基于Matlab simulink仿真，模糊控制，模糊pid，神经网络，自抗扰控制，过程控制，自动控制原理，超前滞后校正，伯德图，奈奎斯特

Matlab simulink仿真，模糊控制，模糊pid，神经网络，自抗扰控制，过程控制，自动控制原理，超前滞后校正，伯德图，奈奎斯特
模糊控制，pid控制，模糊pid控制，神经网络，优化算法，遗传算法，粒子群算法等
大林算法，思密斯算法，自抗优控制等
温度，水箱，倒立摆，直流电机，搅拌机等

以下是一个综合性的代码和Simulink仿真框架示例，涵盖部分你提到的内容（如模糊PID控制、神经网络控制、遗传算法优化PID参数等）。由于篇幅限制，我将提供几个关键模块的实现代码，并附上说明如何扩展到其他场景。

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1. 模糊PID控制器设计

模糊规则设计

% 定义模糊逻辑系统
fis = newfis('FuzzyPID');

% 添加输入变量：误差 (e) 和误差变化率 (de)
fis = addvar(fis, 'input', 'e', [-10 10]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'NB', 'trimf', [-10 -10 -5]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'NM', 'trimf', [-10 -5 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'NS', 'trimf', [-5 0 5]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'ZE', 'trimf', [-2 0 2]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'PS', 'trimf', [0 5 10]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'PM', 'trimf', [5 10 10]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'PB', 'trimf', [5 10 10]);

fis = addvar(fis, 'input', 'de', [-10 10]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'NB', 'trimf', [-10 -10 -5]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'NM', 'trimf', [-10 -5 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'NS', 'trimf', [-5 0 5]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'ZE', 'trimf', [-2 0 2]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'PS', 'trimf', [0 5 10]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'PM', 'trimf', [5 10 10]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'PB', 'trimf', [5 10 10]);

% 添加输出变量：Kp, Ki, Kd
fis = addvar(fis, 'output', 'Kp', [0 10]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'S', 'trimf', [0 2 4]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'M', 'trimf', [2 4 6]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'L', 'trimf', [4 6 10]);

fis = addvar(fis, 'output', 'Ki', [0 10]);
fis = addmf(fis, 'output', 2, 'S', 'trimf', [0 2 4]);
fis = addmf(fis, 'output', 2, 'M', 'trimf', [2 4 6]);
fis = addmf(fis, 'output', 2, 'L', 'trimf', [4 6 10]);

fis = addvar(fis, 'output', 'Kd', [0 10]);
fis = addmf(fis, 'output', 3, 'S', 'trimf', [0 2 4]);
fis = addmf(fis, 'output', 3, 'M', 'trimf', [2 4 6]);
fis = addmf(fis, 'output', 3, 'L', 'trimf', [4 6 10]);

% 添加模糊规则
ruleList = [
    1 1 1 1 1; % e=NB, de=NB -> Kp=S, Ki=S, Kd=S
    2 2 2 2 1;
    3 3 3 3 1;
    4 4 3 2 1;
    5 5 2 3 1;
    6 6 1 2 1;
    7 7 1 1 1;
];
fis = addrule(fis, ruleList);

% 保存模糊逻辑系统
writefis(fis, 'FuzzyPIDController');

模糊PID Simulink模型

在Simulink中创建一个模型，使用上述模糊逻辑控制器调整PID参数。

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2. 神经网络控制

神经网络训练

% 创建一个简单的BP神经网络
net = feedforwardnet([10 5]); % 隐藏层节点数为10和5
net.trainParam.epochs = 1000; % 最大训练次数
net.trainParam.lr = 0.01;     % 学习率

% 输入数据和目标数据
inputs = rand(2, 100);        % 随机生成输入数据
targets = sin(inputs(1,:)) + cos(inputs(2,:)); % 目标数据

% 训练神经网络
net = train(net, inputs, targets);

% 测试神经网络
outputs = net(inputs);
plot(targets, 'b'); hold on;
plot(outputs, 'r--');
legend('目标值', '预测值');

在Simulink中集成

使用 Neural Network Block 将训练好的神经网络嵌入到Simulink模型中。

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3. 遗传算法优化PID参数

遗传算法优化

% 定义适应度函数
fitness_function = @(x) pid_fitness(x);

% 参数范围
lb = [0, 0, 0]; % 下界
ub = [10, 10, 10]; % 上界

% 遗传算法优化
options = optimoptions('ga', 'Display', 'iter', 'PopulationSize', 50, 'MaxGenerations', 100);
[x_opt, fval] = ga(fitness_function, 3, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

% 显示优化结果
disp('最优PID参数:');
disp(x_opt);

% 适应度函数
function error = pid_fitness(pid_params)
    Kp = pid_params(1);
    Ki = pid_params(2);
    Kd = pid_params(3);
    
    % 模拟PID控制系统的响应
    sys = tf(1, [1 10 20]); % 示例传递函数
    C = pid(Kp, Ki, Kd);
    T = feedback(C * sys, 1);
    t = 0:0.01:10;
    y = step(T, t);
    
    % 计算误差
    error = sum(abs(y - 1)); % 目标值为1
end

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4. 自抗扰控制 (ADRC)

ADRC核心代码

% 自抗扰控制器
function u = adrc_controller(e, de, b0)
    % 跟踪微分器
    z1 = e;
    z2 = de;
    
    % 扩展状态观测器 (ESO)
    beta1 = 100;
    beta2 = 200;
    x1_hat = z1;
    x2_hat = z2;
    x3_hat = 0;
    
    % 控制律
    u = (b0 * (z1 - x1_hat) + beta1 * (z2 - x2_hat) + beta2 * (-x3_hat));
end

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5. Simulink模型示例

• 温度控制：使用PID或模糊PID控制器调节加热器功率。
• 水箱液位控制：使用自抗扰控制或神经网络控制调节水泵流量。
• 倒立摆：使用LQR或模糊控制稳定倒立摆。
• 直流电机：使用遗传算法优化PID参数，控制电机速度。

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总结

以上代码提供了模糊PID、神经网络、遗传算法优化PID参数、自抗扰控制等关键技术的实现。你可以根据具体需求，在Simulink中搭建相应的模型，并结合这些代码完成仿真。

下面是一个示例代码，用于在MATLAB中创建类似的模糊逻辑系统，并绘制隶属度函数图：

% 创建模糊逻辑系统
fis = newfis('FuzzySystem');

% 添加输入变量：误差 (e) 和误差变化率 (de)
fis = addvar(fis, 'input', 'e', [-10 10]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'NB', 'gaussmf', [-2 -5]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'NM', 'gaussmf', [0 -3]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'NS', 'gaussmf', [2 -1]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'ZO', 'gaussmf', [0 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'PS', 'gaussmf', [2 1]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'PM', 'gaussmf', [0 3]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'PB', 'gaussmf', [-2 5]);

fis = addvar(fis, 'input', 'de', [-10 10]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'NB', 'gaussmf', [-2 -5]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'NM', 'gaussmf', [0 -3]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'NS', 'gaussmf', [2 -1]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'ZO', 'gaussmf', [0 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'PS', 'gaussmf', [2 1]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'PM', 'gaussmf', [0 3]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'PB', 'gaussmf', [-2 5]);

% 添加输出变量：控制信号 (u)
fis = addvar(fis, 'output', 'u', [-10 10]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'NB', 'gaussmf', [-2 -5]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'NM', 'gaussmf', [0 -3]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'NS', 'gaussmf', [2 -1]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'ZO', 'gaussmf', [0 0]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'PS', 'gaussmf', [2 1]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'PM', 'gaussmf', [0 3]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'PB', 'gaussmf', [-2 5]);

% 添加模糊规则
ruleList = [
    1 1 1 1; % e=NB, de=NB -> u=NB
    2 2 2 2; % e=NM, de=NM -> u=NM
    3 3 3 3; % e=NS, de=NS -> u=NS
    4 4 4 4; % e=ZO, de=ZO -> u=ZO
    5 5 5 5; % e=PS, de=PS -> u=PS
    6 6 6 6; % e=PM, de=PM -> u=PM
    7 7 7 7; % e=PB, de=PB -> u=PB
];
fis = addrule(fis, ruleList);

% 绘制隶属度函数图
figure;
gensurf(fis);

解释

1. 创建模糊逻辑系统：

   fis = newfis('FuzzySystem');
   

2. 添加输入变量：

   fis = addvar(fis, 'input', 'e', [-10 10]);
   fis = addmf(fis, 'input', 1, 'NB', 'gaussmf', [-2 -5]);
   fis = addmf(fis, 'input', 1, 'NM', 'gaussmf', [0 -3]);
   fis = addmf(fis, 'input', 1, 'NS', 'gaussmf', [2 -1]);
   fis = addmf(fis, 'input', 1, 'ZO', 'gaussmf', [0 0]);
   fis = addmf(fis, 'input', 1, 'PS', 'gaussmf', [2 1]);
   fis = addmf(fis, 'input', 1, 'PM', 'gaussmf', [0 3]);
   fis = addmf(fis, 'input', 1, 'PB', 'gaussmf', [-2 5]);
   

3. 添加输出变量：

   fis = addvar(fis, 'output', 'u', [-10 10]);
   fis = addmf(fis, 'output', 1, 'NB', 'gaussmf', [-2 -5]);
   fis = addmf(fis, 'output', 1, 'NM', 'gaussmf', [0 -3]);
   fis = addmf(fis, 'output', 1, 'NS', 'gaussmf', [2 -1]);
   fis = addmf(fis, 'output', 1, 'ZO', 'gaussmf', [0 0]);
   fis = addmf(fis, 'output', 1, 'PS', 'gaussmf', [2 1]);
   fis = addmf(fis, 'output', 1, 'PM', 'gaussmf', [0 3]);
   fis = addmf(fis, 'output', 1, 'PB', 'gaussmf', [-2 5]);
   

4. 添加模糊规则：

   ruleList = [
       1 1 1 1; % e=NB, de=NB -> u=NB
       2 2 2 2; % e=NM, de=NM -> u=NM
       3 3 3 3; % e=NS, de=NS -> u=NS
       4 4 4 4; % e=ZO, de=ZO -> u=ZO
       5 5 5 5; % e=PS, de=PS -> u=PS
       6 6 6 6; % e=PM, de=PM -> u=PM
       7 7 7 7; % e=PB, de=PB -> u=PB
   ];
   fis = addrule(fis, ruleList);
   

5. 绘制隶属度函数图：

   figure;
   gensurf(fis);
   

这个代码将创建一个模糊逻辑系统，并绘制出输入和输出变量的隶属度函数图。