模糊控制器控制参数matlab代码
时间: 2023-11-25 14:07:50 浏览: 35
以下是一个简单的模糊控制器的 MATLAB 代码示例,用于控制一个系统的参数:
```matlab
% 定义输入和输出变量
x = linspace(-10, 10, 1000);
y = linspace(-10, 10, 1000);
% 定义模糊集合的隶属函数
mu_x = gaussmf(x, [2, 0]);
mu_y = gaussmf(y, [2, 0]);
% 定义规则库
ruleList = [1, 1, 1;
1, 2, 2;
2, 1, 2;
2, 2, 3];
% 初始化输出变量
z = zeros(size(x));
% 根据规则库计算输出变量
for i = 1:size(ruleList, 1)
rule = ruleList(i, :);
z = max(z, min(mu_x(rule(1)), mu_y(rule(2))));
end
% 绘制输入和输出变量的隶属函数
subplot(3, 1, 1);
plot(x, mu_x, 'b', y, mu_y, 'r');
xlabel('Input Variables');
ylabel('Membership Degree');
title('Membership Functions');
% 绘制输出变量的隶属函数
subplot(3, 1, 2);
plot(x, z, 'k');
xlabel('Output Variable');
ylabel('Membership Degree');
title('Combined Membership Function');
% 计算输出变量的模糊平均
z_mean = sum(z .* x) / sum(z);
% 输出控制参数
disp(['Control Parameter: ', num2str(z_mean)]);
```
在这个示例中,我们首先定义了输入变量 `x` 和 `y`,并使用高斯函数定义了它们的模糊集合的隶属函数。然后,我们定义了一个简单的规则库,其中第一列和第二列是输入变量 `x` 和 `y` 的隶属度,第三列是输出变量的标识符。我们使用 `max` 和 `min` 函数来计算每个规则的输出变量,并将它们组合成一个总体输出变量 `z`。最后,我们绘制了输入和输出变量的隶属函数,并计算了输出变量的模糊平均值,它作为控制参数被输出到命令窗口中。
请注意,这只是一个简单的示例,实际的模糊控制器可能需要更复杂的规则库和隶属函数来实现更好的控制性能。