MATLAB实现T-S模糊模型智能控制系统设计与仿真

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，完整实现了T-S模糊控制系统，涵盖模糊推理框架构建、规则自动生成与参数优化等功能，支持系统仿真与性能分析，适用于智能控制研究与应用。

详 情 说 明

基于T-S模糊模型的智能控制系统设计与MATLAB仿真实现

项目介绍

本项目通过MATLAB实现了一套完整的T-S（Takagi-Seno）模糊控制系统，专注于复杂非线性系统的智能控制设计。项目采用T-S模糊模型将非线性系统近似为多个局部线性模型的模糊组合，结合最小二乘参数估计技术，实现了从系统建模、控制器设计到性能评估的全流程解决方案。

功能特性

• 完整的T-S模糊系统框架：建立基于模糊规则推理的智能控制架构
• 自动化建模功能：支持模糊规则自动生成和参数优化
• 智能化配置：实现模糊分割和隶属度函数的自动配置
• 系统性能分析：提供稳定性分析和控制性能综合评估
• 对比分析能力：支持与传统PID控制器、滑模控制器的性能对比
• 可视化展示：直观展示模糊推理过程和系统动态响应

使用方法

数据准备

准备被控对象的输入输出时间序列数据作为训练样本。

参数配置

设置模糊规则数量、隶属度函数类型（三角形、高斯型等）、模糊分割区间等控制器参数。

系统运行

配置参考信号（阶跃、正弦等测试信号）和系统约束条件后执行主程序。

结果分析

查看生成的模糊规则库、性能指标对比数据和各类可视化分析图表。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Fuzzy Logic Toolbox
• Control System Toolbox
• Signal Processing Toolbox（用于频域分析）

文件说明

主程序文件整合了项目的所有核心功能，包括系统初始化设置、T-S模糊模型构建、隶属度函数参数优化、模糊规则自动生成、控制系统仿真运行、性能指标计算分析、多种控制策略对比测试以及结果可视化展示等关键模块。该文件作为项目入口，通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整流程。