模糊控制課程設(shè)計(參考版)
2025-06-30 04:45本頁面
【正文】 在實際應(yīng)用中，由于模型往往具有更多的復(fù)雜因素以及一些不可預(yù)測的干擾因素，所以有時需要簡歷更復(fù)雜的模糊控制方案以及更加精確的隸屬度函數(shù)，有時也需要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法結(jié)構(gòu)來解決這樣的實際問題，這些方法互相配合從而形成了較為完備的智能控制方案系統(tǒng)。圖 42分析如下：圖41從圖42仿真圖中可以看出，仿真時間大概也在1秒左右趨于平衡，接近于0附近穩(wěn)定，基本實現(xiàn)了仿真預(yù)期效果。仿真結(jié)果如下圖：圖41和圖42。模糊控制器能夠滿足倒立擺的運(yùn)動控制。利用重心法精確化計算后的控制值為u=2。分別為和的初始條件。模型的每步循環(huán)式都會引出兩個輸入變量的隸屬度函數(shù)，規(guī)則表產(chǎn)生控制作用u(k)的隸屬度函數(shù)。并用圖解法來推導(dǎo)模糊運(yùn)算。X1 x2PZNPPBPZZPZNNZNNB 表1模糊控制規(guī)則表第4步。本系統(tǒng)中為使倒立擺系統(tǒng)穩(wěn)定，將用到和。圖25輸出u的分區(qū)第3步。圖23 輸入的分區(qū)圖24輸入的分區(qū)第2步。首先，對在其論域上建立三個隸屬度函數(shù)，即如圖 1所示的正值（P）、零（Z）和負(fù)值（N）。在控制力u的作用下，小車及擺均產(chǎn)生加速運(yùn)動，根據(jù)牛頓第二定律，在水平直線運(yùn)動方向的慣性力應(yīng)與控制力u平衡，則有 即 (1)由于繞擺軸旋轉(zhuǎn)運(yùn)動的慣性力矩與重力矩平衡，因而有
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