稳定ＣＯ２焊焊接电流模糊控制器的设计与仿真 -(4)

原作者:[标签:作者] 添加时间:2007-07-01 原文发表时间:2007-07-02 人气:1

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模糊控制原理如图1所示。其中具有调整因子的模糊控制环节，用S函数描述如下：
zt fuzzy.m
function［sys,x0］=zt fuzzy(t,x,u,flag,ke,kc,ku,a)
if abs(flag)=3
E=round(ke*u(1));
C=round(ke*u(2));
Sys=ku*(a*E (1-a)*c);
Else if flag=0
Sys=［0;0;1;2;0;0］;
Elae
Sys=［］；
End
将上述S函数进行成组(Group)和封装(Mask)处理，就得到用户创建的ＳＩＭＵＬＩＮＫ模块。在系统仿真中新模块与ＳＩＭＵＬＩＮＫ提供的标准模块功能完全一样，具有相同的仿真效率及可信度。

３．２模糊控制器的仿真及分析
将上述S函数经过封装处理后，在ＳＩＭＵＬＩＮＫ模型库中找出与设计的系统相对应的模块，把它们拖到新模型窗口中，用线连接起来就可以创建一个如图2示的模糊系统模型图。

利用该模型就可以对所设计模糊控制系统进行仿真研究。图中ＺＴＦＵＺＺＹ模块是自建的
模糊调节器模型，图中step是仿真时输入的阶跃信号，焊接电流的传递函数假设为：Ｇ（ｓ）＝１／ｓ（ｓ＋１），图中的示波器ｓｃｏｐｅ的作用是实时的画出控制系统的输出结果曲线，也可以将数据存储到ＭＡＴＬＡＢ的工作空间中，再利用绘图ｐｌｏｔ命令将输出曲线在单独窗口画出来。
采用多修正因子的自调整规则进行控制仿真的结果如图3所示。其中曲线3对应于五个修正因子α１＝０．３，α２＝０．４，α３＝０．５，α４＝０．６和α５＝０．７时控制系统的单位阶跃相应，曲线2应于五修正因子α１＝０．２８，α２＝０．５０，α３＝０．６６，α４＝０．７９，α５＝０．９３时控制系统的单位阶跃相应，而曲线1是系统在线调整修正因子时控制系统的相应曲线。由图可见，离线优化的因子(曲线2)的控制较未优化(曲线3)的控制效果要好，而在线调整因子(曲线1)控制效果最好，超调最小，相应时间最短。但由于在线优化给控制器增加了负担，使实时效果降低。