模糊PID控制器的MATLAB仿真程序

给你一个全MATLAB仿真的程序，没用到SIMULINK

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a=newfis('fuzzf')

f1=1

a=addvar(a,'input','e',[-3*f1,3*f1])

a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3*f1,-1*f1])

a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-3*f1,-2*f1,0])

a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3*f1,-1*f1,1*f1])

a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2*f1,0,2*f1])

a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1*f1,1*f1,3*f1])

a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,2*f1,3*f1])

a=addmf(a,'input',1,'PB'纤信岁,'smf',[1*f1,3*f1])

f2=1

a=addvar(a,'input','ec',[-3*f2,3*f2])

a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3*f2,-1*f2])

a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-3*f2,-2*f2,0])

a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-3*f2,-1*f2,1*f2])

a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-2*f2,0,2*f2])

a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-1*f2,1*f2,3*f2])

a=addmf(a,'input',2,'PM','trimf',[0,2*f2,3*f2])

a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[1*f2,3*f2])

f3=1.5

a=addvar(a,'output','u',[-3*f3,3*f3])

a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-3*f3,-1*f3])

a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-3*f3,-2*f3,0])

a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-3*f3,-1*f3,1*f3])

a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-2*f3,0,2*f3])

a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-1*f3,1*f3,3*f3])

a=addmf(a,'output',1,'PM','坦链trimf',[0,2*f3,3*f3])

a=addmf(a,'毁睁output',1,'PB','smf',[1*f3,3*f3])

rulelist=[1 1 1 1 1

1 2 1 1 1

1 3 2 1 1

1 4 2 1 1

1 5 3 1 1

1 6 3 1 1

1 7 4 1 1

2 1 1 1 1

2 2 2 1 1

2 3 2 1 1

2 4 3 1 1

2 5 3 1 1

2 6 4 1 1

2 7 5 1 1

3 1 2 1 1

3 2 2 1 1

3 3 3 1 1

3 4 3 1 1

3 5 4 1 1

3 6 5 1 1

3 7 5 1 1

4 1 2 1 1

4 2 3 1 1

4 3 3 1 1

4 4 4 1 1

4 5 5 1 1

4 6 5 1 1

4 7 6 1 1

5 1 3 1 1

5 2 3 1 1

5 3 4 1 1

5 4 5 1 1

5 5 5 1 1

5 6 6 1 1

5 7 6 1 1

6 1 3 1 1

6 2 4 1 1

6 3 5 1 1

6 4 5 1 1

6 5 6 1 1

6 6 6 1 1

6 7 7 1 1

7 1 4 1 1

7 2 5 1 1

7 3 5 1 1

7 4 6 1 1

7 5 6 1 1

7 6 7 1 1

7 7 7 1 1]

a=addrule(a,rulelist)

a1=setfis(a,'DefuzzMethod','mom')%Defuzzy

writefis(a1,'fuzzf')

a2=readfis('fuzzf')

Ulist=zeros(7,7)

for i=1:7

for j=1:7

e(i)=-4+i

ec(j)=-4+j

Ulist(i,j)=evalfis([e(i),ec(j)],a2)

end

end

figure(1)

plotfis(a2)

figure(2)

plotmf(a,'input',1)

figure(3)

plotmf(a,'input',2)

figure(4)

plotmf(a,'output',1)

这里简单说明一下：首先是编写2个输入，1个输出的隶属度函数；接下来的是模糊规则，一共49条；然后用解模糊函数得出控制量U，这里输出的U就直接是精确量了，解模糊用到得规则是取隶属度最大的那个数即MOM算法。

显示的三个图形窗口分别是：模糊控制器内部原理图，以及2个输入，1个输出的隶属度函数图。

模糊PID就是在PID控制的基础上，使用模糊控制理论进行优化。

例如通过模糊规则来决定控制输出U的大小，模糊控制的作用主要起到将人的经验加到控制中去。

简单例子吧，假如通过燃气量的大颂指消小来控制炉温，炉温的测量值PV和设定值SP偏差较大，这个时候根据人为的经验就野知需要给一个比较大的作用，让燃气量加大逗闭或减小，这个人为的经验或者专家的经验通过模糊规则进行转换，最终控制输出U的大小。

PLC内部编程不直接支持PID这种复杂指令，当然也有内置的标准PID算法，不过还是推荐自己编写，一般PLC内部都有浮点数运算功能，所以只的算法逻辑能用公式写出来的就肯定可以编程。当然可能要用到指针运算等需要点编程技巧的东西，所以一定要看指令，梯形图编复杂逻辑的话真的很累的。

PLC编程

随着微处理器、计算机和数字通信技术的飞速发展，计算机搜简控制已扩展到了几乎所有的工业领域。现代社会要求制造业对市场需求作出迅速的反应，生产出小批量、多品种、多规世并裤格、低成本和高质量的产品，为了满足这一要求，生产设备和自动生产线的控制系统必须具有极高的可靠性和灵活性，PLC编程正是顺应这一要求蔽纳出现的，它是以微处理器为基础的通用工业控制装置。

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