对于模糊控制的原理，我不是很清楚，也没有这个心情去搞清楚，感觉知道大概怎么用就可以了。Matlab中集成了模糊控制工具箱，可以使用图像界面进行模糊控制器的设计，极大的简化了设计过程。下面介绍利用模糊工具箱进行控制系统设计的过程。

    在matlab的主窗口中输入fuzzy即可调出模糊工具箱界面，退出界面的时候会提示保存，保存格式为fis，如果我们将文件保存为njust.fis，那么下次使用这个文件的时候在主窗口中输入fuzzy njust即可。

    模糊控制器的建立过程如下：（1）设定误差E、误差变化率EC和控制量U的论域为，一般为[-6 6]。（2）设定E、EC、U的模糊集。一般可设为{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB}。（3）设定隶属度函数。有高斯型隶属度函数、三角型隶属度函数等。（4）设定模糊控制规则。常用的模糊控制规则如图1所示，当然可以根据特定的控制对象和要求进行相应的调整。

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图1 常用模糊控制规则

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图2 添加变量

    点击Edit->Add Variable即可进行变量的添加，在右下方可以进行名称的修改，左下方是与或运算方式、去模糊化方式等的选择，一般可以使用默认方式即可。

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图3 添加论域与隶属度函数

    双击图2中左右两侧的矩形图像即可进行论域与隶属度函数编辑，点击Edit->Add MFs即可进行隶属度函数的添加，右下方可以选择隶属度函数类型，左下方可以修改论域以及显示范围。

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图4 添加控制规则

    双击图2中中间的矩形图像即可进行模糊控制规则的编辑，根据if e or(and) ec then u的形式进行添加规则，可以修改规则权重。点击下方的Add rule和Delete rule即可进行规则添加和删除。至此完成模糊控制器的搭建。

    使用菜单栏中的View->Rules即可观察设计规则，如图5所示。拖动输入变量中间的竖直线，可以看到控制量的变化情况。

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图5 观察设计规则

    使用菜单栏中的View->Surface即可观察输入变量输出变量的三维曲面，如图6所示。

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图6 输入输出曲面

    模糊控制系统的框图如图7所示，其中虚线内即为建立好的模糊控制器。图8为在matlab中建立的某模糊控制系统实例。其中的fuzzy logic controller模块在simulink中的Fuzzy Logic Toolbox内，若是找不到的话可以使用搜索功能即可。若我们保存的模糊控制器文件为njust.fis，那么双击图8中的模糊控制器模块，输入njust即可。一般来说这个模糊控制器模块是两输入一输出的，所在输入前要添加一个向量组合工具mux。

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图7 模糊控制系统结构框图

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图8 matlab模糊控制系统实例

    我们看到图7中有Ke、Kec和Ku三个权系数，查阅文献可知ke和kec对系统的动态性能影响较大，它们的大小意味着对输入误差和误差变化的不同加权程度，ke变大缩短上升时间，但是增大系统超调；kec变大减小系统超调，但是响应速率变慢。输出比例因子ku也影响模糊控制系统的性能，ku过小，系统的动态响应过程变长，ku过大会导致系统震荡。综合调整以上三个因子，获得所需要的控制性能。当然它们有一定的计算方法，没有深入研究过，不过所谓的计算方法好像也是存在问题的。这里特别要注意的是饱和模块的上下限就是我们设定的论域范围。

    最后进行模糊控制系统仿真的时候有两点需要注意：一是仿真算法的设置。如果使用默认的算法，会发现速度很慢，几乎没有进度，需要在Simulation->Configuration Parameters中对取消过零点的限制。如图9所示。

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图9 仿真算法的修改

    另外需要注意的一点是模糊控制器的加载。看到论坛上很多人问为什么会报错，很大程度上原因是因为模糊控制文件fis没有加载到空间中。在主窗口中调出所保存的fis文件，进行File->Export->To Workspace即可。

当然了，也可以使用文件形式进行模糊控制器的设计，这里不讨论了，很多参考书上都有相应的函数介绍或者程序。