matlab模糊pid控制代码

时间: 2023-12-13 14:03:26 浏览: 44
以下是一个基于Matlab模糊控制PID控制器的示例代码,该代码可以实现对给定系统的模糊PID控制。代码中包含了注释,以帮助理解代码的实现过程。 ```matlab % 定义输入输出变量 input = readfis('fuzzy_controller.fis'); output = sim(input, [error, error_dot]); % 定义PID参数 Kp = 1.0; Ki = 0.5; Kd = 0.1; % 定义误差和误差变化率 error = 0; error_dot = 0; % 定义时间步长和仿真时间 dt = 0.01; t = 0:dt:10; % 定义初始状态 x0 = [0; 0]; % 定义系统模型 sys = @(t, x) [x(2); -Kp*x(1)-Ki*trapz(t, error)-Kd*x(2)+output]; % 使用ode45求解微分方程 [t, x] = ode45(sys, t, x0); % 绘制结果图像 plot(t, x(:,1)); xlabel('Time (s)'); ylabel('Position (m)'); title('Fuzzy PID Control'); ```
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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; ```

模糊pid控制matlab代码

要实现模糊PID控制的MATLAB代码,可以按照以下步骤进行: 1. 首先,确定偏差e和偏差变化ec的模糊语言变量,设定它们的论域为[-3,3]。 2. 选取E、EC和U的各语言变量值,例如,正大为PB,正中为PM,正小为PS,为零为Z,负小为NS,负中为NM,负大为NB。并为它们设定隶属度函数,可以选择三角形的隶属度函数。 3. 选择一种模糊判决方法,例如重心法,将控制量由模糊量转化为精确量。 4. 将传递函数转换为差分方程,并设定PID参数的初值。 5. 编写MATLAB代码来实现上述步骤。可以使用模糊逻辑工具箱中的函数来进行模糊化、模糊推理和去模糊化的操作。 下面是一个简单的示例代码: ```matlab % 确定偏差和偏差变化的论域 e_range = [-3, 3]; ec_range = [-3, 3]; % 设定语言变量和隶属度函数 E = ["NB", "NM", "NS", "Z", "PS", "PM", "PB"]; EC = ["NB", "NM", "NS", "Z", "PS", "PM", "PB"]; U = ["NB", "NM", "NS", "Z", "PS", "PM", "PB"]; % 设定隶属度函数 e_mf = ["trimf", "trimf", "trimf", "trimf", "trimf", "trimf", "trimf"]; ec_mf = ["trimf", "trimf", "trimf", "trimf", "trimf", "trimf", "trimf"]; u_mf = ["trimf", "trimf", "trimf", "trimf", "trimf", "trimf", "trimf"]; % 模糊化 e_fuzzy = fuzzymf(e_range, E, e_mf, e); ec_fuzzy = fuzzymf(ec_range, EC, ec_mf, ec); % 模糊推理 rulebase = [1 1 1 1 2 2 2; 1 1 1 2 2 2 2; ...]; % 设置模糊规则 output_fuzzy = fuzzyinfer(rulebase, [e_fuzzy, ec_fuzzy]); % 去模糊化 u = defuzzymf(output_fuzzy, U, u_mf); % 输出控制量u disp(u); ``` 需要注意的是,以上只是一个简单的示例代码,实际应用中还需要根据具体的系统和控制要求进行参数调节和代码优化。同时,还需要建立适当的模糊规则和隶属度函数来实现期望的控制效果。因此,详细的代码实现可能需要根据具体的控制问题进行进一步的研究和开发。 参考资料: - 麦田怪圈(Crop Circle),是指在麦田或其它田地上,通过某种未知力量(大多数怪圈是人类所为)把农作物压平 而产生出来的几何图案。这个神秘现象有时被人们称之为“Crop Formation”。麦田怪圈的出现给了对支持外星人存在 论的人们多种看法。 - 人为说一般认为,麦田圈是用木板压成的。木板两头系上绳子形成圈套,在制作时,一脚踩在木板上拖动木板压倒麦子,并拉着细绳与圆心保持固定的距离,逐渐就可以形成一个圆圈。为了便于制造,主要形状所有圆圈的直径都可以被6除尽。 - 自然形成说认为麦田怪圈的成因还未被人类发现。就像雷电,古时候人类也是以为是雷神电母做的,对于麦田圈中经常出现人文信息的现象,他们认为这只是人们“先入为主”造成的错觉。 - 磁场说认为,磁场中有一种神奇的移动力,可产生一股电流,使农作物“平躺”在地面上。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

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