智能微波炉模糊控制器的设计
基于模糊PID的电热炉温度智能控制系统的开题报告
基于模糊PID的电热炉温度智能控制系统的开题报告一、研究背景随着社会的进步和科技的不断发展，对于电热炉的要求也越来越高，尤其是在工业制造和生产过程中。
如何使电热炉温度保持稳定，提高温控精度，提高生产效率，已成为研究和开发的热点领域。
目前，电热炉温度控制系统主要采用PID控制器对温度进行调节。
但普通PID控制器的存在的问题是对于非线性、时变等复杂过程难以应对，容易产生过冲现象、调节时间长等问题。
针对这些问题，模糊控制技术成为了PID控制器的重要补充。
模糊PID控制器采用了模糊控制的方法，使得系统具有了更强的自适应能力、抗干扰能力和适应性，提高了系统的稳定性和精度，能够更好地控制电热炉的温度，实现温度的稳定控制。
二、研究目的本研究旨在设计和实现一种基于模糊PID的电热炉温度智能控制系统，解决传统PID控制器的缺点，提高电热炉温度控制系统的性能和精度。
三、研究内容本研究的主要内容包括：1. 电热炉温度控制系统的架构设计：根据电热炉的工作原理，设计合理的温度控制系统架构。
2. 阶段性控制算法的设计：将温度控制分为加热、保温、冷却等不同阶段，设计相应的阶段性控制算法。
3. 模糊控制器设计：采用模糊控制理论设计模糊PID控制器，使控制器具有更好的自适应能力和鲁棒性。
4. 系统实现和测试：根据设计中的系统实现框架，进行系统实现和测试，并针对测试结果进行分析和总结，不断改进和优化系统。
四、研究方法本研究主要采用以下研究方法：1. 系统分析方法：对电热炉温度控制系统的物理特性、动态响应以及传递函数进行分析，为研究提供基础。
2. 模糊控制方法：采用模糊控制理论和模糊PID算法设计智能控制器。
3. 实验方法：对所设计的电热炉温度智能控制系统进行实验，测试系统的性能和精度。
五、研究意义本研究的意义在于：1. 提高电热炉温度控制系统的性能和精度，促进工业生产效率的提升。
2. 探究模糊控制技术在电热炉温度控制中的应用，为模糊控制技术的进一步发展提供实践基础。
阐述一种高精度模糊温度控制器的设计
阐述一种高精度模糊温度控制器的设计在现代社会中,随着经济的不断发展和生活水平的不断提高,各行各业的技术也在飞速地发展,模糊控制在生活和工业生产中的应用越来越广泛。
温度在工业生产和科研工作中都非常重要意义。
为实现温度控制器的智能化,一般都嵌有微处理器作为主要作为核心硬件器。
随着现代信息技术的飞速发展和传统工业改造的逐步实现,能够独立进行温度数模转换的处理器已经应用于诸多领域,这为模糊控制器的应用奠定硬件基础。
此外,热敏电阻是一种常用的温度敏感元件,由热敏电阻构成的测温电桥具有成本低,测温范围宽,准确度和精度都很高,这有助于实现高精度的温控目标。
1 模糊控制方法与硬件电路结构本设计的目标是,在所测温度低于目标温度时使用模糊控制方法进行加热,反之就不加热使之自然冷却。
温度控制的过程:由传感器定时对烘箱温度进行采样,将采样得到的数字量与设定的温度量比较,从而得到偏差及偏差变化率,再通过模糊推理方法的处理以获得控制信号,以调节试验箱内加热管的加热功率,达到实现对实验箱温度控制的目的。
系统由控制模块、温度数据采集模块、驱动模块、加热模块、显示模块及电源模块组成。
由模糊控制器构成系统框图如图1所示。
从图1可以看出,它和传统的控制系统结构没有多大区别,只是用模糊控制器代替传统的数字控制器。
模糊控制系统一般由四个部分组成,即模糊控制器、输入/输出接口装置、广义对象和传感器。
其中传感器是将被控对象或各种过程的被控制量转换为电信号的一类装置,它在模糊控制系统中占有十分重要的地位,它的精度往往直接影响整个控制系统的精度。
硬件电路主要两大块构成:(1）单片机及A/D采样模块;(2）驱动加热模块。
STC12C5A16AD是一个低功耗,高性能CMOS 8位单片机,为标准的引脚双列直插40引脚集成电路芯片,其管脚引法完全等同于MCS-51。
A/D采样模块使用电桥采集数据,其电桥由R2、R3、R5、Rpt100组成,且R2=R3=R4=R5。
基于模糊PID的电热炉温度智能控制系统
科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·96·2018年第13期文章编号：2095－6835（2018）13－0096－02基于模糊PID的电热炉温度智能控制系统张少杰（广东新功电器有限公司，广东潮州515700）摘要：随着科学技术的持续发展，智能化技术和设备开始向社会中的各行各业渗透，比如石化行业、电厂建设行业、机械制造行业、食品加工行业等，都会应用到温度控制系统。
基于此，将立足于现实需求，提出一种新型的控制方法，将PID与模糊控制相结合，以此来实现电热炉温度控制、节能等目标。
对电热炉温度控制系统的工作机理进行了分析，并对系统的设计与实现加以阐述，最终通过仿真分析的方式展现系统的使用效果。
关键词：模糊PID；电热炉；智能控制；温度控制系统中图分类号：TP273文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2018.13.096由于现阶段多个行业和领域中都将应用到温度控制系统，需要控制温度的对象多种多样，部分控制对象之间存在一定的差距，参数的变化幅度较大，且还存在诸多干扰因素。
在此背景下，工业热处理生产中采用了电热炉，其具有非线性、升温和保温等特征，并且通过智能控制系统使设备的控制精度得到进一步提升。
1电热炉温度智能控制系统的工作机理1.1生产过程及要求模糊PID电热炉温度智能控制系统的主要功能是对产品进行加热和烘干。
在实际加热过程中，主要通过封闭式的方式进行加热，利用PID调节气对电热炉的温度进行控制和改变，使其能够以更加适宜的温度投入到产品的生产加工工作当中。
1.2基本原理在模糊PID智能控制原理的应用中，作为典型的例子便是电热炉温度控制，具有非线性、随时间改变、升温与保温等特点，其中，升温主要是通过增加电热炉温度的方式来实现；而降温则主要是通过对电热炉温度的降低来实现。
如果电热炉的温度超出了最高或最低的界定值，则很难实现温度的改变，此时便产生了设备故障问题。
基于模糊神经网络电炉温度控制系统设计的开题报告
基于模糊神经网络电炉温度控制系统设计的开题报告一、选题背景电炉是一种常用的工业生产工具，温度控制是电炉控制系统中最重要的一环。
现有的电炉温度控制系统大多采用PID控制算法，但是该算法只适用于线性系统，对于非线性系统控制效果较差。
模糊控制算法由于其能够处理非线性、时变、模糊等问题而被广泛应用于工业控制领域。
本课题拟基于模糊神经网络设计电炉温度控制系统，以实现控制效果优于传统PID控制算法。
二、研究目的本项目旨在基于模糊神经网络设计一种电炉温度控制系统，以提高电炉控制性能，实现控制精度更高、稳定性更好的控制效果。
三、研究内容1. 分析目前电炉温度控制系统所采用的PID控制算法的优缺点；2. 研究模糊神经网络控制原理及其在非线性系统控制中的应用；3. 基于模糊神经网络设计电炉温度控制系统；4. 编写控制程序并进行仿真实验；5. 分析实验结果，比较模糊神经网络控制算法和PID控制算法的控制效果。
四、研究方法1. 文献调研法：对目前电炉温度控制系统控制算法的研究现状进行调研，了解目前电炉控制系统中常用的控制算法及其优缺点；2. 理论分析法：对模糊神经网络控制原理进行深入研究，掌握其原理及其在实际控制系统中的应用；3. 系统设计法：根据所掌握的理论知识，设计电炉温度控制系统，包括硬件系统设计和算法设计；4. 实验分析法：编写控制程序并进行仿真实验，分析实验结果，比较模糊神经网络控制算法和PID控制算法的控制效果。
五、预期成果本项目预期实现基于模糊神经网络的电炉温度控制系统设计。
经过实验验证，该系统可实现控制精度更高、稳定性更好的控制效果。
本项目的成果将填补电炉温度控制系统中模糊神经网络控制算法的研究空白，为电炉温度控制系统的进一步提升提供一定的理论和实践基础。
六、研究计划本项目计划在2021年9月至2022年6月期间完成。
具体任务安排如下：1. 第一阶段（2021年9月至2021年10月）：文献调研及模糊神经网络控制原理的深入研究；2. 第二阶段（2021年11月至2022年2月）：电炉温度控制系统设计及仿真实验；3. 第三阶段（2022年3月至2022年6月）：系统实现及实验分析。
微波炉的智能控制系统设计
１ 系统的总体设计
在微 波 炉加 热食 物 的过 程 中 ， 要 的影 响 因 主
ｄ ｔｃｓｆｏ ｍｐ ｒｔｒ ｉ ｅ ｅ ｔｒ ｅ ｓｒ，ｄ ｔ ｔ ｆｏ ｅｇ ｔ ｉ ｒｓｕｅｓｎ０ｓ ｕｏ ｔ ａ ｙ ｅ ｔ ｄｔ ｅａｕ ｅｗ ｔ ｔｍｐｒ ｕｅ ｓｎ ０ｓ ｅｅ ｓ ｏ ｄｗ ｉｈ ｔ ｐｅｓ ｒ ｅ ｓｒ ，ａ ｔｍａ ｃｌ ｅ ｏ ｅ ｈ ａ ｃ ｗｈ ｉ ｌ
（ ｈｎｑ Ｉ ｔｕ ｆ ｅｈｏ ｇ， ｈｎｑ ｇ ０ ００ Ｃｉａ Ｃ ｏｇ￣ ｎｉ ｔ ｏ Ｔｃｎｌ ｙＣ ｏｇｉ ０ ５ ， ｈ ） ｓｔｅ ｏ ｎ４ ｎ
Ａｂ ｔａ ｔ ｈ ｓｐ ｐ ｒｉ ｔ ｄ ｃ ｓａ ｎｅｌ ｅ ｔ ｏ ｔ ｌ ｙ ｔｍ ｒ ｃｏ ｖ ｖ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ Ｓ ５ ，ｗ ｉｈ ｓｒ ｃ ：Ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｕ ｅ ｎ ｉ ｔ ｉ ｎ ｎ ｒ ｓ ｎ ｏ ｌｇ ｃ ｏ ｓ ｅ ｆ ｒｗａ ｅ ｏ ｅ ａ ｅ ｎ ＭＣ － １ ｈ ｃ ｏ ｍｉ
素有 ： 食物 的种类 、 食物 的初 始温 度 、 食物 的质量 等． 由于食物的种类不同， 虽然初始温度和质量相
。
收 稿 日期 ： ０ —１ —１ ２ ｒ ０ １ ０７ 基 金项 目： 重庆市教委基金资助项 目（ ４６ ７ ． ＯＯ０ ）
作者简 介 ： 魏云茂 （ ８一 ）男 ， １ ２ ， 河北人 ， 士研究生 ， ９ 硕 主要从事智 能控制技术 与系统方面 的研究 ．
维普资讯
第 ２ 卷 第 １ １ ２期
ｖ０ ＿ １ Ｎｏ． ２ ｌ２ １
模糊控制器的设计步骤
模糊控制器的设计步骤引言在控制理论中，模糊控制是一种根据模糊逻辑进行决策和控制的方法。
模糊控制器的设计步骤非常重要，本文将详细探讨模糊控制器设计的各个步骤。
一、确定控制目标控制系统的第一步是明确控制目标。
确定控制目标包括明确系统的输入和输出变量，以及期望的控制效果。
控制目标的明确定义对于后续的模糊控制器设计至关重要。
二、建立模糊化输入输出变量在模糊控制器设计中，需要将实际的输入输出变量进行模糊化。
模糊化是指将实际物理变量的取值映射到一系列模糊集合中。
模糊化过程需要确定模糊集合的数量和形状。
可以使用三角型、梯型等形状表示模糊集合。
2.1 模糊化输入变量模糊化输入变量需要确定输入变量的模糊集合和隶属度函数。
通过隶属度函数，可以将实际输入变量的取值映射到各个模糊集合中。
通常使用高斯函数、三角函数等形式的隶属度函数。
2.2 模糊化输出变量模糊化输出变量的过程类似于模糊化输入变量。
需要确定输出变量的模糊集合和隶属度函数。
同样地，可以使用各种形式的隶属度函数来描述输出变量的模糊集合。
三、制定模糊规则模糊规则是模糊控制器的核心部分，用于将模糊输入变量映射到模糊输出变量上。
模糊规则的制定需要基于专家经验或者系统的训练数据。
通常使用“如果-那么”形式的规则来描述模糊控制器的行为。
3.1 规则库的建立规则库是所有模糊规则的集合。
规则库的建立过程需要根据具体的系统特点和控制要求进行设计。
规则库中的每一条规则都包含一组条件和一个结论。
3.2 规则的模糊化在制定模糊规则时，需要对规则中的条件和结论进行模糊化处理。
模糊化处理的目的是将实际的输入值映射到相应的模糊集合上。
3.3 规则的归结在进行模糊控制运算时，需要将模糊输入和模糊规则进行匹配，并计算出相应的输出结果。
规则的归结是指将输入值和规则进行匹配，并计算出匹配程度。
3.4 规则的去模糊化规则的去模糊化是指将模糊输出结果转换为实际的物理输出值。
去模糊化需要考虑到模糊输出的不确定性和误差。
模糊控制微波炉
模糊控制微波炉
模糊控制在微波炉中的应用
与一般生产过程不同，家用电器的控制过程通常难以用 数学模型描述，且整个控制过程也不像一般的生产过程那样 单一。显然，这是一个多输入多输出的系统，但其控制方式 又是非连续的，各输出量既有某种顺序逻辑，又相互交错， 很难用单一的数学模型来描述。这种情况同样存在微波炉等 家用电器。 家用电器控制的另一特点是，其控制往往依赖于它们的 使用和功能特性。
② 加热丝控制电路 对加热丝的控制，可以采用占空比 调节的方法。
(4)单片机 控制器。 根据输入的检测结果（温度、湿度、红 外检测的结果） →经过模糊化、模糊推理、解模糊化 →分别控制磁控管、加热器、报警电 路等。
单片机应具有能满足性能要求的CPU， 足够的A/D转换器，相应的 I/O 接口，一定 的内存容量等。
模糊逻辑推理条件语句： if C and m and P then t 最多可有125条规则。 为减少规则数目，简化设计，在烹调过 程中可将：输出功率P固定为某个数值。 仅考 虑食物比热C和食物重量m两个输入变量，进 行模糊逻辑推理。 则： if C and m then t （ P = Constant） 例如： P = 1000W、600W、200W等。
③ 湿度检测电路 作用：用于测定食物的含水量的多少。
组成：采用湿敏电容作为传感器，安装 在微波炉的排气孔附近。 在微波加热过程中，含水量不同的 食物的损耗系数不同。一般情况下，含水 量越多的食物的损耗系数越大，所需微波 加热的时间越短，效率越高。
⑶输出控制电路 ① 磁控管控制电路 磁控管在固定的磁感应强度和稳定 的阳极电压下工作，其输出功率接近恒 定，效率也保持基本不变。 磁控管控制电路采用以占空比调节 磁控管输出功率平均值的方法。
智能微波炉控制系统及设计讲解
4"b0011: {g,f,e,d,c,b,a}= 7"b0110000;
•
4"b0100: {g,f,e,d,c,b,a}= 7"b0011001;
•
4"b0101: {g,f,e,d,c,b,a}= 7"b0010010;
•
4"b0110: {g,f,e,d,c,b,a}= 7"b0000010;
谢谢大家！
• BCD = {B3,B2,B1,B0} ;
• case (BCD)
•
4"b0000: {g,f,e,d,c,b,a}= 7"b1000000;
•
4"b0001: {g,f,e,d,c,b,a}= 7"b1111001;
•
4"b0010: {g,f,e,d,c,b,a}= 7"b0100100;
•
end S4 :begin if(i2&i3) NS=S6; if(~i1&i2) NS=S7;
end
S5 :begin if( ~i1&i3) NS=S6; if(~i2&i3) NS=S7;
end S6 :b in
if(i1& i2) NS=S2; if(i1&~i3) NS=S8; end S7 :begin if( i1& i2) NS=S2; if( i1& i3) NS=S8; end default :begin NS=START;
– 我的设计存在的问题是 ，每次加热的时间最多99 秒 ，没有检查功能。
二 、设计的背景 、 目的和意义
• 随着控制技术和智能技术的发展 ，微波炉也向着智能化、 信息化发展 。而现有市售的微波炉其主要弊端：不能按既 有程序进行烹调 ， 需要使用者根据食物的类型、数量、温 度等因素去设定微波炉的工作时间 ， 若设定的工作时间过 长 ，含水分较多的食物可能会产生过热碳化的现象，若时 间过短则达不到预期的烹调效果 。针对这些问题 ，我认为 有必要研制一种操作简单且烹调效果好的微波炉 ，根据一 些家常菜按固定程序烹调的现象 ，可采取分时、分档火力 加热 ，节时又节能。
3.3模糊控制器设计举例
2
模糊控制器设计方案： 一、确定模糊控制器的结构及输入、输出语言变量 采用双输入单输出的二维模糊控制器。 输入语言变量：偏差E、偏差变化率EC。 e=r-y e为偏差，r为温度设定值，y为温度测量值。 输出语言变量：可控硅触发电路中的偏置电压的变化 量U
3
模糊控制器
模糊控制系统框图
4
二、输入语言变量偏差E、偏差变化EC和输出语言 变量控制量变化U的语言值的确定
模糊控制器
模糊控制系统框图
1
3.3
模糊控制器设计举例
某电热炉用于金属零件的热处理，要求保持炉温600℃
不变。电热炉的供电电压是由可控硅整流电源提供的，它 的电压连续可调。调整可控硅触发电路中的偏置电压，即 改变可控硅的导通角时，可控硅整流电源的电压可根据需 要调整。
因为炉温受被处理零件多少、体积大小以及电网电压 波动等因素影响，难以建立精确的数学模型。因此采用模 糊控温方案。
化值 u 。
u
16
模糊控制器
模糊控制系统框图
17
模糊控制查询表
e
*
u
*
ec
*
18
以上为初步设计，需到现场调试最终确 定控制参数。 控制规则 隶属函数 量化因子
19
e* , ec* ，且 e* X {-6,-5,,-0,0,,5,6} ec* Y {-6,-5,,0,,5,6}
*
量化后得
将 e* 则
, ec
* ~
模糊化得模糊子集 E * , EC *
~ ~
U ( E EC ) R
* * ~ ~ ~
13
五、解模糊与模糊控制表的生成
-6, ..., 0, …, +6, +7 } ) 上的元素与之一一对应，
加热炉自适应模糊神经网络智能温度控制系统设计
加热炉自适应模糊神经网络智能温度控制系统设计自适应模糊神经网络（ANFIS）是一种以模糊逻辑和人工神经网络为基础的控制系统设计方法。
本文旨在介绍一种利用ANFIS进行加热炉温度控制的智能系统设计。
通过该系统，能够实现对加热炉温度的自动调节，提高生产过程的稳定性和效率。
一、引言加热炉是一种常见的工业设备，广泛应用于许多领域。
对于加热炉温度的精确控制对于保证产品质量至关重要。
传统的加热炉温度控制方法通常基于PID控制器，但随着对温度控制要求的提高，PID控制器的性能受到限制。
因此，采用更高级的控制策略，如ANFIS，是一种有前景的选择。
二、加热炉温度模型在进行温度控制系统设计之前，需要建立加热炉的温度模型。
常用的加热炉温度模型是基于能量平衡原理和炉内热传导方程。
通过对加热炉的物理特性和热传导机理的分析，可以建立相应的数学模型。
三、ANFIS控制系统设计ANFIS是一种基于模糊逻辑和神经网络的自适应控制系统设计方法。
其基本结构由模糊推理机和后向传播神经网络组成。
在加热炉温度控制系统中，可以将输入变量设置为炉温和加热功率，输出变量设置为控制信号。
为了提高ANFIS控制系统的性能，需要进行以下几个步骤：1. 数据采集和处理：通过传感器采集加热炉温度和加热功率的实时数据，并进行预处理，包括数据清洗、归一化等。
2. 模糊推理规则的设计：根据加热炉温度和加热功率的关系，设计一组适合的模糊推理规则，以确定控制信号。
3. 神经网络的训练：使用训练数据对ANFIS的神经网络进行训练，优化权重和偏差，以提高控制系统的准确性和鲁棒性。
4. 控制器的设计：根据训练得到的权重和偏差，设计控制器，将其应用于实际的加热炉温度控制系统中，并进行实时控制。
四、实验结果与分析为了验证所设计的ANFIS控制系统在加热炉温度控制方面的性能，进行了一系列实验。
通过对实验数据的采集和分析，可以对系统的性能进行评估，并与传统的PID控制系统进行对比。
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１ 绪 论 在现代人生活的快节奏中 ，微波炉 已经成为不可缺少 的家用 电 器 。随着智能技术的发展 ，微波炉也 向着智能化发展 。传统 的微波
表 １ 微 波 炉 的模 糊 规 则 表
炉 ，需要 人们根据需要加热食物 的类 型 、温 度等手动 的设 置加热时 间。加热 时间过短会导致食 物温度过低 ；加热 时间过长 ，会损 害食物
ｔｌｅｄ５．ｆ ｉｓ。假设 Ｔ＝６０，Ｍ＝６００，模糊推理的结 果为 ２．２ｍｉｎ。进行模糊控 ２００７．
制 的动 态 仿 真 ，动态 仿 真 的结 果 如 图 １所示 。
【４１智 能控 制 技 术【Ｍ】．北 京 ：机 械 工 业 出版社 ，２０００．
４ 结论
［５】孙增．智能控制理论与技 术ｆＭ１．北京：清华大学出版社，１９９７．
【ｌ】黄 布 毅 ．模 糊控 制 技 术 在 家 用 电 器 中 的 应 用【Ｍ】．北 京 ：中 国轻 工 业 出 版 社 ．２００５．
［２】余 永 权 ，曾碧 ．单 片机 模 糊 逻 辑 控 制 【Ｍ１．北 京 ：北 京航 空航 天 大 学 出 版 社 ．２００４．
使用 ｍａｆ ｌａｂ模糊 控制工具箱设计微波炉 的模糊控制系统 Ｕｎｔｉ— 【３】薛红，史东风，杨木 兵．微波 炉模 糊控 制的研 究Ⅲ．家用电 器科技 ，
的烹调效果 。所以作者认为可以设计一种智能的微波炉使得微波炉 可以智能控制加热时间 ，不需要手 工去操作 。本文通过设计一种模 糊控制器来达到此 目的。
表 ２ 模 糊 推 理 的结 果
２ 模糊 控制器的设计 智 能微波炉在通过模 糊控制器工作 在全 自动方式下 ，通过设置
的温度 和测得 的温度 Ｔ、质量 Ｍ，推断出需要加热的时间。微波炉的 加热 系统就 以此时间进行食物 的加热 。
２．１模 糊 控 制 器 的结 构 选用两输入单输 出的模糊控制器 。控制器的输入为食 物的温度
表 ３ 规则 前 提 可 信 度 表
Ｔ和食物的质量 Ｍ，输出为加热 的时间 ｔ。
２．２输入 、输 出模糊集 我 们将 温度分为三个模糊集 ：ＳＤ （温度低 ），ＭＤ （温度 中 ），ＬＤ
（温度高 ）；将食物质量分为ｉ个模糊集 ：ＮＧ （质量小 ），ＭＧ （质量 中 ），ＬＧ（质量 大 ）；将 加热 时间分 为 ５个 模糊 集 ：ＶＳ（时间很 短 ），Ｓ （时 间 短 ），Ｍ（时 间 中 ），Ｌ（时 间 长 ），ＶＬ（时 间很 长 ）。
本文设计的智能微波 炉充分应用了模糊 控制技术 ，能够 自动的
＝ｍａｘ（４／５．１／５，１／．５，１／５）＝４／５
使用 。
将 ＝４／５带入加热 时间的隶属甬数中得 到ຫໍສະໝຸດ ：ｔｌ＝１．６，ｔ２＝２．８．采用
参 考 文 献
最 大平 均 法 ，的 到精 确 输 出为 ： ｔ＝（ｔ ｌ＋ｔ２）／２＝２．２ 即所 需 要 的 加 热 时 间 为 ２－２分 钟 。 ３仿真
在同一 条规则 中，通过取 小得 到前提 的可信度建 立可信度 规则 表 ，如表 ３所 示 。
图 １ 动 态 仿 真 结 果
冈为规则前提可信度 是通 过对食物温 度和食物质 量的隶属度 检测 到食物的温度和质量从而 自动设置 加热的时间 ．实现了智能
取 小得 到 ，所 以 系统 的 总输 出 可 以通 过 在对 其上 表 进 行 取 大 ，即 ： 化 ，这样 更 有 利 于 食 物 的 烹 调 ，保 证 了 烹调 的质 量 。也 方便 了人 们 的
２．３定 义 隶 属 函 数
选用 三角形隶属 甬数实现温度 Ｔ的模糊 化，食物质量 Ｍ 的模糊 化以及加热 时间 ｔ的模糊化。
２．４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 则设计标 准为：“温度
越低，质量 越大，加热 时间越长 ”，“温度越 高，质量越 小，加热 时 间越
科 技 论 坛
·５７·
智能微波炉模 糊控 制器 的设 计
王 天 涯 李 腾 飞
·
（安 徽理 工 大 学 电 气与 信 息 工 程 学 院 ，安 徽 淮 南 ２３２０００）
摘 要 ：本文设计 了一个新型的智能微 波炉，传统的微 波炉需要手动设置加 热时间，而且人们 对于这个加 热的时间没有一个准确性的 认 识 。通过模糊控制，人们不需要手动设置微波炉加热时间，使得微 波炉更加 的方便 ，对于家用电器的发展具有重要的意义。
触 发 的 规则 为 ：
ａ．ｉｆ Ｔ ｉｓ Ｍ Ｄ ａｎｄ Ｍ ｉｓ Ｍ Ｇ ＴＨＥＮ ｔ ｉｓ Ｓ
ｂ．ｉｆ Ｔ ｉｓ Ｍ Ｄ ａｎｄ Ｍ ｉｓ ＬＧ ＴＨＥＮ ｔ ｉｓ Ｍ
Ｐ．ｉｆ Ｔ ｉｓ ＬＤ ａｎｄ Ｍ ｉｓ Ｍ Ｇ ＴＨＥＮ ｔ ｉｓ ＶＳ
ｄ．ｉｆ Ｔ ｉｓ ＬＤ ａｎｄ Ｍ ｉｓ ＬＧ ＴＨＥＮ ｔ ｉｓ ＶＳ
短”，“温度适中，质量适 中，加热 时间适 中”。 ２．５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 １。
２．６模 糊 推 理
假定当前传感器测得的信 息为 ：Ｔ＝６０，Ｍ＝６００，带人所述 的隶属 函数中求得隶属度．得到触发的规则 ，见表 ２。