使用Matlab模糊逻辑工具箱设计与仿真模糊控制系统

本文主要介绍了如何使用Matlab的模糊逻辑工具箱进行模糊控制系统仿真，包括模糊控制器的设计参数、模糊化、模糊决策、解模糊以及比例变换等关键步骤，并提到了模糊控制理论的发展历史。 在模糊逻辑领域，Matlab是一款强大的工具，其模糊逻辑工具箱(E+FF, 9GHB(I)提供了设计和仿真模糊控制器的功能。模糊控制是基于模糊集合理论，由美国教授在1967年提出，英国研究者在1968年制造出首个模糊控制器。与传统控制方法不同，模糊控制不需要精确的系统模型，而是依赖于专家知识，适用于那些难以建立精确数学模型的复杂系统。 设计模糊控制器时，重要参数包括输入和输出变量的模糊子集的隶属度函数、模糊控制规则以及输入输出变量的比例变换因子。设计过程通常需要设计师的经验和多次调试。通过计算机仿真，可以提前理解模糊控制系统的性能，从而缩短设计周期。 在模糊控制中，常见的二维控制器采用偏差和偏差变化作为输入。首先，这两个输入量会被模糊化，转化为模糊变量)和)*。接着，根据预设的模糊控制规则进行模糊决策，得出模糊控制量-。最后，经过解模糊和比例变换，将模糊控制量转化为实际的控制输出。这个过程可以用Matlab中的模糊逻辑工具箱进行实现。 具体到操作，可以使用命令E-33Q在模糊逻辑编辑窗口(EK2)%B’GR中创建输入和输出变量(例如)、)*和-)的隶属度函数。这些函数通常定义为不同级别的模糊子集，如M/0，/1，/2，34，52，51，50等，覆盖了各自的论域。在本例中，每个变量的论域包括了多个连续的值，如MN7，ND，N8，NO等。 设计完成后，模糊控制规则表用于描述输入和输出之间的关系，它反映了模糊决策的过程。例如，规则表可能包含86条规则，每条规则描述了特定的输入条件下的输出响应。然后，使用Matlab的2K1-9K/L仿真功能对设计的模糊控制器进行仿真，以观察和分析其在各种条件下的行为和性能。 Matlab的模糊逻辑工具箱为模糊控制系统的建模和仿真提供了一个直观且高效的平台，允许工程师和研究人员探索和优化模糊控制系统，以适应各种复杂的控制问题。