MATLAB实现模糊模型识别与自适应控制(FMIAA)仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现模糊模型识别与自适应控制算法(FMIAA)的完整仿真流程，支持动态系统建模与智能控制器设计，适用于复杂非线性系统的控制研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的模糊模型识别与自适应控制算法（FMIAA）仿真实现

项目介绍

本项目实现了一个基于模糊模型识别与自适应控制算法（FMIAA）的仿真系统。系统能够利用输入的时间序列数据，自动辨识非线性、时变或具有不确定性的动态系统模糊模型，并设计自适应控制策略，使系统在不确定性影响下仍能保持稳定性与预设性能。项目融合了模糊逻辑建模、递归最小二乘法参数估计、自适应控制律设计以及李雅普诺夫稳定性分析等技术，适用于复杂系统的控制仿真与性能验证。

功能特性

• 数据预处理：支持对输入的时间序列数据进行清洗与格式化处理
• 模糊规则生成：可根据数据自动或根据初始设置生成模糊规则库
• 模型参数优化：利用递归最小二乘法在线估计模糊模型参数
• 自适应控制器设计：基于李雅普诺夫方法设计自适应控制律，实现控制器参数在线调整
• 系统仿真与性能评估：提供系统响应曲线、误差分析及多项性能指标计算（如稳态误差、超调量、调节时间等）

使用方法

1. 准备系统数据：提供N×2矩阵格式的时间序列数据（时间戳与系统输出）
2. 配置初始参数：可选设置模糊规则初始参数及性能指标要求
3. 运行主程序：执行主函数启动模糊模型识别与控制器设计流程
4. 查看输出结果：获取模糊模型参数、控制律表达式、仿真曲线及性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 需安装 Fuzzy Logic Toolbox
• 推荐内存 ≥ 4GB

文件说明

主程序整合了模糊模型识别与自适应控制的核心流程，具备数据加载与预处理、模糊推理系统构建、模型参数递归估计、自适应控制律设计与稳定性分析、闭环系统仿真以及结果可视化与性能评估等功能模块，实现从数据输入到控制性能分析的完整仿真流程。