非线性T-S模糊控制仿真

资 源 简 介

非线性T-S模糊控制仿真

详 情 说 明

T-S模糊控制是一种基于Takagi-Sugeno模型的先进控制策略，特别适合处理复杂的非线性系统。该模型通过多组局部线性子模型和模糊规则集，对非线性对象进行全局逼近，从而实现精确控制。

在温度控制这类典型非线性问题中，T-S模糊控制的核心在于设计模糊规则库。首先需要确定温度变化过程的输入变量（如当前温度、温差速率）和输出变量（如加热功率），通过隶属度函数将连续变量模糊化为“低温”“中温”“高温”等语言变量。每个模糊规则对应一个线性状态方程，例如“若温度较低且升温缓慢，则大幅增加加热功率”。

Matlab提供了Fuzzy Logic Toolbox等工具链，可便捷完成以下仿真流程：1）建立非线性对象的数学模型；2）划分输入输出变量的模糊区间；3）设计规则库并优化隶属度函数参数；4）通过解模糊化将输出转换为实际控制信号。仿真中需重点关注稳态误差、超调量等动态指标，通过调整规则权重或隶属函数形状实现性能优化。

相较于传统PID控制，T-S模糊控制的优势在于无需精确建模即可适应非线性特性，但需注意规则爆炸问题和实时性挑战。该案例展示了如何将理论方法落地到工业温控场景。