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moyunfeng银虫 (初入文坛)
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模糊PID代码出错“ Index exceeds matrix dimensions 已有1人参与
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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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