1 MATLAB模糊逻辑工具箱简介 2 利用模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统 3 MATLAB模糊逻辑工具箱的图形用户界面 4 基于Simulink的模糊逻辑的系统模块 5.2.5 模糊推理计算与去模糊化 在建立好模糊语言变量及其隶属度的值,并构造完成模糊规则之后,就可执行模糊推理计算了。模糊推理的执行结果与模糊蕴含操作的定义、推理合成规则、模糊规则前件部分的连接词“and”的操作定义等有关,因而有多种不同的算法。 目前常用的模糊推理合成规则是“极大一极小”合成规则,设R表示规则:“X为A?Y为 B”表达的模糊关系,则当X为 A’时,按照“极大一极小”规则进行模糊推理的结论B’计算如下: 基于模糊蕴含操作的不同定义,人们提出了多种模糊推理算法,其中较为常用的是 Mamdani模糊推理算法和Larsen模糊推理算法。另外,对于输出为精确量的一类特殊模糊逻辑系统——Takagi-Sugeno型模糊推理系统,采用了将模糊推理与去模糊化结合的运算操作。与其他类型的模糊推理方法不同,Takagi——Sugeno型模糊推理将去模糊化也结合到模糊推理中,其输出为精确量。这是由Takagi——Sugeno型模糊规则的形式所决定的,在Sugeno型模糊规则的后件部分将输出量表示为输入量的线性组合,零阶Sugeno型模糊规则具有如下形式。 IF x为A 且 y为B THEN z=k 其中,k为常数。 而一阶Sugeno型模糊规则的形式如下: IF x为A 且 y为B THEN z=p*x+q*y+r 式中 p,q,r均为常数。 对于一个由n条规则组成的Sugeno型模糊推理系统,设每条规则具有下面的形式: Ri:IF x为Ai且y为Bi THEN z=zi (i=1,2,…,n) 则系统总的输出用下式计算: 在MATLAB模糊逻辑工具箱中提供了有关对模糊推理计算与去模糊化的函数,如表5-5所示。 表5-5 模糊推理计算与去模糊化的函数 函 数 名 功 能 evalfis( ) 执行模糊推理计算函数 defuzz( ) 执行输出去模糊化函数 gensurf( ) 生成模糊推理系统的输出曲面并显示函数 1. 执行模糊推理计算函数evalfis( ) 该函数用于计算已知模糊系统在给定输入变量时的输出值,其调用格式 output=evalfis(input,fisMat) 例5-3 某一工业过程要根据测量的温度和压力来确定阀门开启的角度。假设输入温度?[0,30] ]模糊化成两级:冷和热;压力?[0,3]模糊化成两级:高和正常;输出阀门开启角度的增量?[-10,10]模糊化成三级:正、负和零。模糊规则为: IF 温度 is 冷 and 压力 is 高 THEN 阀门角度的增量 is正 IF 温度 is 热 and 压力 is 高 THEN 阀门角度的增量 is负 IF 压力 is 正常 THEN 阀门角度的增量 is零 适当选择隶属度函数后,设计一基于Mamdani模型的模糊推理系统,计算当温度和压力分别为5和1.5以及11和2时阀门开启的角度的增量,并绘制输入/输出曲面图。 解 利用以下MATLAB程序,可得如下结果和如图5-17所示的系统输入/输出曲面图。 %ex5_3.m 执行结果: out = 2.5000 3.3921 由以上结果可知,当温度和压力分别为5和1.5时,阀门开启角度的增量为2.5;温度和压力分别为11和2时,角度的增量为3.3921。 2. 执行输出去模糊化函数defuzz( ) 调用格式: out=defuzz(x,mf,type) 其中,参数x是变量的论域范围;mf为待去模糊化的模糊集合;type是去模糊化的方法,去模糊化的方法包括5种,即centroid(面积中心法)、bisector(面积平分法)、mom(平均最大隶属度方法)、som(最大隶属度中的取最小值方法)、lom(最大隶属度中的取最大值方法)。例: >>x=-10:0.1:10;mf=trapmf(x,[-10 -8 -4 7]);xx=defuzz(x,mf,’centroid’) 输出结果: xx = -3.2857 3. 生成模糊推理系统的输出曲面并显示函数gensurf( ) 调用格式 gensurf(fisMat) gensurf(fisMat,inputs,outputs) gensurf(fisMat,inputs,outputs,grids,refinput) 其中,参数f

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