模糊控制 MATLAB 仿真

参考《智能控制》第三章

以模糊洗衣机的设计为例，其控制是一个开环的决策过程，模糊控制按以下步骤进行。

（1）模糊控制器的结构

选用单变量二维模糊控制器。控制器的输入为衣物的污泥和油脂，输出为洗涤时间。

（2）定义输入输出模糊集

X：将污泥分为三个模糊集：SD（污泥少），MD（污泥中），LD（污泥多），取值范围为[0，100]。

Y：将油脂分为三个模糊集：NG（无油脂），MG（油脂中），LG（油脂多），取值范围为[0，100]。

Z：将洗涤时间分为三个模糊集：VS（很短），S（短），M（中等），L（长），VL（很长），取值范围为[0，60]。

（3）定义隶属函数

选用如下隶属函数：

a、污泥隶属度

b、污泥隶属度

c、输出隶属度

（4）建立模糊控制规则

根据人的操作经验设计模糊规则，模糊规则设计的标准为：“污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长”；“污泥适中，油脂适中，洗涤时间适中”；“污泥越少，油脂越少，洗涤时间越短”。

（5）建立模糊控制表

根据模糊规则的设计标准，建立模糊规则表

代码如下

dxp_fis=newfis('fuzz_wash');
%增加模糊语言变量x
dxp_fis=addvar(dxp_fis,'input','污泥量x',[0,100]);
dxp_fis=addmf(dxp_fis,'input',1,'SD','trimf',[0,0,50]);     %增加模糊语言名称，即模糊集合  污泥少
dxp_fis=addmf(dxp_fis,'input',1,'MD','trimf',[0,50,100]);   %污泥中
dxp_fis=addmf(dxp_fis,'input',1,'LD','trimf',[50,100,100]); %污泥多%增加模糊语言变量y
dxp_fis=addvar(dxp_fis,'input','油脂量y',[0,100]);
dxp_fis=addmf(dxp_fis,'input',2,'NG','trimf',[0,0,50]);     %无油脂
dxp_fis=addmf(dxp_fis,'input',2,'MG','trimf',[0,50,100]);   %油脂中
dxp_fis=addmf(dxp_fis,'input',2,'LG','trimf',[50,100,100]); %油脂多%模糊输出变量z
dxp_fis=addvar(dxp_fis,'output','洗涤时间z',[0,60]);
dxp_fis=addmf(dxp_fis,'output',1,'VS','trimf',[0,0,10]);    %很短
dxp_fis=addmf(dxp_fis,'output',1,'S','trimf',[0,10,25]);    %短
dxp_fis=addmf(dxp_fis,'output',1,'M','trimf',[10,25,40]);   %中等
dxp_fis=addmf(dxp_fis,'output',1,'L','trimf',[25,40,60]);   %长
dxp_fis=addmf(dxp_fis,'output',1,'VL','trimf',[40,60,60]);  %很长
%[输入1条件索引  输入2条件索引 输出1条件索引 1 1]
% 最后两个分别表示该条规则的权重和个条件的关系
% 1-AND，2-OR
rule=[1 1 1 1 1;                    1 2 3 1 1;1 3 4 1 1;          2 1 2 1 1;2 2 3 1 1;2 3 4 1 1;          3 1 3 1 1;3 2 4 1 1;3 3 5 1 1;
];
dxp_fis = addrule(dxp_fis,rule);
ruleview('洗衣时间');  %动态仿真

输入污泥量x=60 油脂量y=70 输出z=33.6 反模糊化采用重心法

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