简易模糊控制器的设计及仿真
摘要：模糊控制（Fuzzy Control ）是以模糊集理论、模糊语言和模糊逻辑推理为基础的一种控制方法，它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。

本文利用MATLAB/SIMULINK 与FUZZY TOOLBOX 对给定的二阶动态系统，确定模糊控制器的结构，输入和输出语言变量、语言值及隶属函数，模糊控制规则，比较其与常规控制器的控制效果，用MATLAB 实现模糊控制的仿真。

关键词：模糊控制 参数整定 MATLAB 仿真
二阶动态系统模型：
()()1140130120
++s s
采用simulink 图库，实现常规PID 和模糊自整定PID 。

一．确定模糊控制器结构
模糊自整定PID 为2输入3输出的模糊控制器。

在MATLAB 的命令窗口中键入fuzzy 即可打开FIS 编辑器，其界面如下图所示。

此时编辑器里面还没有FIS 系统，其文件名为Untitled ，且被默认为Mandani 型系统。

默认的有一个输入，一个输出，还有中间的规则处理器。

在FIS 编辑器界面上需要做一下几步工作。

首先，模糊自整定PID 为2输入3输出的模糊控制器，因此需要增加一个输入两个输出，进行的操作为：选择Edit 菜单下的Add Variable/Input 菜单项。

如下图。

其次，给输入输出变量命名。

单击各个输入和输出框，在Current Variable 选项区域的Name文本框中修改变量名。

如下图
最后，保存系统。

单击File菜单，选择Export下的To Disk项。

这里将创建的系统命名为PID_auot.fi。

二．定义输入、输出模糊集及隶属函数
语言变量值域的选取：输入语言变量e和ec的值域取值“大”(B)、“中”(M)、“小”(s)和“零”(Z) 4种；输出语言变量Kp、Ki、Kd的值域取值为“很大”(VB)、“大”(B)、“中”(M)、“小”(s) 4种。

在FIS编辑器中双击输入或输出变量的图框就能进入隶属度函数编辑器。

在隶属度函数编辑器中，需要对各个变量的论域范围、隶属度函数进行编辑。

该模糊控制器是以e和ec为输入语言变量，Kp、Ki、Kd为输出语言变量，其各语言变量的论域如下：
误差绝对值：e={0，3，6，10}；
误差变化率绝对值：ec={0，2，4，6}；
输出Kp：Up={0，0.5，1.0，1.5}；
输出Ki：Ui={0，0.002，0.004，0.006}；
输出Kd：Ud={0，3，6，9}。

如图是编辑完成后的隶属度函数编辑器的GUI。

图中显示的为对应边变量e的隶属度函数。

三．建立模糊规则及模糊控制表
双击FIS编辑器图标部分中间的方框即可打开规则编辑器。

规则的制定：根据PID参数整定原则及运行经验，可列出输出变量Kp、Ki、Kd的控制规则表。

添加完成后的规则编辑器如下图所示。

四．模糊推理规则及输出特性
对于建好的FIS结构，利用File菜单下的Export的子菜单To Disk，将FIS 结构保存到磁盘上。

到此，利用FUZZYTOOLS的GUI工具建立了模糊控制器(PID_auot.fis)。

可用GUI工具查看该推理系统，在View菜单中选择Rules命令，可打开规则观测器，查看模糊推理规则。

如下图：
在View菜单中选择surface命令，可打开曲面观测器，查看模糊推理输出特性
曲面：
五．建模及仿真
在Simulink环境下，构建模糊自整定PID和常规PID控制系统。

在MATLAB 的命令窗口直接键入“Sinmulink”并回车，即可运行Sinmulink。

运行后显示如下图所示的Simulink模块库浏览器。

然后单击工具条左边建立新模型的快捷方式，如下图
最后构建的模糊自整定PID和常规PID控制仿真系统模型如下图。

其中模糊逻辑控制器的推理系统用模糊逻辑推理GUI工具建立的FIS。

先启动Fuzzy，导入PID_auot.fis，然后将其导出到workspace。

然后运行，运行结果如下图：
六.总结
通过学习了智能控制这门课程并做了相关的实验设计，我对模糊控制有了一定的了解，比如模糊控制系统的原理，组成，分类以及简单的模糊控制器设计过程等；但学到的这些都是比较浅显的，由于后面还有必修课要复习考试，故不做深入的研究，望老师海涵。

感谢老师的指导！
七．参考文献
[1].智能控制（第2版）--刘金琨。