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moyunfeng

银虫 (初入文坛)

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[求助] 模糊PID代码出错“ Index exceeds matrix dimensions 已有1人参与

按照书上的模糊PID代码（传递函数3阶）运行正常，当把传递函数变成2阶时，出现“ Index exceeds matrix dimensions”，怎么回事？原代码如下：
clear all;
close all;
a=newfis('fuzzpid');                      %创建新的模糊推理系统（FIS）
a=addvar(a,'input','e',[-3,3]);          %Parameter e 向模糊推理系统添加语言变量
a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]);    % 向模糊推理系统的语言变量添加隶属度函数，
%zmf指z-型隶属度函数,trimf指三角形隶属度函数
a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-3,-2,0]);
a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3,-1,1]);
a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2,0,2]);
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',[0.021,0.06]);

a=addvar(a,'output','kd',[-3,3]);          %Parameter Kd
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;             %rulelist是一个矩阵,每一行为一条规则,他们之间是ALSO的关系
      1 2 7 1 3 1 1;             %假定该FIS有N个输入和M个书橱，则每行有N+M+2个元素，
%前N个数分别表示N个输入变量的某一个语言名称的index
      1 3 6 2 1 1 1;             %没有的话用0表示，后面两个分别表示该条规则的权重和各条件的关系，1表示AND，2表示OR
      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);                %向模糊推理系统（FIS）的语言变量添加规则
a=setfis(a,'DefuzzMethod','centroid'); %得到模糊系统的属性
writefis(a,'fuzzpid');                   % 保存FIS到磁盘上

a=readfis('fuzzpid');                   % 从磁盘装入一个FIS

%PID Controller
ts=0.001;                               %采样时间
num=[523500];
den=[1,87.35,10470,0];%就是把这句变成 den=[1,87.35,10470]
  sys=tf(num,den);%生成开环传递函数
dsys=c2d(sys,ts,'tustin'); %离散化
[num,den]=tfdata(dsys,'v'); % 脉冲传递函数系数(差分方程系数)

u_1=0.0;
u_2=0.0;
u_3=0.0;
y_1=0;
y_2=0;
y_3=0;
x=[0,0,0]';
error_1=0;
e_1=0.0;
ec_1=0.0;

kp0=0.40;
kd0=1.0;
ki0=0.0;

for k=1:1:500
   time(k)=k*ts;

   rin(k)=1;          %输入信号为阶跃信号
   %Using fuzzy inference to tunning PID
   k_pid=evalfis([e_1,ec_1],a);                %给定输入，得到输出，即进行模糊推理
   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    %Adding disturbance (1.0v at time 0.3s)
      u(k)=u(k)+1.0;
   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;
   y_2=y_1;
   y_1=yout(k);

   x(1)=error(k);       % Calculating P
   x(2)=error(k)-error_1; % Calculating D
   x(3)=x(3)+error(k); % Calculating I

   e_1=x(1);
   ec_1=x(2);

   error_2=error_1;
   error_1=error(k);
end

showrule(a) %运行showrule(a)，可得到49条模糊规则
figure(1);
plot(time,rin,'b',time,yout,'r');
xlabel('time(s)');
ylabel('rin,yout');
title('模糊PID控制阶跃响应');
pause
  figure(2);
  plot(time,error,'r');
xlabel('time(s)');
ylabel('error');
title('模糊PID控制误差响应');
pause
figure(3);
plot(time,u,'r');
xlabel('time(s)');
ylabel('u');
title('控制器输出');
pause
figure(4);
  plot(time,kp,'r');
xlabel('time(s)');
ylabel('kp');
title('Kp的自适应调整');
pause
figure(5);
  plot(time,ki,'r');
xlabel('time(s)');
ylabel('ki');
title('Ki的自适应调整');
pause
figure(6);
  plot(time,kd,'r');
xlabel('time(s)');
ylabel('kd');
title('Kd的自适应调整');
pause
figure(7);
  plotmf(a,'input',1); %运行plotmf(a,'input',1)可得到模糊系统第一个输入e的隶属函数
title('误差的隶属函数');
pause
figure(8);
plotmf(a,'input',2);
title('误差变化率的隶属函数');
pause
   figure(9);
   plotmf(a,'output',1);
title('Kp的隶属函数');
pause
figure(10);
   plotmf(a,'output',2);
title('Ki的隶属函数');
pause
   figure(11);
   plotmf(a,'output',3);
title('Kd的隶属函数');
pause
   plotfis(a); %运行plotfits(a)可观察模糊控制系统的构成
pause

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