Matlab转矩的模糊控制代码

以下是一个简单的 Matlab 模糊控制代码示例：

% 模糊控制器
function output = fuzzy_controller(error, delta_error)
    % 定义模糊变量和隶属度函数
    error_mf = [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]; % 误差模糊变量
    delta_error_mf = [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]; % 误差变化率模糊变量
    output_mf = [-1, -0.5, 0, 0.5, 1]; % 输出模糊变量
    error_fuzzy = fuzzify(error, error_mf);
    delta_error_fuzzy = fuzzify(delta_error, delta_error_mf);
    % 定义规则库
    rules = [
        3, 5, 5, 4, 3;
        3, 4, 5, 4, 3;
        2, 3, 4, 3, 2;
        1, 2, 3, 2, 1;
        1, 1, 2, 1, 1;
    ];
    % 模糊推理
    output_fuzzy = zeros(length(output_mf), 1);
    for i = 1:length(output_mf)
        activation = min(error_fuzzy(rules(:, i)), delta_error_fuzzy);
        output_fuzzy(i) = sum(activation .* output_mf(i));
    end
    % 去模糊化
    output = defuzzify(output_fuzzy, output_mf);
end

% 模糊化函数
function fuzzy = fuzzify(x, mf)
    fuzzy = zeros(length(mf), 1);
    for i = 1:length(fuzzy)
        if x <= mf(1)
            fuzzy(i) = 1;
        elseif x >= mf(end)
            fuzzy(i) = 0;
        elseif x > mf(i-1) && x <= mf(i)
            fuzzy(i) = (mf(i) - x) / (mf(i) - mf(i-1));
        elseif x > mf(i) && x < mf(i+1)
            fuzzy(i) = (x - mf(i-1)) / (mf(i+1) - mf(i-1));
        end
    end
end

% 去模糊化函数
function crisp = defuzzify(fuzzy, mf)
    crisp = sum(fuzzy .* mf) / sum(fuzzy);
end

该模糊控制器接受两个输入参数：误差和误差变化率。它使用模糊变量和隶属度函数来模糊化输入，并使用规则库和模糊推理来计算输出模糊变量。最后，它使用去模糊化函数将输出模糊变量转换为一个实数输出。您可以根据您的需求修改模糊变量、隶属度函数和规则库。