模糊PID控制器的Matlab代码
时间: 2023-12-06 21:45:02 浏览: 37
以下是一个简单的模糊PID控制器的Matlab代码:
```
% 模糊PID控制器
% 输入变量:误差e、误差变化率de
% 输出变量:控制量u
% 声明模糊控制器
fuzzyController = readfis('fuzzyPID.fis');
% 设置初始误差e和误差变化率de
e0 = 0;
de0 = 0;
% 设置目标误差
target = 0;
% 设置控制周期
Ts = 0.1;
% 设置初始控制量u
u = 0;
% 开始控制
for i=1:100
% 计算当前误差e和误差变化率de
e = target - y;
de = (e - e0) / Ts;
% 使用模糊控制器计算控制量u
u = evalfis([e de],fuzzyController);
% 更新误差e和误差变化率de
e0 = e;
de0 = de;
% 更新系统状态
y = system(u);
end
```
在上面的代码中,我们首先声明了一个模糊控制器,并且设置了初始误差和误差变化率。然后,我们设置了目标误差、控制周期和初始控制量u。接着,我们开始循环控制,计算当前的误差和误差变化率,并且使用模糊控制器计算控制量u。最后,我们更新系统状态,并且继续下一个时间步骤的控制。
相关问题
模糊PID控制器代码 matlab
模糊PID控制器是一种能够应对非线性、时变、强耦合等复杂控制系统的控制器。相比于传统PID控制器,模糊PID控制器采用模糊控制理论,在模糊化、规则库、推理机和解模糊等方面都有所创新。
在Matlab中实现模糊PID控制器可以采用Fuzzy Logic Toolbox工具箱,具体步骤如下:
1. 定义输入变量和输出变量的隶属度函数
2. 构建模糊规则库
3. 设计模糊推理机
4. 设计解模糊方法
5. 实现模糊PID控制器
下面是一个简单的模糊PID控制器示例代码:
```
% 输入变量的隶属度函数定义
error = fuzzymf(u, [-10 -5 0]);
derror = fuzzymf(du, [-10 -5 0]);
% 输出变量的隶属度函数定义
kp = fuzzymf(kp, [0 1 2]);
ki = fuzzymf(ki, [0 1 2]);
kd = fuzzymf(kd, [0 1 2]);
% 建立模糊规则库
ruleList = [1 1 1 1 1;
1 2 2 1 1;
1 3 3 1 1;
2 1 2 1 1;
2 2 3 1 1;
2 3 3 1 1;
3 1 3 1 1;
3 2 3 1 1;
3 3 3 1 1];
% 设计模糊推理机
fis = newfis('fis', 'mamdani', 'min', 'max', 'min', 'max', 'centroid');
fis = addvar(fis, 'input', 'error', [-10,10]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'NB', 'trapmf', [-10,-10,-5,-2]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'NM', 'trimf', [-5,-2,0]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'NS', 'trimf', [-5,0,5]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'ZO', 'trimf', [0,5,10]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'PS', 'trimf', [-5,0,5]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'PM', 'trimf', [2,5,10]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'PB', 'trapmf', [5,8,10,10]);
fis = addvar(fis, 'input', 'derror', [-10,10]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'NB', 'trapmf', [-10,-10,-5,-2]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'NM', 'trimf', [-5,-2,0]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'NS', 'trimf', [-5,0,5]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'ZO', 'trimf', [0,5,10]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'PS', 'trimf', [-5,0,5]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'PM', 'trimf', [2,5,10]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'PB', 'trapmf', [5,8,10,10]);
fis = addvar(fis, 'output', 'output', [-10,10]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'NB', 'trapmf', [-10,-10,-5,-2]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'NM', 'trimf', [-5,-2,0]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'NS', 'trimf', [-5,0,5]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'ZO', 'trimf', [0,5,10]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'PS', 'trimf', [-5,0,5]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'PM', 'trimf', [2,5,10]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'PB', 'trapmf', [5,8,10,10]);
% 设计解模糊方法
outputRange = [-10 10];
defuzzMethod = "centroid";
% 实现模糊PID控制器
kp_fuzzified = evalmf(kp_mamdani_output,'trapmf',[0.75e-4e-6e4e-3e-4]);
ki_fuzzified = evalmf(ki_mamdani_output,'trapmf',[0.75e-4e-6e4e-3e-4]);
kd_fuzzified = evalmf(kd_mamdani_output,'trapmf',[0.75e-4e-6e4e-3e-4]);
output_fuzzy_pid=kp_fuzzified*error+ki_fuzzified*error_integral+kd_fuzzified*derror;
```
pid控制和模糊pid控制matlab代码
基于引用和引用,我可以告诉你关于PID控制和模糊PID控制的Matlab代码的一些信息。这些代码是用于模糊神经网络PID控制器的编程学习和仿真操作的。
PID控制是一种常用的控制算法,它根据当前的误差、误差的变化率以及误差的积分来计算控制器的输出。它可以通过调节PID参数来实现对系统的控制。在Matlab中,你可以编写PID控制器的代码来实现这个过程。
模糊PID控制是在传统的PID控制基础上引入了模糊控制的方法。它使用模糊逻辑来处理不确定性和模糊性,并且通过模糊规则和推理来计算控制器的输出。在Matlab中,你可以编写模糊PID控制器的代码来实现这个过程。
关于具体的Matlab代码实现,你可以参考引用和引用中提供的基于模糊神经网络PID控制器的Matlab仿真代码和操作视频。这些资源将帮助你了解如何编写和运行PID控制和模糊PID控制的Matlab代码。
需要注意的是,运行这些代码需要使用Matlab 2021a或更高版本,并按照相应的注意事项进行操作。确保当前文件夹窗口是正确的,并按照运行指南中的要求运行相应的文件。
希望这些信息可以帮助到你编写PID控制和模糊PID控制的Matlab代码。如果你有更多的问题,请随时提问。
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