matlab t-s模糊控制
时间: 2023-05-14 08:02:30 浏览: 129
MATLAB T-S(Takagi-Sugeno)模糊控制是一种基于模糊控制理论的控制方法,可在非线性系统中实现一定程度的控制。该控制方法使用模糊集合来描述非线性系统中的输入和输出,然后将这些集合视为有一定规律的概率分布,在此基础上进行模糊推理并生成输出控制信号。这种控制方法的优势在于可以处理比较复杂的非线性系统,并且具有较好的鲁棒性和适应性。
在MATLAB中,T-S模糊控制主要包括以下步骤:模糊建模、规则设置、推理和输出生成。首先,需要将非线性系统中的输入和输出分别用模糊集合描述,建立模糊化系统。接着,根据实际需求设置一定数量的模糊规则,以此来描述输入输出的关系。之后,利用前两步骤所得的信息,进行推理过程,生成模糊控制信号,并经过去模糊化处理得到具体的控制参数。最后,将该控制参数反馈到待控制对象,实现非线性系统的控制。
总之,MATLAB T-S模糊控制是一种较为通用有效的非线性控制方法,其应用范围广泛,尤其适用于高精度、稳定性要求较高的工业控制领域。
相关问题
matlab建立t-s模糊控制
要建立T-S模糊控制系统,需要以下步骤:
1. 确定模糊控制系统的输入和输出变量,以及它们的范围和量化等级。
2. 确定模糊控制系统的模糊规则库,即输入变量与输出变量之间的关系。
3. 设计模糊控制器的输出,即为每个规则确定一个权重或输出值。
4. 在MATLAB中编写代码实现模糊控制器,并将其集成到整个控制系统中。
以下是MATLAB中实现T-S模糊控制的代码示例:
```matlab
% 1. 确定输入和输出变量
x = linspace(-10, 10, 101);
y = linspace(-10, 10, 101);
[X,Y] = meshgrid(x,y);
Z = peaks(X,Y);
% 2. 确定模糊规则库
fis = newfis('myfuzzy');
% 输入变量1
fis = addvar(fis, 'input', 'x', [-10 10]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'nb', 'gaussmf', [-2 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'nm', 'gaussmf', [-1.5 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'ns', 'gaussmf', [-1 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'ze', 'gaussmf', [0 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'ps', 'gaussmf', [1 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'pm', 'gaussmf', [1.5 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'pb', 'gaussmf', [2 0]);
% 输入变量2
fis = addvar(fis, 'input', 'y', [-10 10]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'nb', 'gaussmf', [-2 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'nm', 'gaussmf', [-1.5 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'ns', 'gaussmf', [-1 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'ze', 'gaussmf', [0 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'ps', 'gaussmf', [1 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'pm', 'gaussmf', [1.5 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'pb', 'gaussmf', [2 0]);
% 输出变量
fis = addvar(fis, 'output', 'z', [-10 10]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'nb', 'gaussmf', [-2 0]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'nm', 'gaussmf', [-1.5 0]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'ns', 'gaussmf', [-1 0]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'ze', 'gaussmf', [0 0]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'ps', 'gaussmf', [1 0]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'pm', 'gaussmf', [1.5 0]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'pb', 'gaussmf', [2 0]);
% 3. 设计模糊控制器的输出
ruleList = [1 1 1 1 1 1 1 1 1; % nb nb -> nb
1 2 1 1 1 1 1 1 1; % nb nm -> nb
1 3 2 2 1 1 1 1 1; % nb ns -> nm
2 4 3 3 2 2 1 1 1; % nm ze -> ns
3 5 4 4 3 3 2 2 1; % ns ps -> pm
4 6 5 5 4 4 3 3 2; % pm pm -> pb
5 7 6 6 5 5 4 4 3; % pb pb -> pb
6 7 7 7 6 6 5 5 4; % pb pb -> pb
7 7 7 7 7 7 6 6 5];% pb pb -> pb
fis = addrule(fis, ruleList);
% 4. 在MATLAB中编写代码实现模糊控制器,并将其集成到整个控制系统中
z = zeros(size(Z));
for i = 1:numel(x)
for j = 1:numel(y)
input = [x(i) y(j)];
output = evalfis(input, fis);
z(i,j) = output;
end
end
surf(X,Y,Z);
hold on;
surf(X,Y,z);
```
这是一个基本的T-S模糊控制的示例,具体的实现可以根据具体需求和实际情况进行调整和修改。
t-s模糊matlab编程
T-S模糊是一种常用的模糊控制方法,它将模糊控制器的设计问题转化为一系列的模糊规则。在Matlab中,可以使用fuzzy logic toolbox工具箱来实现T-S模糊控制器的设计。
下面是一个简单的T-S模糊控制器的Matlab代码示例:
```matlab
% 定义输入变量
input1 = newfis('input1');
input1 = addvar(input1,'input','[-10 10]');
input1 = addmf(input1,'input',1,'nb','zmf',[-10 -5]);
input1 = addmf(input1,'input',2,'nm','gaussmf',[1 -3]);
input1 = addmf(input1,'input',3,'ns','gaussmf',[1 -1]);
input1 = addmf(input1,'input',4,'z','gaussmf',[1 0]);
input1 = addmf(input1,'input',5,'ps','gaussmf',[1 1]);
input1 = addmf(input1,'input',6,'pm','gaussmf',[1 3]);
input1 = addmf(input1,'input',7,'pb','smf',[5 10]);
% 定义输出变量
output1 = newfis('output1');
output1 = addvar(output1,'output','[-10 10]');
output1 = addmf(output1,'output',1,'nb','zmf',[-10 -5]);
output1 = addmf(output1,'output',2,'nm','gaussmf',[1 -3]);
output1 = addmf(output1,'output',3,'ns','gaussmf',[1 -1]);
output1 = addmf(output1,'output',4,'z','gaussmf',[1 0]);
output1 = addmf(output1,'output',5,'ps','gaussmf',[1 1]);
output1 = addmf(output1,'output',6,'pm','gaussmf',[1 3]);
output1 = addmf(output1,'output',7,'pb','smf',[5 10]);
% 定义模糊规则
rule1 = [1 1 1 1 1; 1 2 2 1 1; 1 3 3 1 1; 1 4 4 1 1; 1 5 5 1 1; 1 6 6 1 1; 1 7 7 1 1];
rule2 = [2 1 2 1 1; 2 2 3 1 1; 2 3 4 1 1; 2 4 5 1 1; 2 5 6 1 1; 2 6 7 1 1];
rule3 = [3 1 3 1 1; 3 2 4 1 1; 3 3 5 1 1; 3 4 6 1 1; 3 5 7 1 1];
rule4 = [4 1 4 1 1; 4 2 5 1 1; 4 3 6 1 1; 4 4 7 1 1];
rule5 = [5 1 5 1 1; 5 2 6 1 1; 5 3 7 1 1];
rule6 = [6 1 6 1 1; 6 2 7 1 1];
rule7 = [7 1 7 1 1];
% 将模糊变量和规则添加到模糊系统中
fis = newfis('fis');
fis = addvar(fis,'input','input1');
fis = addvar(fis,'output','output1');
fis = addrule(fis,[rule1; rule2; rule3; rule4; rule5; rule6; rule7]);
% 运行模糊控制器
input = 5;
output = evalfis(input,fis);
```
在这个示例中,我们首先定义了输入变量和输出变量,然后定义了模糊规则,并将它们添加到模糊系统中。最后,我们可以使用evalfis函数来运行模糊控制器。
需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际的T-S模糊控制器设计可能需要更复杂的模糊规则和更多的输入和输出变量。