通过算例熟悉MATLAB模糊控制工具箱

设计一个二维模糊控制器控制一个一阶被控对象

1

()

1

G s

Ts

=

+

，然后改变控制对象参

数的大小，观察模糊控制的鲁棒性。

1、模糊推理的五个步骤

1)输入变量的模糊化

这是模糊推理的第一步，是获取输入变量，并确定它们的隶属函数，从而确定属于每个模糊集合的隶属度。

2) 应用模糊算子

完成了输入模糊化，就知道了对于每个模糊规则，前提中每一个部分被满足的程度。如果一个给定规则的前提有多个部分，则要应用模糊算子来获得一个数值，这个数值表示前提对于该规则的满足程度。

3) 应用推理方法

推理的类型有mamdani和sugeno 推理。Mamdani推理法是一种在模糊控制中普遍使用的方法，它本质上仍然是一种合成推理方法，只不过对模糊蕴涵关系取不同的形式而已。Mamdani型推理，从每个规则的结果中得到的模糊集通过聚类运算后得到结果模糊集，被反模糊化后得到系统输出。Sugeon型推理：其中每个规则的结果是输入的线性组合，而输出是结果的加权线性组合。

4) 输出的聚类

由于决策是在对模糊推理系统中所有规则进行综合考虑的基础上做出的，因此必须以某种方式将规则结合起来以做出决策。聚类就是这样一个过程，它将表示每个规则输出的模糊集结合成一个单独的模糊集。聚类方法有max，probor(概率乘)，sum。其中，sum执行的是各规则输出集的简单相加。

5) 解模糊化

解模糊化过程也叫反模糊化过程，它的输入是一个模糊集，既上一步的聚类输出模糊集，其输出为一个单值。模糊集的聚类中包含很多输出值，因此必须进行反模糊化，以从集合中解析出一个单输出值。

2、模糊逻辑工具箱的介绍

模糊逻辑工具箱提供的图形用户界面(GUI)工具有五个：模糊推理系统(FIS)编辑器；隶属函数编辑器；模糊规则编辑器；模糊规则观察器；输出曲面观察器。

1)FIS编辑器：

Matlab的FIS界面如图1所示。FIS处理系统有多少个输入变量，输出变量，名称是什么，模糊算子“与”(min，prod乘积，custom自定义)，“或”(max大，probor 概率统计方法，custom)，推理方法(min，prod，custom)，聚类方法(max，probor，sum，custom)，解模糊的方法(centroid质心法，bisector中位线法，middle of maximum，largest of maximum，smallest of maximum)。

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