洗衣机模糊控制原理毕业论文

毕业论文

洗衣机模糊控制原理

中文摘要

洗衣机自问世以来，经过一个多世纪的发展，现正呈现出全自动、多功能、大容量、高智能、省时节能的发展趋势。近年来，电子技术、控制技术、信息技术的不断完善、成熟，为上述发展趋势提供了坚强的技术保障。L·A·Zadeh教授最早提出了模糊集合理论，由此产生了模糊控制技术，其突出的优点是：不需要对被控对象建立精确的数学模型。对于复杂的、非线性的、大滞后的、时变的系统来说，建立数学模型是非常困难的。全自动滚筒洗衣干衣机的自动化、智能化控制正是一种难以建立精确数学模型的控制问题，采用模糊控制技术，可以很方便的控制洗衣干衣过程。模糊控制全自动滚筒洗衣干衣机是通过模糊推理找出最佳洗涤烘干方案，以优化洗涤烘干时间、洗净程度、烘干效果，最终达到提高效率，简化操作，、节水节电省时的效果。模糊控制全自动滚筒洗衣干衣机属于创新项目，填补国内空白，达到国际先进水平。它的研制成功，必将大大推动我国乃至世界洗衣机行业的发展。

模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。该方法首先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理后得到的输出量加到执行器上。

关键词：洗衣干衣机、家用滚筒式、模糊控制技术、模糊控制器、模糊控制规则

ABSTRACT

It has been developed for more than one century since the emergence of washing machine．Now the tendency to develop is fully- automatism，

Multifunction，large capacity，high intelligence，time and energy saving．Recently，the tendency has been guaranteed substantially with the perfection and mature of electronic technology，control technology and information technology．Professor L·A·Zadeh first put forward the Theory of Fuzzy Set，from which the technology of Fuzzy Control arise．It is extraordinary virtue is：There is no definite need to establish the exact math model of the controlled object．It is very convenience to establish mathematical models to the systems with very complex，non．1inear，large—lag and timely change characteristic．And it is the very problem in

control to establish the exact mathematical model in fully-automatic washing—drying machines automatism and optimize．It is very convenient to control the process of washing and drying to use the technology off contr01．The fuzzy control of the fully—automatism front loading washing· drying machine, is through the fuzzy inference to find the best plan of washing-drying，optimize the time of washing and drying，the degree of cleaning and the effect of drying SO to reach the intention of raising the efficiency，predigesting the operate and saving the water and electricity．Fuzzy control fully—- automatism front loading washing drying machine is an innovate project，which padded the blankness in the world and achieve international advanced level．The Success of the research will impel the development of the washing machine industry greatly．Key Words：

washing—drying machine，household front loading，fuzzy control technology，fuzzy controller，fuzzy control rule .

目录：

第一章：简介

1.绪言

2.简单论述

第二章：模糊控制理论和技术基础

1. 模糊控制原理

2. 模糊控制器的构成

3. 模糊控制系统的工作原理

4. 模糊控制系统分类

5. 模糊控制器的设计

6. 模糊控制器设计实例-洗衣机模糊控制

第三章：程序实现

1.模糊控制理论和技术基础总结

2.程序设计及实现

1 绪论

第一章绪言

国际相关产品的发展水平、现状及发展趋势：1965年，美国加里弗尼亚大学控制理论教授L·A·Zadeh(扎德)提出模糊集理论。此后，模糊技术得到了迅猛发展，广泛应用于多个领域。80年代初，日本把模糊控制技术用于家用电器，取得了世人瞩目的成就，迄今已有400多种产品，其中模糊控制波轮套桶式洗衣机属于成功应用的一例。模糊技术作为目前的学术热点和开发热点，广泛受到了国内外科技界、企业界和政府部门的特别关注，尤其是在机械、石油、化工、电子、航空、航天及军事科学等三十多个领域取得了突破性的进展。在家用电器行业，模糊技术已经成功应用于模糊控制洗衣机、模糊控制空调器、模糊控制热水器等几十种家电产品，产生了巨大的社会效益和经济效益。

洗衣机自1867年问世以来主要分为滚筒式、波轮套桶式、搅拌式，此外还有高压式、超声波式、臭氧式等几种。其中：波轮套桶式主要产销在日本等东南亚地区，其结构简单，成本及销售价格较低，洗净度高，但其致命缺点是对衣物的磨损大、用水量大：搅拌式洗衣机流行于北美地区，其特点是结构简单，洗涤容量较大，在美国市场上，80％以上为搅拌式洗衣机，而滚筒式洗衣机主要依靠进口，其市场占有率为15％左右；滚筒式洗衣机主要流行于欧洲、南荚洲等地区，该机型自动化程度高。结构合理、对衣物磨损较小，省水省电有加热洗涤功能，但沈净度较差，沈涤时较短。

模糊技术早已被滚桶式洗衣机上成功应用，但目前的全自动滚筒洗衣机却人都是机械控制的，实现自动控制的公司有瑞典、德国、门本SHARP公司等少数几家公司，而模糊控制的则更少。机械控制转换为模糊控制是全自动滚筒洗农机发展的必然趋势。

国内相关产品的发展水平、现状和趋势：我国洗衣机的大批量生产从1978年开始，随着规模的不断扩大，各厂家或自我研发或与国外先进技术相结合，推出了各种特色的洗衣机，以满足社会同层次消费者的要求。近几年来．我国洗衣机行业形成了小鸭、海尔、美菱、小天鹅、荣事达等几个大集团抗衡的局面。

全自动滚筒洗衣机大部分是机械控制的，批量生产的电脑机只有小鸭集团研制的XQG50．808型和海尔集团的超级玛丽型，其它厂家还未推出电脑机。研发全自动衣机，公司处于绝对领先地位。随着社会的发展，人们的生活水平及消费意识不

断提高．洗衣机逐渐向自动化、智能化、多功能等方面发展。在国际化竞争日趋激烈的今天，如何提高各个公司及洗衣机行业的技术水平，赶上和超过世界先进水平．积极迎接中国加入WTO的空前时机，更方便地加入国际大市场的竞争行列，已成为困扰国内各洗衣机厂家迫切需要解决的问题。

第一章简介

l、全自动滚筒洗衣机是国内洗衣机行业发展的重要方向

目前国内全自动洗衣机中的波轮套桶式洗衣机占多数，其中主要是电脑控制和模糊控制的：滚筒洗衣机占少数，几年前的一家变为现在的小鸭海尔、西门子、惠而浦等几大集团并存的局面。长虹、春兰、荣事达等几大电器公司也已经或正在上马全自动滚筒洗衣机生产线，市场竞争日趋激烈。

2、自动化、智能化和节能是滚筒洗衣机的发展方向随着人们生活水平的提高和科学技术的发展，对家用电器的要求也越来越高，家用电器的品种也越来越丰富。目前家用电器难向着自动化、智能化和节能的方向发展，滚筒洗衣机也是如此。

3、电子控制技术在家用电器上的应用越来越广泛电子控制技术应用于家用电器，产品实现高智能、全自动等特点，且产品的研发具有很好的后续性、灵活性科、广阔的发展前景。人们生活水平的提高和电子产品价格的下调，使家用电器采新技术具有很好的市场前景。

4、模糊控制是全自动滚筒洗衣机的发展趋势

模糊控制和传统控制相比，最根本的区别就是模糊控制不需要对被控对象建立精确的数学模型，但传统控制没有精确的数学模型作基础是根本不可行的。对于复杂的、非线性的、大滞后的、时变的系统来说，建立数学模型是非常难的，甚至是根本不可能的。模糊控制以操作者的经验和运行专家的知识作为控制策略，采用模糊数学的方法进行模糊推理，自动控制系统运行。全自动滚筒洗衣机的自动化、智能化控制证是一种难以建立精确数学模型的控制问题，采用模糊控制技术，可以很方便的控制洗衣干衣过程。内外波轮套涡流式洗衣机成功实现模糊控制的经验表明，滚筒洗衣机由模糊控制代替机械控制，是滚筒洗衣机发展的必然趋势。干衣经验和专业技术人员的洗衣、干衣知识，通过模糊推理的方法得出洗衣、干衣全过程的控制决策，从而实现洗衣、漂洗、脱水、干衣全过程的最优控制。

为实现上述目标，我们拟定如下技术实施方案：

(1)根据我国国情，总结洗涤经验

通过调查我国人们衣着质地的比例、脏污程度及常用沈涤剂的特点，进行各种水温下，最佳洗涤效果的试验总结、干衣效果试验，形成符合我国国情的洗衣知识库，得到控制规则集，以指导模糊控制器控制策略的形成。

(2)合理的模糊推理算法的选择用已有知识库及控制规则集，以模糊推理的方法得到模糊决策表，并选择合适的单片机，确定软硬件方案，完成模糊控制器的设计。本项目主要传感器有水位、温度、布量等，其中着重解决布量传感器。布量传感器：测量的方法在波轮套桶式洗衣机上比较成熟，而在全自动滚筒洗衣机上则还处于研制开发阶段。衣物的布量不同，电机启动或停止时的信号、参数也就不完全一样，比较这些信号，就可以测量得到衣物的重量。由于本机型采用无级调速电机，无级调速电机带有测速电机，所以测算布量的方法非常丰富，可以直接测量测速电机的波形，经过整形即得衣物的重量；也可和双速电机一样测电机的反电动势。水位传感器：采取将水位转换为气压的可靠方法。将水位传感器安装于箱体外部，洗衣机下部装橡胶管，导气管将橡胶管和水位传感器密封连接。向洗衣机外筒内注入水，外筒的水位达到一定高度后，橡胶管被水密封，外简内水位逐渐上升，封闭存橡胶管的。压强同水位成比例增大。此时，水位继电器本身气体的压力也住增大，橡胶膜片受压膨起。当压力达到设定值时，在橡胶膜片的推动F，水位继电器内的电气触点动作，常闭触点断开，常开触点闭合，控制器检测信号，关闭进水阀．停止进水：当滚筒内水位下降时，水位继电器内握力减小．橡胶膜片复位，电气触点也随之复位。温度传感器：在其它条件相同的情况下，由于水温的不同，洗衣机对衣物的洗涤效果是不佳的。因此，采用热敏电阻作为感温元件，敏感部分位于传感器的前端与金属外壳接触，通过输出电压的变化反映温度变化。将温度传感器安装于洗衣机的外部，温度传感器将水温转换为电信号输入单片机，洗衣机根掘测得水温，自动控制加热器工作过程。此传感器具有测温精确、向应速度快、轻便灵活、体积小、安装牢固、防漏水性能好、测温范围大等特点。

（3）采用恒温循环热风对脱水后的衣物进行烘干。衣物被甩干后，洗衣机的内部以洗涤方式运转。与此同时，烘干加热及鼓风裂开始工作，烘干加热器将加热室内的空气加热，快速旋转的蜗轮式风叶将热空气通阀门密封朝上端的通风口吹入，同时从冷凝器内补充空气进入鼓风泵。热空气通过翻潮湿的衣物，便衣物．的水分加速蒸发，形成饱和水蒸气，通道外筒后盖纳出通风口进入冷凝器内。从水管进的冷水不断喷洒入冷凝器内，将部分水蒸气冷凝成水，冷凝水经过j建滤器过滤，出摊水泵间歇地摊出机体，直至完成整个洗衣周期。

(4)断电技术

本机型应用了断电记忆技术，采用E2PROM作为过程中间参数的储存单元，洗衣机运行中电源断电时，能自动记忆断电瞬间的运行状态，恢复供电后，洗衣机能自动接断电时的状态继续运行，不需要用户的中间参与，安全又可靠。

(5)产品连续性

滚筒洗衣机为主导产品，已经实现了系列化，具有较强的连续性。基础上，对操作系统、控制系统和传感系统作了重大改动，对洗衣机的箱体、减震系统、干衣系绕、传动系统等采用较大改动，与技术制造或基本建设具有很好的连续性。

第二章：模糊控制理论和技术基础

模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。该方法首先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理后得到的输出量加到执行器上。

（模糊控制原理框图）

模糊控制器（Fuzzy Controller—FC）也称为模糊逻辑控制器（Fuzzy Logic Controller—FLC）,由于所采用的模糊控制规则是由模糊理论中模糊条件语句来描述的，因此模糊控制器是一种语言型控制器，故也称为模糊语言控制器（Fuzzy Language Controller—FLC）。

模糊控制器的组成框图如图所示。

1. 模糊化接口（Fuzzy interface）

模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于控制输出的求解，因此它实际上是模糊控制器的输入接口。它的主要作用是将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量。对于一个模糊输入变量e，其模糊子集通常可以作如下方式划分：

（1）={负大，负小，零，正小，正大}={NB, NS, ZO, PS, PB}

（2）={负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}={NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB} （3）={大，负中，负小，零负，零正，正小，正中，正大}={NB, NM, NS, NZ, PZ, PS, PM, PB}

用三角型隶属度函数表示如图所示。

2. 知识库（Knowledge Base—KB）

知识库由数据库和规则库两部分构成。

（1）数据库（Data Base—DB）数据库所存放的是所有输入、输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值（即经过论域等级离散化以后对应值的集合），若论域为连续域则为隶属度函数。在规则推理的模糊关系方程求解过程中，向推理机提供数据。

（2）规则库（Rule Base—RB）模糊控制器的规则是基于专家知识或手动操作人员长期积累的经验，它是按人的直觉推理的一种语言表示形式。模糊规则通常有一系列的关系词连接而成，如if-then、else、also、end、or等，关系词必须经过“翻译”才能将模糊规则数值化。最常用的关系词为if-then、also，对于多变量模糊控制系统，还有and等。例如，某模糊控制系统输入变量为（误差）和（误差变化），它们对应的语言变量为E和EC，可给出一组模糊规则：

R1: IF E is NB and EC is NB then U is PB

R2: IF E is NB and EC is NS then U is PM

通常把if…部分称为“前提部，而then…部分称为“结论部”，其基本结构可归纳为If A and B then C,其中A为论域U上的一个模糊子集，B是论域V上的一个模糊子集。根据人工控制经验，可离线组织其控制决策表R, R是笛卡儿乘积集上的一个模糊子集，则某一时刻其控制量由下式给出：

C = （A×B）0R

式中×模糊直积运算；

模糊合成运算规则库是用来存放全部模糊控制规则的，在推理时为“推理机”提供控制规则。规则条数和模糊变量的模糊子集划分有关，划分越细，规则条数越多，但并不代表规则库的准确度越高，规则库的“准确性”还与专家知识的准确度有关。3．推理与解模糊接口（Inference and Defuzzy-interface）

推理是模糊控制器中，根据输入模糊量，由模糊控制规则完成模糊推理来求解模糊关系方程，并获得模糊控制量的功能部分。在模糊控制中，考虑到推理时间，通常采用运算较简单的推理方法。最基本的有Zadeh近似推理，它包含有正向推理和逆向推理两类。正向推理常被用于模糊控制中，而逆向推理一般用于知识工程学领域的专家系统中。

推理结果的获得，表示模糊控制的规则推理功能已经完成。但是，至此所获得的结果仍是一个模糊矢量，不能直接用来作为控制量，还必须作一次转换，求得清晰的控制量输出，即为解模糊。通常把输出端具有转换功能作用的部分称为解模糊接口。综上所述，模糊控制器实际上就是依靠微机（或单片机）来构成的。它的绝大部分

功能都是由计算机程序来完成的。随着专用模糊芯片的研究和开发，也可以由硬件逐步取代各组成单元的软件功能。

以水位的模糊控制为例，如图4-4所示。设有一个水箱，通过调节阀可向内注水和向外抽水。设计一个模糊控制器，通过调节阀门将水位稳定在固定点附近。按照日常的操作经验，可以得到基本的控制规则：

“若水位高于O点，则向外排水，差值越大，排水越快”；

“若水位低于O点，则向内注水，差值越大，注水越快”。

根据上述经验，按下列步骤设计模糊控制器：

水箱液位控制

1 确定观测量和控制量

定义理想液位O点的水位为h0，实际测得的水位高度为h，选择液位差将当前水位对于O点的偏差e作为观测量，

2 输入量和输出量的模糊化

将偏差e分为五级：负大（NB），负小（NS），零（O），正小（PS），正大（PB）。根据偏差e的变化范围分为七个等级：-3，-2，-1，0，+1，+2，+3。得到水位变化模糊表

水位变化划分表

控制量u为调节阀门开度的变化。将其分为五级：负大（NB），负小（NS），零（O），正小（PS），正大（PB）。并根据u的变化范围分为九个等级：-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4。得到控制量模糊划分表

控制量模糊划分表

3 模糊规则的描述

根据日常的经验，设计以下模糊规则：

（1）“若e负大，则u正大”

（2）“若e负小，则u正小”

（3）“若e为0，则u为0”

（4）“若e正小，则u负小”

（5）“若e正大，则u负大”

上述规则采用“IF A THEN B”形式来描述：

（1） if e=NB then u=NB

（2） if e=NS then u=NS

（3） if e=0 then u=0

（4） if e=PS then u=PS

（5） if e=PB then u=PB

根据上述经验规则，可得模糊控制表

模糊控制表

4 求模糊关系

模糊控制规则是一个多条语句，它可以表示为U×V上的模糊子集，即模糊关系R：其中规则内的模糊集运算取交集，规则间的模糊集运算取并集。

由以上五个模糊矩阵求并集（即隶属函数最大值），得：

模糊决策：模糊控制器的输出为误差向量和模糊关系的合成：U = eou当误差e为NB时，e = [1.0 0.5 0 0 0 0 0]控制器出为:

控制量的反模糊化

由模糊决策可知，当误差为负大时，实际液位远高于理想液位，e=NB，控制器的输

出

为一模糊向量，可表示为：

如果按照“隶属度最大原则”进行反模糊化，则选择控制量为 u = -4 ，即阀门的

开度应关大一些，减少进水量。

仿真：按上述步骤，设计水箱模糊控制的Matlab仿真程序。通过该程序，可实现模糊控制的动态仿真。模糊控制响应表见表4-4所示。取偏差e=-3，运行该程序，得u =-3.1481。

模糊控制响应表

模糊控制规则是一个多条语句，它可以表示为U×V上的模糊子集，即模糊关系R：其中规则内的模糊集运算取交集，规则间的模糊集运算取并集。

控制量的反模糊。

在确定性控制系统中，根据输入变量和输出变量的个数，可分为单变量控制系统和多变量控制系统。在模糊控制系统中也可类似地划分为单变量模糊控制和多变量模糊控制。

在单变量模糊控制器（Single Variable Fuzzy Controller—SVFC）中，将其输入变量的个数定义为模糊控制的维数。

一维模糊控制器如图所示，一维模糊控制器的输入变量往往选择为受控量和输入给定的偏差量E。由于仅仅采用偏差值，很难反映过程的动态特性品质，因此，所能获得的系统动态性能是不能令人满意的。这种一维模糊控制器往往被用于一阶被控对象。

二维模糊控制器如图所示，二维模糊控制器的两个输入变量基本上都选用受控变量和输入给定的偏差E和偏差变化EC，由于它们能够较严格地反映受控过程中输出变量的动态特性，因此，在控制效果上要比一维控制器好得多，也是目前采用较广泛的一类模糊控制器

三维模糊控制器如图所示，三维模糊控制器的三个输入变量分别为系统偏差量E、偏差变化量EC和偏差变化的变化率ECC。由于这些模糊控制器结构较复杂，推理运算时间长，因此除非对动态特性的要求特别高的场合，一般较少选用三维模糊控制器。

模糊控制系统所选用的模糊控制器维数越高，系统的控制精度也就越高。但是维数选择太高，模糊控制规律就过于复杂，这是人们在设计模糊控制系统时，多数采用二维控制器的原因。

2 多变量模糊控制器

一个多变量模糊控制器（Multiple Variable Fuzzy Controller）系统所采用的模糊控制器，具有多变量结构，称之为多变量模糊控制器。如图4-6所示。

要直接设计一个多变量模糊控制器是相当困难的，可利用模糊控制器本身的解耦特点，通过模糊关系方程求解，在控制器结构上实现解耦，即将一个多输入-多输出（MIMO）的模糊控制器，分解成若干个多输入-单输出（MISO）的模糊控制器，这样可采用单变量模糊控制器方法设计。

模糊控制系统分类

1 按信号的时变特性分类

（1）恒值模糊控制系统

系统的指令信号为恒定值，通过模糊控制器消除外界对系统的扰动作用，使系统的输出跟踪输入的恒定值。也称为“自镇定模糊控制系统”，如温度模糊控制系统。

（2）随动模糊控制系统

系统的指令信号为时间函数，要求系统的输出高精度、快速地跟踪系统输入。也称为“模糊控制跟踪系统”或“模糊控制伺服系统”。

2 按模糊控制的线性特性分类

对开环模糊控制系统S，设输入变量为u，输出变量为v。对任意输入偏差Δu和输出偏差Δv，满足Δv /Δu = k 。

3 按静态误差是否存分类

（1）有差模糊控制系统

将偏差的大小及其偏差变化率作为系统的输入为有差模糊控制系统。

（2）无差模糊控制系统

引入积分作用，使系统的静差降至最小。

4按系统输入变量的多少分类

控制输入个数为1的系统为单变量模糊控制系统，控制输入个数>1的系统为多变量模糊控制系统。

第3节模糊控制器的设计

3.1、模糊控制器的设计步骤

模糊控制器最简单的实现方法是将一系列模糊控制规则离线转化为一个查询表（又称为控制表）。这种模糊控制其结构简单，使用方便，是最基本的一种形式。本节以单变量二维模糊控制器为例，介绍这种形式模糊控制器的设计步骤，其设计思想是设计其他模糊控制器的基础。

模糊控制器的结构

单变量二维模糊控制器是最常见的结构形式。

2 定义输入输出模糊集

对误差E、误差变化EC及控制量u的模糊集及其论域定义如下：

E、EC和u的模糊集均为：E、EC的论域均为：{-3，-2，-1，0，1，2，3}

u的论域为：{ -4.5 , -3 , -1.5 , 0 , 1 , 3 ,4.5 }

3 定义输入输出隶属函数

模糊变量误差E、误差变化EC及控制量u的模糊集和论域确定后，需对模糊语言变量确定隶属函数，确定论域内元素对模糊语言变量的隶属度。

4 建立模糊控制规则

根据人的经验，根据系统输出的误差及误差的变化趋势来设计模糊控制规则。模糊控制规则语句构成了描述众多被控过程的模糊模型。

5 建立模糊控制表

模糊控制规则可采用模糊规则表4-5来描述，共49条模糊规则，各个模糊语句之间是或的关系，由第一条语句所确定的控制规则可以计算出u1。同理，可以由其余各条语句分别求出控制量u2,…,u49，则控制量为模糊集合U可表示为 u = u1+u2+A+u49

模糊规则表

6 模糊推理

模糊推理是模糊控制的核心，它利用某种模糊推理算法和模糊规则进行推理，得出最终的控制量。

7 反模糊化

通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合。但在实际模糊控制中，必须要有一个确定值才能控制或驱动执行机构。将模糊推理结果转化为精确值的过程称为反模糊化。常用的反模糊化有三种：

(1)最大隶属度法

不考虑输出隶属度函数的形状，只考虑最大隶属度处的输出值。因此，难免会丢失许多信息。它的突出优点是计算简单。在一些控制要求不高的场合，可采用最大隶属度法。

(2) 重心法

为了获得准确的控制量，就要求模糊方法能够很好的表达输出隶属度函数的计算结果。重心法是取隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心为模糊推理的最终输出值，即

对于具有m个输出量化级数的离散域情况

与最大隶属度法相比较，重心法具有更平滑的输出推理控制。即使对应于输入信号的微小变化，输出也会发生变化。

加权平均法

工业控制中广泛使用的反模糊方法为加权平均法，输出值由下式决定

其中系数的选择根据实际情况而定。不同的系数决定系统具有不同的响应特性。当系数取隶属度时，就转化为重心法。

反模糊化方法的选择与隶属度函数形状的选择、推理方法的选择相关

Matlab提供五种解模糊化方法：（1）centroid：面积重心法；（2）bisector：

面积等分法；（3）mom：最大隶属度平均法；（4）som最大隶属度取小法；（5）lom：大隶属度取大法；

在Matlab中，可通过setfis()设置解模糊化方法，通过defuzz()执行反模糊化运算。

例如，重心法通过下例程序来实现：

x=-10:1:10;

mf=trapmf(x,[-10,-8,-4,7]);

xx=defuzz(x,mf,’centroid’);

在模糊控制中，重心法可通过下例语句来设定：

a1=setfis(a,'DefuzzMethod','centroid')

其中a为模糊规则库。

3.2 模糊控制器的Matlab仿真

根据上述步骤，建立二输入单输出模糊控制系统，该系统包括两个部分，即模糊控制器的设计和位置跟踪。

1．模糊控制器的设计

模糊规则表如表4-5所示，控制规则为49条。误差、误差变化率和控制输入的范围均为。通过运行showrule(a)，可得到用于描述模糊系统的49条模糊规则。控制器的响应表如表4-6所示。模糊规则表

模糊规则表

模糊响应表

模糊控制器的设计仿真程序见chap4_2.m。在仿真时，模糊推理系统可由命令plotfis(a2)得到。系统的输入输出隶属度函数如图4-7至4-9所示。

偏差隶属度函数

偏差变化率隶属度函数

2．模糊控制位置跟踪

被控对象为