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Fuzzy Control (3)

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忆风 发表于 2020-11-7 22:05:27 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
 
本帖最后由 忆风 于 2020-11-7 22:54 编辑

模糊控制器设置
(1)命令窗口输入fuzzy,进入模糊控制器设置
微信截图_20201107220829.png
(2)对输入输出进行设置,可选择输入输出数目
微信截图_20201107220906.png
(3)这里我们可以选取标准的二维控制结构,即输入为误差e和误差变化ec,输出为控制量u。注意这里的变量还都是精确量。相应的模糊量为EECU,我们可以选择增加输入(Add Variable)来实现双入单出控制结构。输入输出变量的模糊化:即把输入输出的精确量转化为对应语言变量的模糊集合。

首先我们要确定描述输入输出变量语言值的模糊子集,如{NBNMNSZOPSPMPB},并设置输入输出变量的论域,例如我们可以设置误差E(此时为模糊量)、误差变化EC、控制量U的论域(根据自己需要);然后我们为模糊语言变量选取相应的隶属度函数。在模糊控制工具箱中,我们在Member Function Edit中即可完成这些步骤。

微信截图_20201107221212.png
(4)然后根据设计要求分别对这些隶属函数进行修改,包括对应的语言变量,隶属函数类型
微信截图_20201107221336.png
(5)同理设置其他输入输出
微信截图_20201107221608.png
微信截图_20201107221358.png
(6)模糊推理决策算法设计:即根据模糊控制规则进行模糊推理,并决策出模糊输出量。首先要确定模糊规则,即专家经验。对于我们这个二维控制结构以及相应的输入模糊集,我们可以制定49条模糊控制规则(一般来说,这些规则都是现成的,很多教科书上都有),如下图。制定完之后,会形成一个模糊控制规则矩阵,然后根据模糊输入量按照相应的模糊推理算法完成计算,并决策出模糊输出量。
微信截图_20201107221722.png
(7)查看设置模糊规则后的视图
微信截图_20201107224225.png
微信截图_20201107224058.png
微信截图_20201107224149.png
(8)将设置好的模糊控制传到数据窗口以及保存文件
微信截图_20201107221912.png
(9)打开你的模糊控制仿真图
微信截图_20201107222128.png
(10)添加模糊控制信息,fuzzy1为前面设置的模糊控制名称
微信截图_20201107222221.png
(11)添加以后关闭
微信截图_20201107222240.png
(12)此时模糊控制器不再显示红色,代表设置添加完成
微信截图_20201107222254.png



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