模糊神经网络PID控制的一个例子

主要是利用输入和输出的限制，得到PID三个参数，然后进行PID系统的控制

%Fuzzy Tunning PID Control
clear all;
close all;

a=newfis('fuzzpid');  %新建模糊推理系统

a=addvar(a,'input','e',[-3,3]);                        %Parameter e  添加模糊语言变量
a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]);
a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-3,-2,0]);   %添加
a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3,-1,1]);
a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2,0,2]);    % 三角形的隶属函数
a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1,1,3]);
a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,2,3]);
a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1,3]);

a=addvar(a,'input','ec',[-3,3]);                       %Parameter ec
a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3,-1]);
a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-3,-2,0]);
a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-3,-1,1]);
a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-2,0,2]);
a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-1,1,3]);
a=addmf(a,'input',2,'PM','trimf',[0,2,3]);
a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[1,3]);

a=addvar(a,'output','kp',[-0.3,0.3]);                   %Parameter kp
a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-0.3,-0.1]);
a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-0.3,-0.2,0]);
a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-0.3,-0.1,0.1]);
a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-0.2,0,0.2]);
a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-0.1,0.1,0.3]);
a=addmf(a,'output',1,'PM','trimf',[0,0.2,0.3]);
a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[0.1,0.3]);

a=addvar(a,'output','ki',[-0.06,0.06]);             %Parameter ki
a=addmf(a,'output',2,'NB','zmf',[-0.06,-0.02]);
a=addmf(a,'output',2,'NM','trimf',[-0.06,-0.04,0]);
a=addmf(a,'output',2,'NS','trimf',[-0.06,-0.02,0.02]);
a=addmf(a,'output',2,'Z','trimf',[-0.04,0,0.04]);
a=addmf(a,'output',2,'PS','trimf',[-0.02,0.02,0.06]);
a=addmf(a,'output',2,'PM','trimf',[0,0.04,0.06]);
a=addmf(a,'output',2,'PB','smf',[0.02,0.06]);

a=addvar(a,'output','kd',[-3,3]);                   %Parameter kp
a=addmf(a,'output',3,'NB','zmf',[-3,-1]);
a=addmf(a,'output',3,'NM','trimf',[-3,-2,0]);
a=addmf(a,'output',3,'NS','trimf',[-3,-1,1]);
a=addmf(a,'output',3,'Z','trimf',[-2,0,2]);
a=addmf(a,'output',3,'PS','trimf',[-1,1,3]);
a=addmf(a,'output',3,'PM','trimf',[0,2,3]);
a=addmf(a,'output',3,'PB','smf',[1,3]);

rulelist=[1 1 7 1 5 1 1;
			 1 2 7 1 3 1 1;
          1 3 6 2 1 1 1;
          1 4 6 2 1 1 1;
          1 5 5 3 1 1 1;
          1 6 4 4 2 1 1;
          1 7 4 4 5 1 1;
          
          2 1 7 1 5 1 1;
          2 2 7 1 3 1 1;
          2 3 6 2 1 1 1;
          2 4 5 3 2 1 1;
          2 5 5 3 2 1 1;
          2 6 4 4 3 1 1;
          2 7 3 4 4 1 1;
          
          3 1 6 1 4 1 1;
          3 2 6 2 3 1 1;
          3 3 6 3 2 1 1;
          3 4 5 3 2 1 1;
          3 5 4 4 3 1 1;
          3 6 3 5 3 1 1;
          3 7 3 5 4 1 1;
          
          4 1 6 2 4 1 1;
          4 2 6 2 3 1 1;
          4 3 5 3 3 1 1;
          4 4 4 4 3 1 1;
          4 5 3 5 3 1 1;
          4 6 2 6 3 1 1;
          4 7 2 6 4 1 1;
          
          5 1 5 2 4 1 1;
          5 2 5 3 4 1 1;
          5 3 4 4 4 1 1;
          5 4 3 5 4 1 1;
          5 5 3 5 4 1 1;
          5 6 2 6 4 1 1;
          5 7 2 7 4 1 1;
          
          6 1 5 4 7 1 1;
          6 2 4 4 5 1 1;
          6 3 3 5 5 1 1;
          6 4 2 5 5 1 1;
          6 5 2 6 5 1 1;
          6 6 2 7 5 1 1; 
          6 7 1 7 7 1 1;

          7 1 4 4 7 1 1; 
          7 2 4 4 6 1 1;
          7 3 2 5 6 1 1;
          7 4 2 6 6 1 1;
          7 5 2 6 5 1 1;
          7 6 1 7 5 1 1;
          7 7 1 7 7 1 1];
       
a=addrule(a,rulelist);                %添加模糊规则函数
a=setfis(a,'DefuzzMethod','centroid'); %设置模糊推理特性
writefis(a,'fuzzpid');  %保存模糊推理系统

a=readfis('fuzzpid');%从磁盘读模糊推理系统

figure(1);
plotmf(a,'input',1);
figure(2);
plotmf(a,'input',2);
figure(3);
plotmf(a,'output',1);
figure(4);
plotmf(a,'output',2);
figure(5);
plotmf(a,'output',3);
figure(6);
plotfis(a);%图像显示模糊推理系统

fuzzy fuzzpid;
showrule(a);  %显示模糊规则函数
ruleview fuzzpid;


%%
%pid 控制
ts=0.001;
sys=tf([187],[160 1],'inputdelay',117);
dsys=c2d(sys,ts,'tustin');
[num den]=tfdata(dsys,'v');
u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0;
y_1=0;y_2=0;y_3=0;
x=[0 0 0]';
error_1=0;
e_1=0;
ec_1=0;
kp0=0.4;
kd0=1.0;
ki0=0.0;
for k=1:1:1000
    time(k)=k*ts;
    rin(k)=1;
    k_pid=evalfis([e_1 ec_1],a);
    kp(k)=kp0+k_pid(1);
    ki(k)=ki0+k_pid(2);
    kd(k)=kd0+k_pid(3);
    u(k)=kp(k)*x(1)+kd(k)*x(2)+ki(k)*x(3);
    if k==300
        u(k)=u(k)+1;
    end
    if u(k)>=10
        u(k)=10
    end
    if u(k)<=-10
        u(k)=-10;
    end
    yout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2-den(4)*y_3+num(1)*u(k)+num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3;
    error(k)=rin(k)-yout(k);
    u_3=u_2;
    u_2=u_1;
    u_1=u(k);
    
    y_3=y_2;
    u_2=y_1;
    y_1=yout(k);
    
    x(1)=error(k);
    x(2)=error(k)-error_1;
    x(3)=x(3)+error(k);
    e_1=x(1);
    ec_1=x(2);
    error_2=error_1;
    error_1=error(k);
end
%%
figure(1);
plot(time,rin,'b',time,yout,'r');
xlabel('time(s)');
ylabel('rin,yout');
%%
figure(2);
 plot(time,error,'r');
 xlabel('time');ylabel('error');
 figure(3);
 plot(time,u,'r');
 xlabel('time');ylabel('u');
 figure(4);
 plot(time,kp,'r');
 xlabel('time');
 ylabel('kp');
 figure(5);
 plot(time,ki,'r');
 xlabel('time');
 ylabel('ki');
 figure(6);
 plot(time,kd,'r');
 xlabel('time');
 ylabel('kd');
 figure(7);