《智能控制课程设计作业2》涵盖了基于现代智能控制理论的应用实践，包括但不限于模糊控制、神经网络控制及遗传算法优化等内容，旨在通过具体项目加深学生对智能控制技术的理解与应用能力。
《智能控制》结课作业探讨了基于模糊控制的非最小相位系统设计。这类系统难以用经典物理定律或数学模型准确描述，其控制策略依赖于专家经验。本段落通过构建模糊系统的规则库，并利用MATLAB与Simulink工具进行仿真验证了模糊控制算法的有效性。
在该研究中，误差E、误差变化EC和控制量U的模糊集合均定义为包含7个元素（NB、NM、NS、0、PS、PM和PB）的集合。论域分别设定为：E与EC范围从-6到6，而U则覆盖了-7到7区间。这种设置旨在提高系统的稳态精度。
根据上述模糊集与论域定义，通过表格形式制定了控制规则，例如PS→NS→NM→BN→BN→BN→BP→PS等，这些规则反映了具体的控制策略。在Simulink环境中构建了包含错误、误差变化率和控制输出的模糊化、推理以及去模糊化的模型。
系统参数如Saturation（饱和）、Transport Delay（传输延迟）经过调整得到了PID模糊控制器的Gain1、Gain与Gain2值。仿真结果显示，所设计的模糊控制系统具有良好的性能指标：包括快速响应速度、较小超调量和优良控制效果等特性。
通过改变隶属度函数形状（例如从三角形变为梯形），发现系统性能有所下降，表现为增加的超调量及上升时间延长与稳态误差增大等问题。在扰动环境下，该模糊控制系统依然保持稳定，并且尽管存在一定程度上的超调量增长现象，但总体上其性能指标变化不大，显示出良好的鲁棒性。
相较于传统的PID控制方法，在面对系统参数变动时，基于经验规则的模糊控制可能拥有更大的优势和适应能力。通过改变开环增益k来进一步研究了模糊控制系统在处理参数变化方面的灵活性，并与传统PID控制器的效果进行了对比分析，突显了该技术的独特之处。
总之，本段落详细阐述并验证了一种基于模糊控制设计非最小相位系统的方法，在动态响应及鲁棒性方面展现了显著优势。这为理解和应用模糊控制提供了实际案例参考。
5星
