FC 简单的模糊控制器（Fuzzy Controller）的simulink仿真！ matlab 182万源代码下载-
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&&开发工具: matlab
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&详细说明：简单的模糊控制器（Fuzzy Controller）的simulink仿真！-The simulation of fuzzy logic controller (Fuzzy Controller)!
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&[] - It is matlab simulink file that contained a simple model of renewable energy system like wind solar battery. It is useful to see how the system model
&[] - Power System Stabilizer Based On Fuzzy Logic Controller
&[] - 里面有三个二维模糊调节器分别实现PID控制器的参数Kp，ki，Kd，的调节。其控制原理：根据前面的偏差e和偏差变化ec将三个模糊控制器FC1,FC2,FC3分别进行模糊化，模糊逻辑推理，解模糊化。最后得到pid控制器参数调节量。
&[] - 模糊控制程序
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SIMULINK仿真
&[] - 设计采用模糊控制的直接转矩控制，和传统PI调节器相比较用MATLAB的SIMULINK进行模糊控制系统仿真2_百度文库
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用MATLAB的SIMULINK进行模糊控制系统仿真2|模​糊​控​制
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回复 10# 小猴子 的帖子
谢谢你！！对于仿真真的很不好弄，很多书直接给出结果真的看了，很不解！
下面是一个例子，你参考一下
a=newfis('fuzzf');
a=addvar(a,'input','e',[-3*f1,3*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3*f1,-1*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-3*f1,-2*f1,0]);
a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3*f1,-1*f1,1*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2*f1,0,2*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1*f1,1*f1,3*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,2*f1,3*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1*f1,3*f1]);
a=addvar(a,'input','ec',[-3*f2,3*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3*f2,-1*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-3*f2,-2*f2,0]);
a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-3*f2,-1*f2,1*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-2*f2,0,2*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-1*f2,1*f2,3*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'PM','trimf',[0,2*f2,3*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[1*f2,3*f2]);
a=addvar(a,'output','u',[-3*f3,3*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-3*f3,-1*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-3*f3,-2*f3,0]);
a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-3*f3,-1*f3,1*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-2*f3,0,2*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-1*f3,1*f3,3*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'PM','trimf',[0,2*f3,3*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[1*f3,3*f3]);
rulelist=[1 1 1 1 1;
& & 1 2 1 1 1;
& & 1 3 2 1 1;
& & 1 4 2 1 1;
& & 1 5 3 1 1;
& & 1 6 3 1 1;
& & 1 7 4 1 1;
& & 2 1 1 1 1;
& & 2 2 2 1 1;
& & 2 3 2 1 1;
& & 2 4 3 1 1;
& & 2 5 3 1 1;
& & 2 6 4 1 1;
& & 2 7 5 1 1;
& & 3 1 2 1 1;
& & 3 2 2 1 1;
& & 3 3 3 1 1;
& & 3 4 3 1 1;
& & 3 5 4 1 1;
& & 3 6 5 1 1;
& & 3 7 5 1 1;
& & 4 1 2 1 1;
& & 4 2 3 1 1;
& & 4 3 3 1 1;
& & 4 4 4 1 1;
& & 4 5 5 1 1;
& & 4 6 5 1 1;
& & 4 7 6 1 1;
& & 5 1 3 1 1;
& & 5 2 3 1 1;
& & 5 3 4 1 1;
& & 5 4 5 1 1;
& & 5 5 5 1 1;
& & 5 6 6 1 1;
& & 5 7 6 1 1;
& & 6 1 3 1 1;
& & 6 2 4 1 1;
& & 6 3 5 1 1;
& & 6 4 5 1 1;
& & 6 5 6 1 1;
& & 6 6 6 1 1;
& & 6 7 7 1 1;
& & 7 1 4 1 1;
& & 7 2 5 1 1;
& & 7 3 5 1 1;
& & 7 4 6 1 1;
& & 7 5 6 1 1;
& & 7 6 7 1 1;
& & 7 7 7 1 1];
a=addrule(a,rulelist);
a1=setfis(a,'DefuzzMethod','mom');%Defuzzy
writefis(a1,'fuzzf');
a2=readfis('fuzzf');
Ulist=zeros(7,7);
& & for j=1:7
& && &&&e(i)=-4+i;
& && &&&ec(j)=-4+j;
& && &&&Ulist(i,j)=evalfis([e(i),ec(j)],a2);
figure(1);
plotfis(a2);
figure(2);
plotmf(a,'input',1);
figure(3);
plotmf(a,'input',2);
figure(4);
plotmf(a,'output',1);
这里简单说明一下：首先是编写2个输入，1个输出的隶属度函数；接下来的是模糊规则，一共49条；然后用解模糊函数得出控制量U，这里输出的U就直接是精确量了，解模糊用到得规则是取隶属度最大的那个数即MOM算法。
显示的三个图形窗口分别是：模糊控制器内部原理图，以及2个输入，1个输出的隶属度函数图。
谢谢谢谢~~~
回复 12# zhangxz062587 的帖子
谢谢！感激涕零。这个东西找了好一段时间了。
在命令框里面输入fuzzy&&然后回车，可以出现模糊隶属函数和模糊规则的编辑&&按照步骤编就是了& &最好借本书学习哈&&上面讲的很清楚
书上给的例子要么很简略，要么没有详细仿真过程只有结果，根本不知道他那个量化因子和比例因子怎么确定，有的时候仿真既然在10e-7，也就是一直在Y轴上升，根本就没有实际图，仿真N个小时都到不了1怎么仿真到1000啊
回复 12# zhangxz062587 的帖子
fuzzy control采用matlab编程比用toolbox好，感谢分享:)
我现在和你有同样的问题 不知道你是否解决了？
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