自适应模糊MATLAB仿真

自适应模糊控制（AFC）是一种常用的控制方法，它可以适应系统的参数变化和外部干扰，从而提高系统的稳定性和控制精度。MATLAB提供了丰富的工具箱和函数，可以很方便地进行自适应模糊控制的仿真。

下面是一个简单的自适应模糊控制的MATLAB仿真代码：

%定义系统模型
s = tf('s');
G = 1/(s^2 + 2*s + 1);

%定义模糊控制器
fis = readfis('fuzzy_controller.fis');

%定义自适应模糊控制器参数
params = afcinit(G.num{1},G.den{1});

%仿真时间
t = 0:0.1:10;

%输入信号
r = sin(t);

%初始化输出和误差
y = zeros(size(t));
e = zeros(size(t));

%仿真循环
for i=1:length(t)
    %获取当前时刻的输出
    y(i) = lsim(G,r(i));
    
    %计算误差
    e(i) = r(i) - y(i);
    
    %更新自适应模糊控制器参数
    params = afc(params,e(i),r(i));
    
    %计算控制信号
    u = evalfis(fis,[y(i) e(i)],params.rule);
    
    %输出控制信号
    Gc = tf(u,[1 0]);
    
    %应用控制信号
    GcG = series(Gc,G);
    y(i) = lsim(GcG,r(i),t(1:i));
end

%绘制结果图像
plot(t,r,'b',t,y,'r');
legend('参考信号','输出信号');

在上面的代码中，我们首先定义了一个二阶系统模型G，然后定义了一个模糊控制器fis。接着，我们初始化了自适应模糊控制器的参数params，然后进入仿真循环。在每个时刻，我们先获取当前时刻的系统输出y，然后计算误差e。接着，我们使用afc函数更新自适应模糊控制器的参数params，然后计算控制信号u。最后，我们应用控制信号到系统中，并记录输出信号y。最后，我们绘制了参考信号和输出信号的图像。

需要注意的是，上面的代码中使用了一个模糊控制器fis，这个模糊控制器需要提前定义好。如果你不知道如何定义模糊控制器，可以使用MATLAB提供的Fuzzy Logic Toolbox来进行模糊控制器的设计。