matlab实现车速模糊控制算法

时间: 2023-06-29 20:15:23 浏览: 55
车速模糊控制算法(Fuzzy Logic Control)可以使用Matlab进行实现。下面是一个简单的车速模糊控制算法的示例代码: ```matlab % 设定模糊变量的范围 speedRange = [0 120]; errorRange = [-30 30]; deltaRange = [-20 20]; % 定义模糊集 speed = newfis('speed'); speed = addvar(speed, 'input', 'speed', speedRange); speed = addmf(speed, 'input', 1, 'slow', 'trimf', [0 0 60]); speed = addmf(speed, 'input', 1, 'medium', 'trimf', [0 60 120]); speed = addmf(speed, 'input', 1, 'fast', 'trimf', [60 120 120]); delta = newfis('delta'); delta = addvar(delta, 'input', 'delta', deltaRange); delta = addmf(delta, 'input', 1, 'negative', 'trimf', [-20 -20 0]); delta = addmf(delta, 'input', 1, 'zero', 'trimf', [-20 0 20]); delta = addmf(delta, 'input', 1, 'positive', 'trimf', [0 20 20]); error = newfis('error'); error = addvar(error, 'input', 'error', errorRange); error = addmf(error, 'input', 1, 'negative', 'trimf', [-30 -30 0]); error = addmf(error, 'input', 1, 'zero', 'trimf', [-30 0 30]); error = addmf(error, 'input', 1, 'positive', 'trimf', [0 30 30]); output = newfis('output'); output = addvar(output, 'output', 'output', [-20 20]); output = addmf(output, 'output', 1, 'negative', 'trimf', [-20 -20 0]); output = addmf(output, 'output', 1, 'zero', 'trimf', [-20 0 20]); output = addmf(output, 'output', 1, 'positive', 'trimf', [0 20 20]); % 设定规则 ruleList = [1 1 1 1 2; 2 2 2 1 1; 3 3 3 1 1; 1 3 1 2 2; 2 1 1 2 2; 3 2 2 2 1; 1 2 1 2 2; 2 3 2 2 1; 3 1 3 2 2]; % 运行模糊控制系统 speedInput = 80; errorInput = -10; deltaInput = 5; outputValue = evalfis([speedInput errorInput deltaInput], {speed, error, delta, output}, ruleList); disp(outputValue); ``` 这段代码定义了三个输入变量(车速、误差和误差变化量)和一个输出变量(控制量)。通过设定模糊集和规则,可以实现车速模糊控制算法,最后通过调用`evalfis`函数得到输出变量的值。

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