5 1 1;

    4 1 1 1 1;
    4 2 1 1 1;
    4 3 3 1 1;
    4 4 4 1 1;
    4 5 3 1 1;
    4 6 4 1 1;
    4 7 6 1 1;

    5 1 2 1 1;
    5 2 2 1 1;
    5 3 3 1 1;
    5 4 4 1 1;
    5 5 2 1 1;
    5 6 4 1 1;
    5 7 5 1 1;

    6 1 1 1 1;
    6 2 2 1 1;
    6 3 3 1 1;
    6 4 2 1 1;
    6 5 3 1 1;
    6 6 5 1 1;
    6 7 5 1 1;

    7 1 3 1 1;
    7 2 2 1 1;
    7 3 2 1 1;
    7 4 2 1 1;
    7 5 3 1 1;
    7 6 5 1 1;
    7 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=[-7,+7],ec=[-4,+4]');%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)=-4+i;
    ec(j)=-4+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);

    运行截图:

     

     

     

     结论:

    通过MATLAB集成的模糊控制模块,我们能够更加方便地对应偏差e,ec和控制量u的关系,并可以调节e,ec在不同值下u的对应输出。

    通过addvar()函数能添加一个模糊语言变量,并设置范围:

    a=addvar(a,'input','e',[-5*f1,5*f1]);

    通过addmf()函数进行e的模糊语言变量的隶属度函数添加

    a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-4*f1,-1*f1]);
    %添加 e 的模糊语言变量的隶属度函数(z型)

    通过对规则库对与类型和或类型的条件进行设置,1为与,0为或。

    例如:1 2 2 1 1 表示

    (e is NB) and (ec is NM) then (u is NM) 

     1->NB 2->NM 2->NM 1->权重 1->and 

    所以表示NB与NM的结果是NM。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bokeyuancj/p/11719951.html
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