4步教你學會使用matlab模糊控制工具箱
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MATLAB功能強大，很多同學用其做控制演算法的模擬
但是其中的fuzzy logic controller剛開始用常常容易出錯
常見報錯：
1、MinMax blocks do not accept 'boolean' signals. The input signal(s) of block 'mkkzq1/Subsystem/Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer/Fuzzy Logic Controller/FIS Wizard/Defuzzification1/Max (COA)' must be one of the MATLAB 'uint8', 'uint16', 'uint32', 'int8', 'int16', 'int32', 'single', or 'double' data types
以下是解決方案：
1、fis編輯器（MATLAB的command window中鍵入fuzzy開啟）中，建立好規則後，file-export-to workspace
2、對於
3.而對於6.5及以前版本，則是在SIMULATION -SIMULATION PARAMETERS-ADVANCED中將boolean logic signals選為off，強烈推薦用這個
用FIS（Mamdani）設計完模糊控制器之後，連線到控制系統中進行模擬，每次總出現這兩個錯誤：1)Block error Max(coa): MinMax blocks do not accept'boolean'signals.
解決方案：
在simulink parameter中，找到advance選項卡，把第一二個選項設為off。
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matlab/simulink模糊控制器應用例項
前面我們已經利用模糊控制工具箱設計好了一個模糊控制器（假定我們存為fuzzy1.fis），下面我們檢驗一下，看看我們的控制器到底怎麼樣。以一個簡單的電機控制為例，我們在Simulink中建立了它的模糊控制系統如下：
在用這個控制器之前，需要用readfis指令將fuzzy1.fis載入到matlab的工作空間，比如我們用這樣的指令：myFLC=readfis（‘fuzzy1.fis’）；就建立了一個叫myFLC的結構體到工作空間，並在fuzzy logic controller中引數設為：myFLC。
可以看到，在模糊控制器的輸入和輸出均有一個比例係數，我們叫它量化因子，它反映的是模糊論域範圍與實際範圍之間的比例關係，例如，模糊控制器輸入輸出的論域範圍均為[-3，3]，而實際誤差的範圍是[-10，10]，誤差變化率範圍是[-100，100]，控制量的範圍是[-24，24]，那麼我們就可以算出量化因子分別為0.3，0.03，8。量化因子的選取對於模糊控制器的控制效果有很大的影響，因此要根據實際情況認真選取哦。
好，現在我們可以設定模擬步長，比如定步長的10ms，就可以運行了。
執行後，產生這樣一個錯誤：
MinMax blocks do not accept 'boolean' signals. The input signal(s) of block 'test_fuzzy/Fuzzy Logic Controller/FIS Wizard/Defuzzification1/Max (COA)' must be one of the MATLAB 'uint8', 'uint16', 'uint32', 'int8', 'int16', 'int32', 'single', or 'double' data types
我想很多朋友做模糊控制的時候都會遇到這個情況。沒關係，這裡提供兩個解決辦法：
1．直接在Defuzzification1這個模組中的那個比較環節後加入資料型別轉換模組，將boolean轉化為double型，或者雙擊那個比較模組，選中show additional parameters，將輸出資料型別改為specify via dialog，然後選uint(8)即可；但是在模擬之後，又會發現很多地方都存在這個問題，因此你不得不一個一個去修改，如果你不怕累的話。
2．第二個方法是最簡單的，直接在simulation parameters->advanced將boolean logic signals選為off，強烈推薦你用這個。
好了，這些都解決了，我們就可以模擬了，例如給個方波訊號，可以得到模擬曲線如下
