Matlab自动化控制实例

% 步骤1: 建立模型
% 这里需要根据实际情况创建一个模型，描述恒温器的温度变化。

% 步骤2: PID控制器设计
Kp = 1; % 比例增益
Ki = 0.1; % 积分增益
Kd = 0.01; % 微分增益
controller = pid(Kp, Ki, Kd);

% 步骤3: 仿真
sys = feedback(controller * your_system_model, 1);
t = 0:0.01:10; % 仿真时间
desired_temp = 25; % 期望温度
input_signal = desired_temp * ones(size(t)); % 设置期望温度信号
output = lsim(sys, input_signal, t); % 仿真
plot(t, output, 'r', t, input_signal, 'g');
xlabel('时间');
ylabel('温度');
legend('实际温度', '期望温度');

% 步骤1: 建立模型
% 这里需要根据实际情况创建一个模型，描述电机转速与控制输入之间的关系。

% 步骤2: 模糊控制器设计
fuzzy_system = readfis('your_fuzzy_system.fis'); % 从FIS文件中加载模糊系统

% 步骤3: 仿真
t = 0:0.01:10; % 仿真时间
desired_speed = 1000; % 期望转速
input_signal = desired_speed * ones(size(t)); % 设置期望转速信号
output = zeros(size(t)); % 存储实际转速
for i = 1:length(t)
    output(i) = evalfis([desired_speed], fuzzy_system); % 使用模糊控制器计算输出
    % 在这里根据模型计算下一时刻的电机状态
end
plot(t, output, 'r', t, input_signal, 'g');
xlabel('时间');
ylabel('转速');
legend('实际转速', '期望转速');

% 步骤1: 建立模型
% 这里需要根据实际情况创建一个模型，描述倒立摆系统的动力学特性。

% 步骤2: 自适应控制器设计
% 使用adp算法设计自适应控制器，需要进一步的代码和参数。

% 步骤3: 仿真
t = 0:0.01:10; % 仿真时间
desired_angle = 0; % 期望角度
input_signal = desired_angle * ones(size(t)); % 设置期望角度信号
output = zeros(size(t)); % 存储倒立摆角度
for i = 1:length(t)
    % 在这里使用自适应控制器计算输出，并更新系统状态
end
plot(t, output, 'r', t, input_signal, 'g');
xlabel('时间');
ylabel('角度');
legend('实际角度', '期望角度');