智能控制06-模糊控制设计总结优缺点与改进
模糊控制心得

模糊控制心得模糊控制的心得体会一、模糊控制的定义所谓模糊控制,就是对难以用已有规律描述的复杂系统,采用自然语言(如大、中、小)加以叙述,借助定性的、不精确的及模糊的条件语句来表达,模糊控制是一种基于语言的智能控制。
模糊控制是近代控制理论中建立在模糊集合理论基础上的一种基于语言规则与模糊推理的控制理论,是智能控制的一个重要分支。
二、模糊控制的发展史模糊理论(Fuzzy Logic)是在美国加州大学教授L.A.Zadeh于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的,主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。
美国加州大学的L.A.Zadeh教授在1965年发表了著名论文,文中首次提到了表达事物模糊性的重要概念:隶属函数。
从而突破了19世纪末笛卡尔的经典集合理论,奠定了模糊理论的基础。
1966年P.N.Marinos发表模糊逻辑的研究报告。
1974年L.A.Zadeh发表模糊推理的研究报告。
从此,模糊理论成了一个热门的课题。
1974年,英国的E.H.Mamdani首次用模糊逻辑和模糊推理实现了世界上第一个实验性的蒸汽机控制,并取得了比传统的直接数字控制算法更好的效果,从而宣告模糊控制的诞生。
1980年丹麦的L.P.Holmblad和Ostergard在水泥窑炉采用模糊控制并取得了成功,这是第一个商业化的有实际意义的模糊控制器。
三、模糊控制理论的特点模糊控制在动力系统控制、船舶自动驾驶、智能机器人和锅炉控制等方面已得到广泛应用。
目前,在工业上投入运行的模糊控制器,大多由一组模糊控制规则组成,通过一定的模糊推理机制确定控制作用。
模糊控制(fuzzy control, FC)是以模糊集合论、模糊语言变量及其模糊逻辑推理为1基础的计算机智能控制。
与常规控制方法相比具有以下几个优点。
(1)模糊逻辑比常规逻辑更接近人直观的思维方式,控制系统的设计不要求掌握受控对象精确的数学模型,只需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据;经常选用的隶属函数都比较简单,而所需要的控制规则不会过多,从这些简单的建造模块出发,系统却可以完成非常复杂的任务。
模糊控制的优缺点 (自动保存的)

(2) 和各种智能优化算法相结合的模糊控制。各种智能优化算
法(如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等)能够对模糊
控制规则进行动态寻优,故能在线修改模糊控制规则,改善系统的控制品质。
(3) 专家模糊控制。专家模糊是将专家系统技术与模糊控制相
结合的产物。引入专家系统, 可进一步提高模糊控制的智能水平, 专家模糊控制保持了基于规则的方法和模糊集处理带来的灵活性, 同时又把专家系统技术的知识表达方法结合起来, 能处理更广泛的控制问题。
5.2模糊控制的缺点
(1)信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差;
(2)模糊控制的设计尚缺乏系统性,无法定义控制目标。
6.模糊数学
模糊数学就是利用数学知识研究和解决模糊现象。在数学和模糊现象之间架起了一座桥梁。
6.1模糊集合的概念
每一个概念都有内涵和外延。
内涵就是指概念的本质属性的集合。外延就是符合某种本质属性的全体对象的集合。模糊数学的基础就是模糊理论集。
在模糊集合涉及到的论域U上,给定了一个映射A,A:U [0,1]
, ,则称A为论域U上的模糊集合或者模糊子集; 表示U中各个元素 属于集合A的程度,称为元素 属于模糊集合A的隶属函数。当 是一个确定的 时,称 为元素 对于模糊集合A的隶属度。
F集合引出的几个概念
1)模糊数:支集,Supp A={ | U, >0}称为Supp A为F集合A的支集。(supporter)。Ker A={ | U, =1}则称Ker A为F集合A的核(kernel)。Ker A 的模糊集合A称为正规F集。
目前模糊控制规则中模糊子集的一般选取都是以下3种: e= {
负大, 负小, 零, 正小, 正大} = {NB, NS, ZO, PS,PB }或e =负大
智能控制技术(模糊控制)

INTELLIGENT CONTROL
随着系统复杂程度的提高,将难以建立系统的精 确数学模型和满足实时控制的要求。 人们希望探索一种除数学模型以外的描述手段和 处理方法。 例如: 骑自行车 水箱水温控制
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
模糊控制就是模仿上述人的控制过程,其中包 含了人的控制经验和知识。从这个意义上来说,模 糊控制也是一种智能控制。模糊控制方法既可用于 简单的控制对象,也可用于复杂的过程。 模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。 1965年L.A.Zandeh(美国教授)首先提出了模糊集 合的概念。 1974年E.H.Mamdani(英国教授)首先将模糊集合 理论应用于加热器的控制。 典 型 例 子
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
二、模糊控制的特点 特点: (1)无需知道被控对象的数学模型 (2)是一种反映人类智慧思维的智能控制 (3)易被人接受 (4)构造容易 (5)鲁棒性好
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
第二节
模糊集合论基础 一、模糊集合的概念 二、模糊集合的运算 三、隶属函数的建立 四、模糊关系
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
现代控制系统的数学模型难以通过传统的数学工具 来描述。就是说,采用数学工具或计算机仿真技术的传 统控制理论,已无法解决此类系统的控制问题。 从生产实践中可以看到,许多复杂的生产过程难以 实现的目标,可以通过熟练的操作工、技术人员或专家 的操作得到满意的控制效果。 如何有效地将熟练操作工、技术人员或专家的经验 知识和控制理论结合,去解决复杂系统的控制问题,就 是智能控制研究的目标。
智能控制 模糊控制论文

华北电力大学科技学院智能控制论文模糊控制的概述及模糊控制的应用姓名:班级:学号:日期:模糊控制的概述及模糊控制在污水处理中的应用摘要:模糊控制技术对工业自动化的进程有着极大地推动作用,本文简要讲述了模糊控制的定义、特点、原理和应用,简介模糊控制在污水处理中的应用。
并讲诉了模糊控制的发展。
关键词:模糊控制;污水处理。
An overview of the fuzzy control and fuzzy control in application ofwastewater treatmentAbstract:Fuzzy control of industrial process automation has greatly promoted the role, the paper briefly describes the definition of fuzzy control, characteristics, principles and applications, Introduction to fuzzy control in wastewater treatment applications. And complaints about the development of fuzzy control.Keywords: fuzzy control; sewage treatment.1 引言传统的自动控制控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(即传递函数模型或状态空间模型)的基础上,但是在实际中,很多系统的影响因素很多,油气混合过程、缸内燃烧过程等) ,很难找出精确的数学模型。
这种情况下,模糊控制的诞生就显得意义重大。
因为模糊控制不用建立数学模型不需要预先知道过程精确的数学模型。
2 概述刘金琨在《智能控制》教材里提到模糊控制的定义和特点:2.1定义:从广义上,可将模糊控制定义为:“以模糊集合理论、模糊语言变量及模糊推理为基础的一类控制方法”,或定义为:“采用模糊集合理论和模糊逻辑,并同传统的控制理论相结合,模拟人的思维方式,对难以建立数学模型的对象实施所谓一种控制方法”。
模糊控制及其应用

详细描述
模糊控制算法通过采集室内温度和人的舒适度信息,将这些信息模糊化处理后,根据模糊规则进行推理,输出相 应的温度调节指令,从而实现对空调温度的智能控制。这种控制方式能够避免传统控制方法中存在的过度制冷或 制热的问题,提高室内环境的舒适度。
易于实现
模糊控制器结构简单,易于实 现,能够方便地应用于各种控 制系统。
灵活性高
模糊控制器具有较强的灵活性 ,能够根据不同的需求和场景 进行定制和优化。
02
模糊控制的基本原理
模糊化
模糊化是将输入的精确值转换 为模糊集合中的隶属度函数的 过程。
模糊集合论是模糊控制的理论 基础,它通过引入模糊集合的 概念,将精确的输入值映射到 模糊集合中,从而实现了对精 确值的模糊化处理。
交通控制
智能交通系统
通过模糊控制技术,可以实现智 能交通系统的自适应调节,提高 道路通行效率和交通安全性能。
车辆自动驾驶
在车辆自动驾驶中,模糊控制技 术可以用于实现车辆的自主导航 、避障和路径规划等功能,提高 车辆的行驶安全性和舒适性。
04
模糊控制在现实问题中的应用案例
智能空调的温度控制
总结词
模糊控制器
模糊控制器是实现模糊控制的核心部件,通过将输入的精确量转 换为模糊量,进行模糊推理和模糊决策,最终输出模糊控制量。
模糊控制的发展历程
80%
起源
模糊控制理论起源于20世纪60年 代,由L.A.Zadeh教授提出模糊 集合的概念,为模糊控制奠定了 理论基础。
100%
发展
随着计算机技术的进步,模糊控 制技术逐渐得到应用和发展,特 别是在工业控制领域。
智能控制06-模糊控制设计总结优缺点及改进

3.3.4 变结构模糊控制
控制系统在实际运行中,往往会运行于不同的工作状态。在不同的工作状态, 控制的规则、输入输出的论域都不同。 可以将工作过程划分为几个状态,对不同的状态分别设计不同的模糊控制器。 系统在运行时,可以根据系统偏差、偏差变化率等状态特征,识别出系统所处 的状态,切换到所需的模糊控制器。
规则自校正模糊控制器
2)如何进行规则的校正?
对于一个二维模糊控制器,当输入变量偏差E、偏差变化EC和输出控制量 U的论域等级划分相同时,则其控制查询表可以近似归纳为:
U ( E EC ) / 2, E和U的极性相同时 U -( E EC ) / 2, E和U的极性相反时
在上式的基础上引入一个调整因子,则可得到一种带有调整因子的控制规 则:
当误差较大时,控制系统的主要任务是消除误差,加快响应速度, 这时对误差的加权应该大些; 当误差较小时,此时系统接近稳态,控制系统的主要任务是使系 统尽快稳定,减小系统超调,这就要求在控制规则中误差变化起的 作用大些,即对误差变化的加权大些。
因此,在不同的误差范围时,可以通过调整加权因子, 来实现控制规则的自调整。
3.3 模糊控制的改进方法
串联控制
复合控制器
模糊控 制器
+ +
PI 控制器
对象
当|E|≥1时, 系统的误差e和模糊控制器的输出u的和作为PI控制器的输入, 克 服不确定性因素的影响,且有较强的控制作用; 当|E|<1时, 模糊控制器输出断开,仅有e加到PI控制器的输入, 消除稳态误差。
3.3 模糊控制的改进方法
如果E、EC、U的论域和控制规则是确定的,那么模糊查询表是确定的, 也就是说,E、EC和U的关系是确定的,将这种关系可以用函数描述为: U(k)=f [E(k),EC(k)]
智能控制学习心得

智能控制的学习与总结智能控制的学习与思考一、我对智能控制的理解从开始上学学习知识以来,所学到的知识用我自己的理解与感觉就是:所学的知识越来越复杂,其模型越来越接近实际,感觉最深的是在数学课与物理课上,其模型不在只是考虑理想状态下,或者只在线性关系下,其中要考虑到很多的问题,不再只是一个简单的式子就可以表达、求解。
而这学期所学的智能控制感觉是相对于之前学的经典控制理论与现代控制理论,其研究对象是更为实际与现实的问题,但是与之前不同之处在于,现在的智能控制不只是研究对象更加实际、现实,而且是提出了新的方法途径,相比较与经典的控制理论,智能控制的研究对象有其自己的特点:1. 不确定性的模型智能控制的研究对象通常存在严重的不确定性。
这里所说的模型不确定性包含两层意思:一是模型未知或知之甚少;二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
2. 高度的非线性对于具有高度非线性的控制对象,采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。
3. 复杂的任务要求对于智能控制系统,任务的要求往往比较复杂。
二、智能控制与传统控制的关系智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的。
常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。
1. 传统的自动控制是建立在确定的模型基础上的,而智能控制的研究对象则存在模型严重的不确定性,即模型未知或知之甚少者模型的结构和参数在很大的范围内变动,比如工业过程的病态结构问题、某些干扰的无法预测,致使无法建立其模型,这些问题对基于模型的传统自动控制来说很难解决。
2. 传统的自动控制系统的输入或输出设备与人及外界环境的信息交换很不方便,希望制造出能接受印刷体、图形甚至手写体和口头命令等形式的信息输入装置,能够更加深入而灵活地和系统进行信息交流,同时还要扩大输出装置的能力,能够用文字、图纸、立体形象、语言等形式输出信息。
模糊控制

A = {x, x∈R,1.0 ≤ x ≤100} .
以上两个集合是完全不模糊的。对任意元素x, 以上两个集合是完全不模糊的。对任意元素x 只有两种可能:属于A 不属于A 只有两种可能:属于A,不属于A。这种特性可以 用特征函数
µ A (x) 来描述: 来描述:
1 µ A (x) = 0
x∈ A x∉ A
模糊控制的理论基础
概述
模糊控制的特点 模糊控制是建立在人工经验基础之上的。 模糊控制是建立在人工经验基础之上的。对于一 个熟练的操作人员,他往往凭借丰富的实践经验, 个熟练的操作人员,他往往凭借丰富的实践经验, 采取适当的对策来巧妙地控制一个复杂过程。 采取适当的对策来巧妙地控制一个复杂过程。若能 将这些熟练操作员的实践经验加以总结和描述, 将这些熟练操作员的实践经验加以总结和描述,并 语言表达出来,就会得到一种定性的、 用语言表达出来,就会得到一种定性的、不精确的 控制规则。如果用模糊数学将其定量化就转化为模 控制规则。 糊控制算法,形成模糊控制理论。 糊控制算法,形成模糊控制理论。
为了表示模糊概念, 为了表示模糊概念 , 需要引入模糊集合和隶属函 数的概念: 为对象x的集合, 数的概念:X为对象x的集合,即论域 x∈ A 1 µ A ( x ) = ( 0 ,1) x 属于 A 的程度 0 x∉ A 其中A称为模糊集合, 其中A称为模糊集合,由0,1及 µ A (x) 构成。 构成。
7.对偶律 8.两极律
AI B = A U B
AU B = A I B
A∪E=E,A∩E=A E=E, A∪Ф=A,A∩Ф=Ф Ф=A,
例 3 .4 设
A=
B =
0 .9 0 .2 0 .8 0 .5 + + + u1 u2 u3 u4
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规则自校正模糊控制器
2)如何进行规则的校正?
对于一个二维模糊控制器,当输入变量偏差E、偏差变化EC和输出控制量 U的论域等级划分相同时,则其控制查询表可以近似归纳为:
U ( E EC ) / 2, E和U的极性相同时 U -( E EC ) / 2, E和U的极性相反时
在上式的基础上引入一个调整因子,则可得到一种带有调整因子的控制规 则:
如果E、EC、U的论域和控制规则是确定的,那么模糊查询表是确定的, 也就是说,E、EC和U的关系是确定的,将这种关系可以用函数描述为: U(k)=f [E(k),EC(k)]
E (k ) K e e(k )
EC (k ) K ec ec(k )
u(k ) Ku f [ K e e(k ), K ec ec(k )]
e
ZO PS PM PB
PM,NB, PM,NM, NS ZO PM,NM, PM,NM, NS ZO PS,NM, PS,NS, ZO ZO PS,ZO, PB ZO,ZO, PB ZO,ZO, NS ZO,ZO, PM
参考论文
模糊自整定PID控制器的设计及其应用,吴振 顺,姚建均,岳东海,哈尔滨工业大学学报, 2004年11月。
模糊控制的改进方法
Why? 可以实现人的控制策略
易于实现
模糊控制的特点
在平衡点附近会产生振荡,稳态精度较差 提高控制精度必须以多分档为代价,因此使
得规则数和计算量大大增加
PID控制的特点:
模糊PID
运用普遍 参数对控制性能具有较大影响
3.3.2 模糊控制与PID控制的结合 ------ 双模控制
双模控制器由模糊控制器和PI控制器并联组成。控制开关在系统误差较大时 接通模糊控制器,来克服不确定性因素的影响;在系统误差较小时接通PI控 制器来消除稳态误差。
复合控制器 模糊控制器 识别 判断 PI控制器 对象
控制开关的控制规则可以描述为: u FC , | e | A
PI , | e | A
基于切换方式实现的模糊PID控制器
r
-
e
Fuzzy控制器
|e|>E |e|<=E
对象
y
PID控制器
基于切换方式实现的模糊PID控制器
Example:
4 G (s) 30 s 1
Simulink仿真实现
Switch介绍
控制效果
PID
模糊PID
Kp=2, Ki=1, Kd=0
基于参数自整定的模糊PID控制器
0 1 2 n 1
误差 判断
E
U
EC
U E (1 ) EC
α的调整方法-函数法(2)
G (e) exp(ke2 ),(k 0)
令: 1 G (e)
偏差大时, α较大,系统能尽快消除偏差; 偏差小时, α较小,系统能尽快趋于稳态。 即根据模糊目标的隶属函数来调节大小。
当误差较大时,控制系统的主要任务是消除误差,加快响应速度, 这时对误差的加权应该大些; 当误差较小时,此时系统接近稳态,控制系统的主要任务是使系 统尽快稳定,减小系统超调,这就要求在控制规则中误差变化起的 作用大些,即对误差变化的加权大些。
因此,在不同的误差范围时,可以通过调整加权因子, 来实现控制规则的自调整。
NB NM 1 NS ZO PS PM PB
0 -6
-4
-2
0
2
4
6
x
E、EC的隶属函数分布
参数自校正模糊控制器
N的论域定义为:{1/8,1/4,1/2,1,2,4,8}; 语言值定义为:{CH(高缩)、CM(中缩)、CL(低缩)、OK(不变)、AL(低 放)、AM(中放)、AH(高放)} ;
(6)用比例因子Ku’ 乘以U获得控制量u。
规则自校正模糊控制器
1)为什么要进行规则校正? 控制规则和查询表都是在人工经验的基础上设计 出来的,因而难免带有主观因素,使控制规则往往 在某种程度上显得精度不高或不完善; 当对象的动态特性发生变化,或受到随机干扰的 影响时,需要对控制规则和查询表及时进行修正。
该模糊参数调整器的输入与模糊控制器的输入相同,为偏差E和偏差 变化EC;输出为Ke、Kec的增加倍数N(即Ku的减小倍数)。
参数自校正模糊控制器
② 确定输入,输出的论域、语言取值及其隶属函数; 输入E、EC的论域都定义为:E、EC∈{-6, -5, …, -1, 0, 1, …, 5, 6} 语言值定义为:{PB,PM,PS,ZO,NS,NM,NB}
dkp dki dkd r
-
e
PID控制器
y
讨论:PID对控制系统的影响
比例系数(现在):加快系统的响应速度,提高系统的调节精度。 Kp越大,系统的响应速度越快,系统的调节精度越高,但易产生超 调,甚至导致系统不稳定。Kp 取值过小,则会降低调节精度,使 响应速度缓慢,从而延长调节时间,使系统静态、动态特性变坏。 积分系数(过去):消除系统的稳态误差。Ki越大,系统的稳态 误差消除越快,但Ki过大,在响应过程的初期会产生积分饱和现象, 从而引起响应过程的较大超调。若Ki过小,将使系统稳态误差难以 消除,影响系统的调节精度。 微分系数(未来):改善系统的动态特性。其作用主要是能反应 偏差信号的变化趋势。并能在偏差信号值变得太大之前,引入一 个有效的早期修正信号,从而加快系统的动作速度,减少调节时 间。
e和ec较小
系统已经接近 稳态,此时要求 提高系统精度, 减少超调量
加大Ke和Kec; 降低Ku
3.3 参数自校正模糊控制器
根据上述参数自调整的原则和思想,可以设计一个模糊参数调整器,在线 地根据偏差e和偏差变化ec来调整Ke、Kec、Ku的取值。 在不影响控制效果的前提下,可以取Ke、Kec增加的倍数与输出的比例因 子Ku减小的倍数相同。 模糊参数调整器的设计 ① 确定模糊控制器的输入变量和输出变量;
u (k ) K u U (k )
2)Ke、Kec、Ku的调整方法
系统状态 e和ec较大 性能要求 尽快消除误差, 加快响应速度 参数调整的要求 降低Ke和Kec; 加大Ku 原因
降低Ke和Kec可以降低对 e和ec输入量的分辨率,使 得e、ec的减少不致于使 控制器的减少太多。 加大比例因子Ku,可以获 得较大的控制量,使响应 加快。 增大Ke和Kec可以提高对输 入变化的分辨率,使得控制 器可以对微小的误差做出反 应,提高稳态的精度 减少Ku,以减小超调量
3.3.4 变结构模糊控制
控制系统在实际运行中,往往会运行于不同的工作状态。在不同的工作状态, 控制的规则、输入输出的论域都不同。 可以将工作过程划分为几个状态,对不同的状态分别设计不同的模糊控制器。 系统在运行时,可以根据系统偏差、偏差变化率等状态特征,识别出系统所处 的状态,切换到所需的模糊控制器。
规则自校正模糊控制器
α的调整方法
1. 分段法 将误差的取值范围划分为几段,每一段对应一个调整因子α 。α的取 值随误差的增大而增大。
| E | A1 1 , , A1 | E | A2 2 n 1 , An 2 | E | An 1 | E | An 1 n,
模糊规则表
dKp,dKi, dKd
NB
ec
NS ZO PS
PS,NS, NB
NB
PB,NB, PS
NM
PB,NB, NS
PM
ZO,ZO, NM
PB
ZO,ZO, PS
PM,NM, PM,NM, NB NB
NM
NS
PB,NB, PS
PB,NB, NS
PM,NM, PS,NS, NB NM
PM,NS, NM PS,NS, NS ZO,ZO, ZO NS,PS, PS NM,PS, PM PS,NS, NM ZO,ZO, NS NS,PS, ZO NM,PS, PS NM,PM, PM
模糊控制的优缺点
优点:
① 设计时不需要建立被控制对象的数学模型,只要求掌 握人类的控制经验。 ② 系统的鲁棒性强,尤其适用于非线性时变、滞后系统 的控制
模糊控制的优缺点
缺点:
① 模糊化和反模糊化过程缺乏系统的方法,主要靠经验和 试凑。 ② 总结模糊控制规则有时比较困难。 ③ 控制规则一旦确定,不能在线调整,不能很好地适应情 况的变化。 ④ 模糊控制器由于不具有积分环节,因而稳态精度不高。
参数自校正模糊控制器
N
K ec N
Ke N
模糊参数 调整器
Ku / N
设定值 + -
e
Ke
E
EC
d ec dt
模糊控制器
U
K
u
对象
K ec
参数自校正模糊控制系统原理图
参数自校正模糊控制器实现步骤
(1)以原始的Ke和Kec对e和ec进行量化得到E、EC; (2)由E、EC查模糊参数调整查询表得出调整倍数N; (3)令Ke ’=Ke×N, Kec ’=Kec×N , Ku ’=Ku/N ; (4)用调整后的Ke ’ 、 Kec ’对e和ec重新量化; (5)用重新量化的E、EC查模糊控制表,得出控制量U。
CH CM 1 CL OK AL AM AB
0 1/8 1/4 1/2 1 2 4 8
N
N的隶属函数分布
参数自校正模糊控制器 {CH(高缩)、CM(中缩)、CL(低缩)、
③ 总结专家控制规则及其蕴涵的模糊关系 OK(不变)、 AL(低放)、AM(中放)、AH(高放)}
N的调整规则表
④ 根据规则表蕴涵的模糊关系,经过模糊推理和清晰化操作,可以总结出相 应的模糊参数调整查询表。