模糊控制matlab仿真

以下是一个简单的模糊控制Matlab仿真示例。

假设我们有一个小车，需要通过控制电机转速来保持恒定速度。我们可以使用模糊控制来实现这个目标。

首先，定义输入变量和输出变量：

input = [-100 100]; % 输入变量范围
output = [-100 100]; % 输出变量范围

然后定义模糊集：

inputMF = mfinput(input, 3, 'trimf', [-100 -50 0; -50 0 50; 0 50 100]); % 输入模糊集
outputMF = mfoutput(output, 3, 'trimf', [-100 -50 0; -50 0 50; 0 50 100]); % 输出模糊集

这里我们使用三个三角形模糊集，分别表示负速度、零速度和正速度。

接下来，定义规则：

ruleList = [1 1 1 1; 2 2 2 1; 3 3 3 1]; % 规则列表

这里我们使用三个规则，每个规则都对应一个输入模糊集和一个输出模糊集。

然后创建模糊控制器：

fis = newfis('fuzzy_speed_control', 'mamdani', 'min', 'max', 'min', 'max', 'centroid');
fis = addvar(fis, 'input', 'speed_error', inputMF);
fis = addvar(fis, 'output', 'motor_speed', outputMF);
fis = addrule(fis, ruleList);

这里我们使用Mamdani类型的模糊控制器，并使用最小最大法进行模糊推理。

最后，我们可以使用仿真来测试模糊控制器的性能：

sim = zeros(100, 2);
sim(1, 1) = 50; % 初始速度为50
for i = 2:100
    speed_error = sim(i-1, 1) - 50; % 计算速度误差
    motor_speed = evalfis(speed_error, fis); % 计算电机转速
    sim(i, :) = [motor_speed sim(i-1, 1) + motor_speed]; % 更新速度和位置
end
plot(sim(:, 2)); % 绘制速度曲线

这里我们使用一个简单的模拟，将速度从50开始，每次计算速度误差并计算电机转速，然后更新速度和位置。最后绘制速度曲线。

以上是一个简单的模糊控制Matlab仿真示例，希望对你有所帮助。