模糊PID硕士期刊论文及源码.zip

项目中运用的模糊PID的算法仿真实验和搜集的关于PID各个方向的硕士参考论文，基本包括PID的各个方向：自整定，变论域模糊PID……还有部分模糊PID的c语言源码。

%模糊pid程序
clear all;
a=readfis（‘sanjiao‘）;%读取模糊推理的参数

%% 传递函数定义部分
ts=1;  %采样周期
s=tf（‘s‘）;
sys=tf（0.2048[200.91]‘inputdelay‘12.97）;  %传递函数表达式
dsys=c2d（systs‘z‘）;  %将连续的时间模型转换成离散的时间模型
[numden]=tfdata（dsys‘v‘）;  %获得离散还建模型的分子分母矩阵

%% 模糊PID参数设定
u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0;u_5=0;u_4=0;u_6=0;u_7=0;u_8=0;u_9=0;u_10=0;u_11=0;u_12=0;u_13=0;u_14=0;  
y_1=5;  %初始环境温度设定
y_2=0;y_3=0;
x=[000]‘;  %误差/累加误差/误差积分初始化
error_1=0;  %上一时刻温差初始化
e_1=0.0;  %误差初始化
ec_1=0.0;  %误差变化率初始化

%% PID参数初值初始值
kp0=33;
ki0=0.00001;
kd0 =150; 

%% 升温过程
for k=1:1:1000
time（k）=k*ts; 
rin（k）=40;  %设定温度值

%解模糊部分
k_pid=evalfis（[e_1ec_1]a）;  %计算模糊推理输出KP.KI.KD参数增量
    kp（k）=kp0+k_pid（1）; %Kp解模糊结果（注释掉解模糊结果得到普通PID）
    ki（k）=ki0+k_pid（2）; %Ki解模糊结果
    kd（k）=kd0+k_pid（3）; %Kd解模糊结果

yout（k）=den（1）*y_1+num（2）*u_13+num（1）*u_14;  %z变换后的离散对象（z变换见word注释）

%输入参数及使用参数计算
error（k）=rin（k）-yout（k）;  %输入温度差
x（1）=error（k）;   %x为输入温度差
x（2）=error（k）-error_1;  %误差变化率计算
x（3）=x（3）+error（k）;  %累计误差计算

%% 积分分离PID开关选择，有利于减小超调量
%M=1不使用积分分离，M=2使用分段式积分分离PID，M=3使用开关式积分分离
M=1;
if M==3  %开关式积分分离
    if abs（error（k）>=1）
        beta=0;
    else beta=0.9;
    end
end

if M==2;  %分段式积分分离PID
    if abs（error（k）>=30&abs（error（k）<=40））beta=0.000000001;
    elseif abs（error（k）>=20&abs（error（k）<=30））beta=0.000001;
        elseif abs（error（k）>=5&abs（error（k）<=20））beta=0.00002;
            elseif abs（error（k）>=0&abs（error（k）<=5））beta=0.00005;
    else beta=0;
    end
    
else if M==1;  %无积分分离PID
         beta=1;
    end
end

%% 实时输出功率计算
u（k）=kp（k）*x（1）+kd（k）*x（2）+ki（k）*x（3）*beta;%实时输出功率功率

% if k==2000;  %增加扰动测试抗扰动性能
% u（k）=-2000;
% end

% if u（k）>1000;  %功率限幅有利于减小超调量
%     u（k）=1000;
% end

%% 迭代过程        
u_14=u_13;
u_13=u_12;
u_12=u_11;
u_11=u_10;
u_10=u_9;
u_9=u_8;
u_8=u_7;
u_7=u_6;
u_6=u_5;
u_5=u_4;
u_4=u_3;
u_3=u_2;
u_2=u_1;
u_1=u（k）;
y_3=y_2;
y_2=y_1;
y_1=yout（k）;
e_1=x（1）;
ec_1=x（2）;
error_2=error_1;
error_1=error（k）; 
end

%% 画图部分
showrule（a）;
%timerin‘b‘
figure（1）;
plot（timerin‘b:‘‘LineWidth‘1.5）
hold on;
plot（timeyout‘r‘‘LineWidth‘2）;
hold on;
xlabel（‘时间/s‘）;ylabel（ ‘实时温度曲线/℃‘）;
legend（‘设定温度‘‘模糊PID‘）;
title（‘温度变化曲线图‘）;
grid on;
hold on;

figure（2）;plot（timekp‘r‘‘LineWidth‘1.5）;
xlabel（‘时间/s‘）;ylabel（ ‘Kp值 ‘）;
title（‘Kp变化曲线图‘）;
grid on;

figure（3）;plot（timeki‘g‘‘LineWidth‘1.5）;
xlabel（‘时间/s‘）;ylabel（ ‘Ki值 ‘）;
title（‘Ki变化曲线图‘）
grid on;

figure（4）;plot（timekd‘b‘‘LineWidth‘1.5）;
xlabel（‘时间/s‘）;ylabel（ ‘Kd值 ‘）;
title（‘Kd变化曲线图‘）
grid on;

figure（5）;plot（timeu‘m‘‘LineWidth‘1.5）;
xlabel（‘时间/s‘）;ylabel（ ‘输出PWM ‘）;
title（‘实时输出功率‘）
grid on;

figure（6）;
plotfis（a）;%绘制模糊推理系统的推理过程结构框图此处可以进行模糊PID的参数修改，在第3行读取模糊PID参数修改读取名字即可
fuzzy sanjiao.fis

%% 以下为响应性能指标评价
%误差泛函数指标，4项指标越小越好
k=1:1:1000;
IAE=trapz（kabs（error（k）））         % IAE 
ISE=trapz（kerror（k）.^2）           % ISE 
ITAE=trapz（kk.*abs（error（k）））     % ITAE
ITSE=trapz（kk.*（error（k）.^2））     % ITSE

%% 传

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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