Fachbereich ElektrotechnikLehrstuhl für Regelungstechnik und SignaltheorieReferent: W. Deis

Erweiterung der Systemfunktionalität durchToolboxen

l Übersicht MATLAB-Toolboxen

l Beispiel: Fuzzy Control

l Die Fuzzy Control Toolbox von MATLAB

l Anwendung der Fuzzy Control Toolbox

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MATLAB-Toolboxen

Übersicht über MATLAB Toolboxen:

m Signal Processing Symbolic Math

Control System Realtime Workshop

Simulink Wavelet

Robust Control Nonlinear Control

System Identification Design

State Space Compiler

Optimization

Spline

Neural Net

Fuzzy Control

Image Processing

Hardware Access

m

m m

m m

m m

m

m m

m

m m

m m

m m

m m

m m

m

Identification Graphic Library

Communications

Statistics

Stateflow

Model Predictive

Control

Symbolic Math

Eigene Toolboxen:

m

m

Erstellung eigener M-Files

Einbindung von C-Routinen

Beispiel: Ventilregelung

Regel 1: {Temperatur=kalt} {Druck = hoch}

{Ventilstellung=halb}

Regel 2: {Temperatur=heiß} {Druck = hoch}

{Ventilstellung=zu}

WENN

DANN

WENN

DANN

UND

UND

FuzzyController

Temperatur

Ventilstellung

Druck

Stellglied +Strecke

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Beispiel: Fuzzy Control

Ziel: Umsetzung von linguistischem

Expertenwissen in ein Regelgesetz

Weg: Erstellung von Regeln

Definition von linguistischen Werten

m

m

Wenn ... dann ...

kalt, warm, niedrig, hoch, ...

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Fuzzy Control

NEU gegenüber klassischen Expertensystemen

linguistische Werte Fuzzy Mengen

keine feste Zugehörigkeit !

Û

Þ

unscharfe Mengen

Beispiel: Druck

klein mittel groß

0 bar

0

1

100 bar

linguistischer Wert

Zugehörigkeitsfunktion

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Fuzzy Control

Fuzzy Controller

Struktur:

Fuzzy Block

Input-Filter

FuzzyBlock

Inferenz

Output-Filter

E X

X

C

C

U

CDefuzzifi-cation

FuzzificationX~

~

RegelbasislinguistischeVariable

Expertenwissen

1 0

zu h

alb

o

ffe

n

Flä

chensc

hw

erp

unkt

C°

1 1

1

0 0

0

zu h

alb

offen

zu h

alb

offen

zu h

alb

offen

1 10 0

1 10 0

x1°

x1°

x2°

x2°

MIN

MIN

0,8

0,2

0,5 0,5

0,5 0,2

kalt

heiß

nie

drig hoch

kalt

heiß

nie

drig hoch

Tem

pera

tur

[°C

] D

ruck

[P

a]

Tem

pera

tur

[°C

] D

ruck

[P

a]

MA

X

Fuzz

ifica

tion

Defu

zzifi

catio

n

Regel 1

Regel 2

Fuzz

ifica

tion -

Infe

renz

- D

efu

zzifi

catio

n m

it M

ax-

Min

Meth

ode

0 100 V

entil

st. [%

]

0 100 V

entil

st. [%

]0 100 V

entil

st. [%

]

0 100 V

entil

st. [%

]

m

mm

mm

m

m

m

Infe

renz

Fach

bere

ich E

lekt

rote

chnik

Lehrs

tuhl f

ür

Regelu

ngst

ech

nik

und S

ignalth

eorie

Refe

rent: W

. D

eis

Fuzz

y C

ontr

ol

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Fuzzy Control

RealerProzeß

Wahl der Eingangs- undAusgangsgrößen

-Fuzzy-Operatoren-Inferenzstrategie-Defuzzifizierungsmethoden-Typ der Zugehörigkeits-funktionen

-Linguistische Werte

Strukturwahl

Einstellung der Zuge-hörigkeitsfunktionen

Erstellung einerRegelbasis

Regelver-halten

zufrieden-stellend ?

Nein

Ende

Ja

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Fuzzy-Toolbox

Fuzzy-Editor-Oberfläche:

Beispiel: Dual-Input-Single-Output (DISO)-System

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Fuzzy-Toolbox

Membership Function Editor:

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Fuzzy-Toolbox

Membership Function Editor:

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Fuzzy-Toolbox

Membership Function Editor:

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Fuzzy-Toolbox

Regel Editor, verbale :Darstellung

Regel Editor, symbolische Darstellung:

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Fuzzy-Toolbox

Oberflächenansicht des DISO-Systems:

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Fuzzy-Toolbox

Ansicht der Ausgänge der Einzelregeln beibestimmter Eingangsbelegung:

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Fuzzy-Toolbox

Fuzzy-PI-Regler im Regelkreis: