一.简介 MATLAB软件有提供一个模糊推理系统编辑器,利用模糊工具箱在matlab命令窗口输入Fuzzy命令进入模糊控制编辑环境 二.主要步骤 1.接受输入变量 2.输入变量模糊化 3.利用模糊规则进行推理得出结论 4.综合步骤3利用结论从模糊隶属度得到实际的输出值 5.输出结果 三.MATLAB运行结果  输入 e 的模糊语言变量及其隶属度函数:  输入 ec 的模糊语言变量及其隶属度函数:    输出结果: 四.总结 在本次实验中设置了两个模糊输入变量(e和ec),一个模糊输出变量u .在

实时采样得到的数据经过模糊化处理后输入机器,通过查询模糊规则表便可得到应有的输出模糊量,从而避免了近似推理过程.实际应用中,特别是在控制系统较为简单而采用单片机控制时,常常采用这种查表法. 模糊控制表的计算有多种方式,手工编程计算会很繁琐.MATLAB中提供了evalfis函数进行模糊推理计算,也可以用SystemTest自动生成模糊控制表.注意MATLAB 2016a以后不再包含这个功能,可以用Unit Test Framework或Simulink Test代替. 以双输入—单输出系统为例,

如何将Matlab中"模糊控制设计器"的隶属度函数导出图片(figure)详情参考matlab官方帮助手册:plotmf()函数https://www.mathworks.com/help/fuzzy/plotmf.html1.在利用matlab模糊控制设计器时,将设计完成的模糊控制器保存到工作区/工作文件夹:File->Export->To Workspace- / To File注意:格式为"XXX.fis" 2. plotmf(fis,'input

1.打开模糊控制工具箱,编辑输入输出变量的隶属度函数和模糊控制规则,如下图所示,导出为fuzzy_control.fis文件. 2.打开Simulink模块,建立下图所示的系统框图,两输入,一输出,处理模块是Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer(或者Fuzzy Logic Controller). 3.在MATLAB窗口命令下输入fuzzy=readfis(‘fuzzy_control’)将之前建立的模糊控制器加载到工作空间,将Simulink中模糊控制模

4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱 Matlab模糊控制工具箱为模糊控制器的设计提供了一种非常便捷的途径,通过它我们不需要进行复杂的模糊化.模糊推理及反模糊化运算,只需要设定相应参数,就可以很快得到我们所需要的控制器,而且修改也非常方便.下面将根据模糊控制器设计步骤,一步步利用Matlab工具箱设计模糊控制器. 首先我们在Matlab的命令窗口(command window)中输入fuzzy,回车就会出来这样一个窗口. 下面我们都是在这样一个窗口中进行模糊控制器的设计. 1．确定模糊控制

在用这个控制器之前,需要用readfis指令将fuzzy1.fis加载到matlab的工作空间,比如我们用这样的指令:fis1=readfis(‘fis1.fis’):就创建了一个叫myFLC的结构体到工作空间,并在fuzzy logic controller中参数设为:fis1. 可以看到,在模糊控制器的输入和输出均有一个比例系数,我们叫它量化因子,它反映的是模糊论域范围与实际范围之间的比例关系,例如,模糊控制器输入输出的论域范围均为[-3,3],而实际误差的范围是[-10,10],误差变化率

有关代码及word文档请关注公众号“浮光倾云”,后台回复A010.02即可获取 一.单级倒立摆概述 倒立摆是处于倒置不稳定状态,人为控制使其处于动态平衡的一种摆,是一类典型的快速.多变量.非线性.强耦合.自然不稳定系统.由于在实际中存在很多类似的系统,因此对它的研究在理论上和方法上均有重要意义. 单级倒立摆系统(Simple Inverted Pendulum System)是由倒立摆和小车两部分组成.小车依靠直流电动机施加控制力,可以在导轨上左右移动,其控制目标是在有限长导轨上使倒立摆能够稳定

一般来说,控制器的设计,分为控制框架的选取,跟参数的优化.自适应控制.预测控制.模糊控制等,跟PID一样,是控制算法(我习惯称为控制框架). 而粒子群.遗传算法(类似的还有蚁群算法.神经网络,还有机器学习.人工智能中的很多方法)是优化方法,本来跟控制没关系,只不过有时被拿来参数优化,本来就不是为控制器设计而发明的,只不过是在确定了控制框架之后,控制器的设计问题,转为一个优化问题.于是就用优化算法来解,问题是物理意义不明确,很难调出好效果,很多时候只是组合组合发论文,即使能用,也对模型的精度,以及

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch