%模糊pid程序
clear?all;
a=readfis（‘sanjiao‘）;%讀取模糊推理的參數

%%?傳遞函數定義部分
ts=1;??%采樣周期
s=tf（‘s‘）;
sys=tf（0.2048[200.91]‘inputdelay‘12.97）;??%傳遞函數表達式
dsys=c2d（systs‘z‘）;??%將連續的時間模型轉換成離散的時間模型
[numden]=tfdata（dsys‘v‘）;??%獲得離散還建模型的分子分母矩陣

%%?模糊PID參數設定
u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0;u_5=0;u_4=0;u_6=0;u_7=0;u_8=0;u_9=0;u_10=0;u_11=0;u_12=0;u_13=0;u_14=0;??
y_1=5;??%初始環境溫度設定
y_2=0;y_3=0;
x=[000]‘;??%誤差/累加誤差/誤差積分初始化
error_1=0;??%上一時刻溫差初始化
e_1=0.0;??%誤差初始化
ec_1=0.0;??%誤差變化率初始化

%%?PID參數初值初始值
kp0=33;
ki0=0.00001;
kd0?=150;?

%%?升溫過程
for?k=1:1:1000
time（k）=k*ts;?
rin（k）=40;??%設定溫度值

%解模糊部分
k_pid=evalfis（[e_1ec_1]a）;??%計算模糊推理輸出KP.KI.KD參數增量
????kp（k）=kp0+k_pid（1）;?%Kp解模糊結果（注釋掉解模糊結果得到普通PID）
????ki（k）=ki0+k_pid（2）;?%Ki解模糊結果
????kd（k）=kd0+k_pid（3）;?%Kd解模糊結果

yout（k）=den（1）*y_1+num（2）*u_13+num（1）*u_14;??%z變換后的離散對象（z變換見word注釋）

%輸入參數及使用參數計算
error（k）=rin（k）-yout（k）;??%輸入溫度差
x（1）=error（k）;???%x為輸入溫度差
x（2）=error（k）-error_1;??%誤差變化率計算
x（3）=x（3）+error（k）;??%累計誤差計算

%%?積分分離PID開關選擇，有利于減小超調量
%M=1不使用積分分離，M=2使用分段式積分分離PID，M=3使用開關式積分分離
M=1;
if?M==3??%開關式積分分離
????if?abs（error（k）>=1）
????????beta=0;
????else?beta=0.9;
????end
end

if?M==2;??%分段式積分分離PID
????if?abs（error（k）>=30&abs（error（k）<=40））beta=0.000000001;
????elseif?abs（error（k）>=20&abs（error（k）<=30））beta=0.000001;
????????elseif?abs（error（k）>=5&abs（error（k）<=20））beta=0.00002;
????????????elseif?abs（error（k）>=0&abs（error（k）<=5））beta=0.00005;
????else?beta=0;
????end
????
else?if?M==1;??%無積分分離PID
?????????beta=1;
????end
end

%%?實時輸出功率計算
u（k）=kp（k）*x（1）+kd（k）*x（2）+ki（k）*x（3）*beta;%實時輸出功率功率

%?if?k==2000;??%增加擾動測試抗擾動性能
%?u（k）=-2000;
%?end

%?if?u（k）>1000;??%功率限幅有利于減小超調量
%?????u（k）=1000;
%?end

%%?迭代過程????????
u_14=u_13;
u_13=u_12;
u_12=u_11;
u_11=u_10;
u_10=u_9;
u_9=u_8;
u_8=u_7;
u_7=u_6;
u_6=u_5;
u_5=u_4;
u_4=u_3;
u_3=u_2;
u_2=u_1;
u_1=u（k）;
y_3=y_2;
y_2=y_1;
y_1=yout（k）;
e_1=x（1）;
ec_1=x（2）;
error_2=error_1;
error_1=error（k）;?
end

%%?畫圖部分
showrule（a）;
%timerin‘b‘
figure（1）;
plot（timerin‘b:‘‘LineWidth‘1.5）
hold?on;
plot（timeyout‘r‘‘LineWidth‘2）;
hold?on;
xlabel（‘時間/s‘）;ylabel（?‘實時溫度曲線/℃‘）;
legend（‘設定溫度‘‘模糊PID‘）;
title（‘溫度變化曲線圖‘）;
grid?on;
hold?on;

figure（2）;plot（timekp‘r‘‘LineWidth‘1.5）;
xlabel（‘時間/s‘）;ylabel（?‘Kp值?‘）;
title（‘Kp變化曲線圖‘）;
grid?on;

figure（3）;plot（timeki‘g‘‘LineWidth‘1.5）;
xlabel（‘時間/s‘）;ylabel（?‘Ki值?‘）;
title（‘Ki變化曲線圖‘）
grid?on;

figure（4）;plot（timekd‘b‘‘LineWidth‘1.5）;
xlabel（‘時間/s‘）;ylabel（?‘Kd值?‘）;
title（‘Kd變化曲線圖‘）
grid?on;

figure（5）;plot（timeu‘m‘‘LineWidth‘1.5）;
xlabel（‘時間/s‘）;ylabel（?‘輸出PWM?‘）;
title（‘實時輸出功率‘）
grid?on;

figure（6）;
plotfis（a）;%繪制模糊推理系統的推理過程結構框圖此處可以進行模糊PID的參數修改，在第3行讀取模糊PID參數修改讀取名字即可
fuzzy?sanjiao.fis

%%?以下為響應性能指標評價
%誤差泛函數指標，4項指標越小越好
k=1:1:1000;
IAE=trapz（kabs（error（k）））?????????%?IAE?
ISE=trapz（kerror（k）.^2）???????????%?ISE?
ITAE=trapz（kk.*abs（error（k）））?????%?ITAE
ITSE=trapz（kk.*（error（k）.^2））?????%?ITSE

%%?傳

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????目錄???????????0??2019-12-17?23:49??PID碩士期刊論文及源碼\Matlab仿真源碼\
?????文件??????456206??2019-12-17?23:47??PID碩士期刊論文及源碼\Matlab仿真源碼\Matlab仿真程序說明.docx
?????目錄???????????0??2019-12-17?23:24??PID碩士期刊論文及源碼\Matlab仿真源碼\模糊PID\
?????文件????????4373??2019-12-17?21:57??PID碩士期刊論文及源碼\Matlab仿真源碼\模糊PID\fuzzy_PID.m
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?????目錄???????????0??2019-12-17?23:28??PID碩士期刊論文及源碼\項目核心C源碼\
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