模糊控制原理与应用实验分析
洗衣机模糊控制仿真实验报告
洗衣机模糊控制仿真实验报告一、实验目的本实验旨在通过对洗衣机运行过程的模糊控制仿真实验，帮助学生更好地了解模糊控制的基本原理和实现方法。
二、实验原理洗衣机模糊控制系统主要包括模糊控制器、模糊推理机和输出规则等三个部分。
模糊控制器是模糊系统的核心部分，其主要作用是将输入信号转化为模糊集，并将控制输出信号转化为真实输出信号。
模糊控制器的输入为洗衣机工作状态的一些参数，例如水位、温度等，输出为洗衣机运行状态的一些控制命令，例如加热、搅拌等。
模糊推理机是由一系列规则组成的系统，它负责根据输入的模糊集和一组先验规则，进行模糊推理，得到控制输出信号的模糊集，即模糊控制器的中间变量。
输出规则主要为控制输出信号的模糊集赋值，即将模糊集中各个元素映射到真实输出信号的取值范围内。
三、实验步骤1、建立洗衣机的模糊控制系统模型，包括模糊控制器、模糊推理机和输出规则等。
2、设置洗衣机的运行参数，例如水位、温度等，作为模糊控制器的输入。
3、根据洗衣机的运行状态，制定一组先验规则，作为模糊推理机的输入，并进行模糊推理。
4、根据模糊推理得到的控制输出信号的模糊集，进行输出规则的映射，得到洗衣机的真实控制命令。
5、根据洗衣机的控制命令，模拟洗衣机的工作流程。
6、对洗衣机的工作流程进行仿真实验，并记录实验结果。
四、实验结果分析经过多次实验，得到了洗衣机的模糊控制系统的优化参数，能够实现洗衣机的良好控制。
通过对实验结果的分析，可以发现，模糊控制系统可以有效地调节洗衣机的运行状态，使其在不同的工作状态下保持稳定且高效的运行。
同时，模糊控制系统也具有很强的适应性和鲁棒性，可以自适应地调节参数，应对各种不同的运行环境。
五、实验总结本实验通过模拟洗衣机的工作流程，对模糊控制系统的基本原理和实现方法进行了深入探究，能够有效地帮助学生掌握模糊控制系统的设计和应用方法。
同时，在实验过程中，也需要注意对实验数据和结论的分析和总结，以便更好地优化模糊控制系统的参数和性能，实现最佳控制效果。
一阶倒立摆模糊控制实验报告
一阶倒立摆模糊控制实验报告一、实验目的本实验旨在通过模糊控制方法来控制一阶倒立摆系统，实现摆杆保持竖直的稳定控制。
二、实验原理1. 一阶倒立摆系统一阶倒立摆系统由一个垂直的支撑杆和一个在杆顶端垂直摆动的杆组成。
系统的输入为杆的控制力矩，输出为杆的角度。
系统的动力学方程可以表示为：Iθ''(t) + bθ'(t) + mgl sin(θ(t)) = u(t)其中，I为倒立摆的转动惯量，b为摩擦阻尼系数，θ为倒立摆的角度，m为倒立摆的质量，l为杆的长度，g为重力加速度，u为输入的控制力矩。
2. 模糊控制方法模糊控制方法是一种基于模糊逻辑的控制方法，通过将模糊集合与模糊规则相结合，构建模糊控制器来实现对系统的控制。
在本实验中，可以使用模糊控制器来实现倒立摆系统的稳定控制。
三、实验步骤1. 搭建实验平台，包括倒立摆系统、传感器和执行器。
2. 训练模糊控制器a. 定义模糊集合：根据角度误差和角速度误差定义模糊集合，并确定模糊集合的划分方式。
b. 构建模糊规则：根据经验或系统建模，确定模糊规则。
c. 设计模糊控制器：根据模糊集合和模糊规则，设计模糊控制器，包括模糊推理和模糊解模块。
d. 调整模糊控制器参数：根据系统响应实验，根据控制效果调整模糊控制器参数。
3. 实施模糊控制a. 读取传感器数据：获取倒立摆的角度和角速度数据。
b. 计算控制器输出：根据模糊控制器和传感器数据计算控制力矩的输出。
c. 执行控制器输出：将控制力矩作用在倒立摆上。
4. 监测系统响应：实时监测倒立摆的角度和角速度，判断控制效果。
5. 调整模糊控制器参数：根据实验监测结果，调整模糊控制器参数，以提高控制效果。
四、实验结果分析通过实验，我们可以观察到倒立摆系统在模糊控制下的稳定控制效果。
通过实时监测倒立摆的角度和角速度，可以验证控制器的性能。
实验结果可以通过绘制控制力矩输入和倒立摆角度响应曲线，以及观察系统的稳态误差来分析。
模糊控制理论及工程应用
模糊控制理论及工程应用模糊控制理论是一种能够处理非线性和模糊问题的控制方法。
它通过建立模糊规则和使用模糊推理来实现对系统的控制。
本文将介绍模糊控制理论的基本原理，以及其在工程应用中的重要性。
一、模糊控制理论的基本原理模糊控制理论是由扬·托东（Lotfi Zadeh）于1965年提出的。
其基本原理是通过建立模糊规则，对系统的输入和输出进行模糊化处理，然后利用模糊推理来确定系统的控制策略。
模糊规则是一种类似于“如果...那么...”的表达式，用于描述输入和输出之间的关系。
模糊推理则是模糊控制系统的核心，它通过将模糊规则应用于模糊化的输入和输出，来确定控制的动作。
二、模糊控制理论的工程应用模糊控制理论在工程应用中具有广泛的应用价值。
下面将分别介绍其在机械控制和电力系统控制中的应用。
1. 机械控制模糊控制理论在机械控制领域有着重要的应用。
其优势在于能处理非线性和模糊问题，使得控制系统更加鲁棒和稳定。
例如，在机器人控制中，模糊控制可实现对复杂环境的适应性和灵活性控制，使机器人能够自主感知和决策。
此外，模糊控制还可以应用于精密仪器的控制，通过建立模糊规则和模糊推理，实现对仪器位置和姿态的精确控制。
2. 电力系统控制模糊控制理论在电力系统控制领域也有着重要的应用。
电力系统是一个复杂的非线性系统，模糊控制通过建立模糊规则和模糊推理，可以实现对电力系统的稳定性和性能进行优化。
例如，在电力系统调度中，模糊控制可以根据不同的负荷需求和发电能力，实现对发电机组的出力控制，保持电力系统的稳定运行。
此外，模糊控制还可以应用于电力系统中的故障诊断和故障恢复，通过模糊推理，快速准确地定位和修复故障。
三、总结模糊控制理论是一种处理非线性和模糊问题的有效方法。
其基本原理是通过建立模糊规则和使用模糊推理来实现对系统的控制。
模糊控制理论在机械控制和电力系统控制等工程领域有着广泛的应用。
它能够提高控制系统的鲁棒性和稳定性，并且能够适应复杂的环境和变化，具有良好的控制效果。
模糊控制理论及应用
模糊控制理论及应用模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够应对现实世界的不确定性和模糊性。
本文将介绍模糊控制的基本原理、应用领域以及未来的发展趋势。
一、模糊控制的基本原理模糊控制的基本原理是基于模糊逻辑的推理和模糊集合的运算。
在传统的控制理论中，输入和输出之间的关系是通过精确的数学模型描述的，而在模糊控制中，输入和输出之间的关系是通过模糊规则来描述的。
模糊规则由模糊的IF-THEN语句组成，模糊推理通过模糊规则进行，从而得到输出的模糊集合。
最后，通过去模糊化操作将模糊集合转化为具体的输出值。
二、模糊控制的应用领域模糊控制具有广泛的应用领域，包括自动化控制、机器人控制、交通控制、电力系统、工业过程控制等。
1. 自动化控制：模糊控制在自动化控制领域中起到了重要作用。
它可以处理一些非线性和模糊性较强的系统，使系统更加稳定和鲁棒。
2. 机器人控制：在机器人控制领域，模糊控制可以处理环境的不确定性和模糊性。
通过模糊控制，机器人可以对复杂的环境做出智能响应。
3. 交通控制：模糊控制在交通控制领域中有重要的应用。
通过模糊控制，交通信号可以根据实际情况进行动态调整，提高交通的效率和安全性。
4. 电力系统：在电力系统中，模糊控制可以应对电力系统的不确定性和复杂性。
通过模糊控制，电力系统可以实现优化运行，提高供电的可靠性。
5. 工业过程控制：在工业生产中，许多过程具有非线性和不确定性特点。
模糊控制可以应对这些问题，提高生产过程的稳定性和质量。
三、模糊控制的发展趋势随着人工智能技术的发展，模糊控制也在不断演进和创新。
未来的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 混合控制：将模糊控制与其他控制方法相结合，形成混合控制方法。
通过混合控制，可以充分发挥各种控制方法的优势，提高系统的性能。
2. 智能化：利用人工智能技术，使模糊控制系统更加智能化。
例如，引入神经网络等技术，提高模糊控制系统的学习和适应能力。
3. 自适应控制：模糊控制可以根据系统的变化自适应地调整模糊规则和参数。
模糊控制的基本原理
.模糊控制的基本原理模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制，它是模糊数学在控制系统中的应用，是一种非线性智能控制。
if条模糊控制是利用人的知识对控制对象进行控制的一种方法，通常用“then结果”的形式来表现，所以又通俗地称为语言控制。
一般用于无法以件，的经验和知识来很好熟练专家严密的数学表示的控制对象模型，即可利用人() 地控制。
因此，利用人的智力，模糊地进行系统控制的方法就是模糊控制。
模糊控制的基本原理如图所示：模糊控制系统原理框图它的核心部分为模糊控制器。
模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，然后将此量微机采样获取被控制量的精确值，实现一步模糊控制算法的过程是：作为模糊控制器的一个输入量，E；一般选误差信号E与给定值比较得到误差信号的模糊量可用相应的模糊语言EE的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差把); 实际上是一个模糊向量的模糊语言集合的一个子集e(e表示；从而得到误差E再由e和模糊控制规则R(模糊关系)根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u为：式中u为一个模糊量；为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量u进行非模糊化处理转换为精确量：得到精确数字量后，经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行一步控制；然后，进行第二次采样，完成第二步控制……。
这样循环下去，就实现了被控对象的模糊控制。
模糊控制(Fuzzy Control)是以模糊集合理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。
模糊控制同常规的控制方案相比，主要特点有：(1)模糊控制只要求掌握现场操作人员或有关专家的经验、知识或操作数据，不需要建立过程的数学模型，所以适用于不易获得精确数学模型的被控过程，或结构参数不很清楚等场合。
(2)模糊控制是一种语言变量控制器，其控制规则只用语言变量的形式定性的表达，不用传递函数与状态方程，只要对人们的经验加以总结，进而从中提炼出规则，直接给出语言变量，再应用推理方法进行观察与控制。
模糊控制系统原理及应用浅析
【 ｙｗｏ ｄ 】ｕｚ ｏｔ ｌＦ ｚｙｃｎｒｌ ｒＭｕｔ ｃｎｒｌ ｒ ｙｔｍ；ｅ － ｒａｉａ ｏ ； ｅ ｒｌ ｅｗ ｒｓ Ｋｅ ｒ ｓＦ ｚｙｃｎｒ ；ｕｚ ｏ ｔ ｌ ； ｌ—ｏ ｔ ｌ ｓｓｓｅ Ｓｌ ｏｇ ｚｔ ｎ Ｎ ｕａ ｔｏｋ ｏ ｏｅ ｉ ｏｅ ｆ ｎ ｉ ｎ
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引言
１６ ９ ５年 ．美 国加 利 福 尼 亚 大 学 的 自动 控 制 理 论 和 现 代 控 制 理 论
ＬＩＸｉ － ｕ ｎ ｙ
（ ｚ ｎ ｖ ｒｉ ， ｚ ｈ ｎ ｏ ｇ，７ ０ ５， ｈ ｎ ） Ｈｅ ｅＵ ｉｅ ｓ ｙ Ｈｅ ｅＳ ａ ｄ ｎ ２ ４ １ Ｃ ｉ ａ ｔ
【 ｂ ｔａｔＡｔｒｂｉｆ ｅｃ源自ｂｎ ｈ ａｉ ｔｅｒ ｆｆｚｙｃｎｒｌ ｔｅｐｉｃ ｌ ｎ ｒｃｄ ｒ ｆｆｚｙｃｎｒｌ ｒＳｄ ｓ ｎ ｉ ｄｓｕｓｄ ｉ Ａ ｓ ｃ］ ｆ ｒ ｌ ｄｓｒ ｉｇｔｅｂ ｓ ｈ ｏｙｏ ｕｚ ｏ ｔ ， ｈ ｒ ｉ ｅａｄ ｐｏｅｕｅｏ ｕｚ ｏｔ ｌ ’ ｅｉ ｓ ｉ ｓｅ ｎ ｒ ｅ ｅｙ ｉ ｃ ｏ ｎｐ ｏｅ ｇ ｃ
应 用进 行 了分 析 。
【 键词 】 糊控制 ； 糊控制 器； 关 模 模 多控 制 器 系统 ； 自组 织 ； 经 网络 神
Ａｎ ｌ ｓｓｏｆＢａ ｉ ｉ ｃ ｐ ｅ ｏ ａ ｙ ｉ ｓｃ Ｐｒ ｎ ｉ ｌ ｆＦｕｚ ｙ Ｃｏ ｔ ｏ ｓｅ ａ ｖ ｌＡｐｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｚ ｎ ｒ ｌＳｙ ｔ ｍ ｎｄ Ｎｏ ｅ ｌｃ ｔｏ ｓ
输 出 的模 糊 量 及 隶 属 度 ， 转换 成 与之 对 应 的精 确量 。 时 ， 识 库 向 决 同 知 策 逻 辑 提供 控 制规 则 ， 由决 策 逻 辑执 行 推理 过 程 ， 断 出 输 出模 糊 量 。 推
模糊控制算法原理
模糊控制算法原理
模糊控制是一种基于经验的控制方法，它可以处理不确定性、模糊性和复杂性等问题，因此在工业控制、自动化、机器人等领域得到了广泛应用。
模糊控制算法的基本原理是将输入变量和输出变量映射成模糊集合，通过模糊推理来得到控制输出。
在这个过程中，需要使用模糊逻辑运算和模糊推理规则进行计算，最终得到模糊输出，再通过去模糊化转换为实际控制信号。
模糊控制算法的关键是如何构建模糊规则库。
规则库是由一系列模糊规则组成的，每个模糊规则包括一个前提和一个结论。
前提是由输入变量的模糊集合组成的，结论是由输出变量的模糊集合组成的。
在构建规则库时，需要依据专家经验或实验数据来确定模糊集合和模糊规则。
模糊控制算法的实现过程包括模糊化、模糊推理和去模糊化三个步骤。
模糊化是将输入变量映射成模糊集合的过程，它可以通过隶属度函数将输入变量的值转换为对应的隶属度值，表示它属于各个模糊集合的程度。
模糊推理是根据模糊规则库进行推理的过程，它可以通过模糊逻辑运算来计算各个规则的置信度，进而得到模糊输出。
去模糊化是将模糊输出转换为实际控制信号的过程，它可以通过一些去模糊化方法来实现，比如最大隶属度法、平均值法等。
模糊控制算法的优点是可以处理不确定性和模糊性，适用于复杂系统的控制；缺点是需要依赖专家经验或实验数据来构建规则库，而且计算复杂度较高，运算速度较慢。
因此，在实际应用中需要根据具体情况来选择控制算法。
模糊控制算法是一种基于经验的控制方法，可以处理不确定性、模糊性和复杂性等问题，在工业控制、自动化、机器人等领域得到了广泛应用。
在实际应用中，需要根据具体情况来选择控制算法，以保证控制效果和运算速度的平衡。
模糊控制系统的工作原理
模糊控制系统的工作原理模糊控制系统是一种常用于处理复杂控制问题的方法，其原理是通过模糊化输入变量和输出变量，建立模糊规则库，从而实现对非精确系统的控制。
本文将详细介绍模糊控制系统的工作原理。
一、模糊化输入变量模糊化输入变量是模糊控制系统的第一步，其目的是将非精确的输入变量转化为可处理的模糊语言变量。
这一步骤一般包括两个主要的过程：隶属函数的选择和输入变量的模糊化。
对于每一个输入变量，需要选择合适的隶属函数来表示其模糊化程度。
常用的隶属函数包括三角形隶属函数、梯形隶属函数、高斯隶属函数等。
通过调整隶属函数的参数，可以控制输入变量的隶属度，进而确定输入变量的模糊程度。
在选择隶属函数之后，需要对输入变量进行模糊化处理。
这是通过将输入变量与相应的隶属函数进行匹配，确定输入变量在每个隶属函数上的隶属度。
通常采用的方法是使用模糊集合表示输入变量的模糊程度，例如“高度模糊”、“中度模糊”等。
二、建立模糊规则库建立模糊规则库是模糊控制系统的核心部分，其目的是将模糊化后的输入变量与模糊化后的输出变量之间的关系进行建模。
模糊规则库一般由若干个模糊规则组成，每个模糊规则由一个或多个模糊条件和一个模糊结论组成。
模糊条件是对输入变量进行约束的条件，而模糊结论则是对输出变量进行控制的结果。
在建立模糊规则库时，需要根据具体控制问题的特点和实际需求，确定合适的模糊规则。
一般情况下，通过专家经验或者实验数据来确定模糊规则，以得到最佳的控制效果。
三、推理机制推理机制是模糊控制系统的关键环节，其目的是通过将输入变量的模糊程度与模糊规则库进行匹配，得到对输出变量的模糊控制。
推理机制一般包括模糊匹配和模糊推理两个步骤。
在模糊匹配的过程中，根据输入变量的模糊程度和模糊规则的条件，计算每个模糊规则的激活度。
激活度是输入变量满足模糊规则条件的程度，可以通过模糊逻辑运算进行计算。
在模糊推理的过程中，根据模糊匹配的结果和模糊规则库中的模糊结论，使用模糊逻辑运算得到对输出变量的模糊控制。
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模糊控制原理与应用实验讲义实验学时： 4单位：电信学院撰写人：谢仕宏审核：周强、亢洁、王素娥题目：模糊控制系统建模与仿真分析 (3)一、实验目的 (3)二、实验学时：4学时 (3)三、实验原理 (3)四、实验内容 (9)题目：模糊控制系统建模与仿真分析一、实验目的1、熟悉Matlab软件的基本操作方法2、掌握用matlab/Fuzzy logic toolbox进行模糊控制系统建模仿真的基本方法。
3、熟悉模糊控制系统设计的基本方法二、实验学时：4学时三、实验原理MATLAB R2008提供了建立模糊逻辑推理系统的仿真工具箱——Fuzzy Logic Toolbox，版本为Fuzzy Logic Toolbox2.2.7。
建立模糊逻辑推理系统有两种基本方法，第一种方法是借助模糊推理系统编辑器（Fuzzy Logic Editor）的图形界面工具建立模糊逻辑推理系统，第二种方法是利用命令建立模糊逻辑推理系统。
第一种方法使用简单、建模方便，适合于初学模糊逻辑控制系统建模与仿真的读者。
第二种方法稍难一些，但对深入了解模糊逻辑推理系统的MATLAB仿真知识大有帮助。
下面分别讲述两种方法，读者可自行选择阅读。
1模糊逻辑工具箱图形界面工具模糊逻辑工具箱图形工具是为了方便用户建立模糊推理系统而推出的图形化设计工具，在这里可快速方便的建立模糊推理系统并观测模糊规则、推理输出等。
模糊逻辑推理图形工具主要包括：基本模糊推理系统编辑器（fuzzy）、隶属函数编辑器（mfedit）、模糊规则编辑器（ruleedit）、模糊规则观测器（ruleview）、模糊推理输入输出曲面观测器（surfview）。
下面分别介绍它们的基本使用方法。
1.1基本模糊推理系统编辑器在Command Windows输入“fuzzy”命令，弹出如下图 1所示的“FIS Editor”（模糊推理系统编辑器）窗口。
在这里可以对包括输入、输出模糊语言变量的名称、模糊推理系统的类型和名称、模糊逻辑推理的各种运算（与、或、蕴含、规则合成、解模糊化）等高层属性进行编辑。
同时,还可以打开模糊推理系统的隶属函数编辑器（mfedit）、模糊规则编辑器（ruleedit）、模糊规则观测器（ruleview）、模糊推理输入输出曲面观测器（surfview）。
图 1 “FIS Editor”窗口1.“File”菜单在图 1所示的菜单栏中单击“File”菜单，弹出如图 2（a）所示的下拉菜单。
单击“New FIS”菜单可弹出下级菜单，在这里可新建模糊推理系统，模糊推理系统的类型有Mamdani 和Sugeno两种。
单击“Import”菜单，可打开下级菜单，可实现从工作空间（From Workspace）或磁盘文件（From file）读入数据的功能。
单击“Export”菜单，在弹出的下级菜单中，单击“To Workspace”菜单，可将当前模糊推理系统保存到工作空间，单击“To File”菜单，可将当前模糊推理系统保存到磁盘文件上。
单击“Print”菜单，可打印当前模糊推理系统。
单击“Close”菜单可关闭当前模糊推理系统。
2.“Edit”菜单在图 1所示的菜单栏中单击“Edit”菜单，弹出如图 2(b)所示的模糊推理系统编辑菜单。
在图 2（b）中单击“Undo”菜单可取消当前操作，单击“Add Variable”菜单可添加输入变量（Input）或输出变量（Output），单击“Remove Selected Variable”菜单可删除当前变量，单击“Membership Functions”菜单可弹出隶属函数编辑器，单击“Rules”菜单可弹出规则编辑器。
3.“View”菜单在图 1所示的菜单栏中单击“View”菜单，弹出如图 2（c）所示的下拉菜单。
在图 2(c)中，单击“Rules”菜单弹出规则观测器窗口，单击“Surface”菜单弹出模糊推理系统输入输出关系曲面。
图 2模糊推理系统编辑器菜单4.输入输出变量编辑选择输入或输出变量显示区，在图 1的右下角将显示当前变量的名称及类型，在这里可修改当前变量的名称。
如果用鼠标左键双击输入或输出变量显示区，则可以打开隶属函数编辑器（Membership Function Editor）。
双击模糊推理系统名称、类型显示区，可以打开规则编辑器（Rule Editor）。
5．模糊推理基本算法设置在图 1的左下角，可以选择模糊逻辑推理的基本运算方法。
例如在“And Method”（与）操作方法里，可以选择“min”、“prod”。
在“Or Method”（或）操作方法里，可以选择“max”、“probor”、在“Implication”（蕴涵）操作方法里可以选择“min”、“prod”。
在“Aggregation”（规则合成）方法里可以选择“max”、“sum”和“probor”。
在“Defuzzification”（解模糊化）方法里可以选择“centroid”、“bisector”、“mom”、“lom”、“som”。
解模糊化方法的基本含义如下：（1）max——求最大值，y=max（a，b）返回a、b中较大数值。
（2）min——求最小值，y=min返回a、b中较小数值。
（3）prod——求乘积，y=prod返回a、b的乘积。
（4）prob——代数和，y=probor（[a，b]）返回值为y=a+b-a*b。
（5）centroid——重心法又称质心法（6）bisector——面积平分法（7）mom——最大隶属度平均值法（8）lom——最大隶属度最大值法（9）som——最大隶属度最小值法例如进行基本设置后小费计算的模糊推理系统基本编辑窗口如图 3所示。
图 3 编辑后小费计算模糊推理系统编辑窗口1.2 隶属度函数编辑器（mfedit）在图 1所示的“FIS Editor”编辑窗口中，单击输入（或输出）变量，或者单击菜单【Edit】→【Membership Function Editor】，弹出如图 4所示的隶属函数编辑器。
1.菜单栏隶属度函数编辑器的文件(File)菜单和视图(View)菜单与模糊推理系统编辑窗口内容及功能一样，如图 5（a）所示。
编辑（Edit）菜单如图 5(b)菜单，可对隶属函数进行添加（Add MFs）、删除（Remove Selected MF、Remove all MFs）等操作，还可以打开模糊推理系统编辑器（FIS Properties）和规则编辑器（Rules）。
2.隶属函数编辑在图 4的左上角为模糊推理系统的模糊语言变量区，右上角为当前模糊语言变量的隶属函数曲线，左下角为当前变量的名称、类型显示及论域编辑区，右下角为当前隶属函数名称、类型、参数编辑区。
这里隶属函数的类型有：trimf——三角形隶属函数trapmf——梯形隶属函数gbellmf——钟形隶属函数gaussmf——高斯形隶属函数gauss2mf——高斯2形隶属函数sigmf——sigmoid形隶属函数pimf——“ ”形隶属函数smf——“S”形隶属函数zmf——“Z”形隶属函数图 4 隶属函数编辑器图 5 隶属度函数不编辑器菜单图6编辑后的模糊语言变量的隶属函数1.3 模糊规则编辑器（Ruleedit）在图 1所示的“FIS Editor”编辑窗口中双击模糊推理系统名称“tipper”，或者单击【Edit】→【Rules】菜单，弹出如图 7所示的模糊规则编辑器。
1.菜单操作模糊规则编辑器的“File”菜单、“View”菜单与前面相同，“Edit”菜单有“Undo”、“FIS properties”和“Menbership Function Editor”三个下拉菜单，如图 8（a）所示，可进行取消、打开模糊推理系统基本编辑器、隶属函数编辑器操作。
在图 8（b）所示的选择 (Opetion) 菜单里，可以选择模糊规则的显示语言及类型，显示语言有：“English”（英语）、“Deutsch”(德语)和“Francais”（法语），规则显示类型有：“Verbose”（语言型）、“Symbolic”（符号型）和“Indexed”（索引型）。
2.规则添加在图 7的变量语言值列表区选择相应的模糊变量语言值，单击“Add Rule”即可添加规则，如果选中图 7中的某条模糊规则，单击“Delete Rule”可删除该条规则，如果单击“change Rule”可修改规则。
同时在“Connection”（模糊语言变量连接）区可选择输入模糊语言变量之间的连接关系。
而在“Weight”（权重）设置区可设置该条规则的权重。
图7 模糊规则编辑器图8 模糊规则编辑器的Edit和Option菜单图9规则编辑后的规则显示区1.4 模糊规则观察器（RuleView）在模糊推理系统编辑窗口、隶属函数编辑窗口、模糊规则编辑窗口中单击“View”菜单，在弹出的下拉菜单中单击“Rules View”菜单，弹出如图 10所示的规则观察器。
1.5 模糊推理输入输出曲面观察器（Surfview）在模糊推理系统编辑窗口、隶属函数编辑窗口、模糊规则编辑窗口中单击“View”菜单，在弹出的下拉菜单中单击“Surfview”菜单，弹出如图 11所示的输入输出曲面观察器。
图11所示为小费计算的输入输出曲面关系图。
图10 规则观测器图11 输入输出关系曲面观测器图四、实验内容1、教材第四章4-7节例题。