模糊控制算法
模糊控制算法
模糊控制算法
模糊控制算法是一种有效的控制算法，它模拟人类的智能行为，用于分析复杂的运动系统
及其行为规律。
模糊控制算法使用规则引擎将系统输入与系统输出之间的复杂关系转换为
信息函数，以便实现有效定量控制。
模糊控制算法是一种基于语义的控制算法，通过在信息函数（如理论错误函数）和控制变
量之间定义模糊链接，从而实现可变含义的规则以及控制规程。
它允许系统定义和调整模
糊规则，实现模糊控制。
模糊控制的一个大优势是它在输入、规则和输出之间有很强的非线性性能。
由于模糊控制算法具有丰富的可变性，因此它可以用来解决由不确定性和变量的多样性引
起的各种问题。
这种技术非常适合实现复杂的控制，例如驱动和操作服务器、飞行控制、
机器人抓取等。
因此，模糊控制算法被广泛应用于多种行业，大大提高了系统性能和效率。
总之，模糊控制算法是一种用于解决复杂控制问题的有效算法，它可以调整规则，实现自适应控制，从而提高系统性能和效率。
模糊控制算法有望成为智能机器系统的关键技术，
以改善人类的生活质量和实现效率的增强。
工业控制最常用的控制算法
工业控制中必备的算法大全一、PID控制算法PID控制算法是最常用的一种工业控制算法，它是一种反馈控制算法，通过对被控制系统的测量值与期望值之间的差值进行比较，按照比例、积分和微分的系数来调整控制器的输出，使被控制系统稳定在设定的目标状态。
PID控制算法可以适用于各种各样的控制系统，包括温度、压力、流量、位置等控制系统。
二、模糊控制算法模糊控制算法是基于模糊逻辑的一种控制算法，与PID算法相比，模糊控制算法更适用于复杂的非线性系统控制。
模糊控制算法通过将输入变量与输出变量之间的关系表示为模糊规则，利用模糊推理引擎来控制被控制系统。
和PID控制算法相比，模糊控制算法更加适用于大量输入变量和复杂的非线性系统。
三、神经网络控制算法神经网络控制算法是基于神经网络理论的一种控制算法，它可以自适应地调节系统的控制参数。
神经网络控制算法可以根据过去的测量数据和控制输出值来自适应地调整神经网络的权重和阈值，以满足控制系统的要求。
神经网络控制算法可以适用于非线性、时变、参数变化等具有复杂动态性的工业控制系统。
四、遗传算法遗传算法是一种优化算法，可以用来解决复杂优化问题。
在工业控制中，遗传算法可以用来寻找最佳的控制参数。
遗传算法通过模拟自然界的进化过程来搜索最优解。
遗传算法将控制参数看做是染色体上的基因，通过交叉、突变等基因操作来生成新的染色体，逐步优化控制参数，直至得到最优解。
五、模型预测控制算法模型预测控制算法是一种基于模型的控制算法，它通过建立被控制系统的数学模型，预测未来的状态，并根据预测结果来生成控制信号。
模型预测控制算法能够适用于复杂的非线性系统，但需要建立准确的数学模型。
【结论】在工业控制中，PID控制算法是最为常用的控制算法，但是针对一些非线性、复杂的系统，模糊控制、神经网络控制、遗传算法和模型预测控制等算法也逐渐得到广泛应用，提高了工业控制技术的精度和效率。
模糊控制算法域
模糊控制算法域模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制方法，它通过对输入和输出之间的关系建立模糊规则，实现对系统的控制。
模糊控制算法的应用范围广泛，包括工业控制、机器人控制、交通控制等领域。
一、模糊控制算法的原理模糊控制算法的核心思想是将模糊逻辑应用于控制系统中，通过模糊化的输入变量和输出变量之间的关系建立模糊规则，从而实现对系统的控制。
模糊控制算法的主要步骤包括模糊化、规则库的建立、模糊推理和解模糊化。
1. 模糊化：将输入变量转化为模糊集合，通常使用隶属度函数来表示不同程度的归属度。
2. 规则库的建立：根据专家经验或实验数据，建立一系列模糊规则，用于描述输入变量和输出变量之间的关系。
3. 模糊推理：根据输入变量的模糊集合和规则库，通过模糊逻辑运算得到输出变量的模糊集合。
4. 解模糊化：将模糊集合转化为确定的输出值，常用的方法有最大隶属度法、重心法等。
二、模糊控制算法的优势与传统的控制方法相比，模糊控制算法具有以下优势：1. 适应性强：模糊控制算法能够对非线性、时变和不确定的系统进行控制，具有较强的适应性。
2. 鲁棒性好：模糊控制算法对系统参数的变化和扰动具有较好的鲁棒性，能够有效地抑制系统的抖动和波动。
3. 知识表达灵活：模糊控制算法通过模糊规则的形式对专家知识进行表达，能够灵活地应对各种控制需求。
4. 简化建模过程：相比于传统的控制方法，模糊控制算法可以不需要建立精确的数学模型，简化了系统建模的过程。
三、模糊控制算法的应用模糊控制算法在工业控制、机器人控制、交通控制等领域得到了广泛的应用。
1. 工业控制：模糊控制算法可以应用于各类工业过程的控制，如温度控制、液位控制、压力控制等。
通过对输入变量和输出变量之间的模糊规则建模，能够实现对复杂工业过程的精确控制。
2. 机器人控制：模糊控制算法可以应用于机器人的路径规划、姿态控制等方面。
通过对机器人的传感器数据进行模糊化处理，可以实现对机器人行为的智能化控制。
pid模糊控制算法
pid模糊控制算法PID模糊控制算法是一种常见的控制算法，可用于控制各种系统，如机械、电子、化学等。
PID模糊控制算法是基于PID控制算法和模糊控制算法的结合，通过模糊化处理PID控制算法的参数，使其更适应实际控制系统的特性，达到更好的控制效果。
PID控制算法是一种常见的控制算法，它通过不断调整控制器的比例、积分和微分系数，使系统的输出与期望输出尽可能接近，从而实现对系统的控制。
PID控制算法具有简单、稳定等特点，但在实际应用中，由于不同系统的特性不同，需要不断调整PID参数才能达到最优控制效果。
模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制算法，它通过将模糊逻辑应用于控制系统中的输入和输出，实现对系统的控制。
模糊控制算法具有适应性强、能够处理非线性问题等特点，但需要大量的实验数据和人工经验才能确定模糊规则和隶属函数，且计算量较大。
PID模糊控制算法是将PID控制算法和模糊控制算法相结合的一种控制算法。
通过模糊化处理PID控制算法的参数，使其更适应实际控制系统的特性，达到更好的控制效果。
在PID模糊控制算法中，模糊化处理的方法可以采用模糊逻辑进行处理，也可以采用神经网络等方法进行处理。
PID模糊控制算法的基本步骤包括：确定系统模型、设计模糊控制器、模糊化处理PID参数、计算控制量、实现控制。
具体来说，首先需要确定系统的数学模型，包括系统的输入、输出、状态变量等。
然后，设计模糊控制器，包括模糊规则、隶属函数等。
接下来，将PID控制算法的参数进行模糊化处理，得到模糊PID控制算法的参数。
然后，计算控制量，根据控制量调整系统的输出。
最后，实现控制，将控制量输入到控制系统中进行控制。
PID模糊控制算法的优点在于能够克服PID控制算法的缺点，具有更好的适应性、稳定性和鲁棒性。
同时，由于模糊控制算法具有非线性处理能力，因此可以处理更加复杂的系统，提高控制精度和系统响应速度。
PID模糊控制算法是一种基于PID控制算法和模糊控制算法相结合的控制算法，具有更好的适应性、稳定性和鲁棒性，能够处理更加复杂的系统，提高控制精度和系统响应速度。
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。
机电传动控制系统中的模糊控制算法优化研究
机电传动控制系统中的模糊控制算法优化研究随着现代科技的不断发展，机电传动控制系统在工业生产和自动化领域中的应用越来越广泛。
而在机电传动控制系统中，控制算法的优化是提高系统性能和稳定性的关键因素之一。
本文将围绕机电传动控制系统中的模糊控制算法进行优化研究，旨在提出可行的优化方法和算法，提高机电传动控制系统的性能。
一、模糊控制算法的基本原理模糊控制算法是一种应用于非线性系统的控制方法，在机电传动控制系统中具有广泛的应用。
其基本理念是通过模糊逻辑推理来实现对系统的控制。
模糊控制算法利用模糊集合理论的思想，将输入和输出之间的模糊关系进行建模和描述，然后根据模糊规则进行推理，得到控制指令。
二、模糊控制算法的优化需要尽管模糊控制算法在机电传动控制系统中表现出优秀的性能，但仍然存在一些问题需要解决。
首先，由于模糊控制算法的设计具有一定的主观性，人工经验往往在其中起到决定性作用，导致算法的稳定性和可靠性难以保证。
其次，传统的模糊控制算法往往存在计算复杂度高和运算速度慢的问题，不能适应实时控制的需求。
因此，优化模糊控制算法的研究势在必行。
三、基于遗传算法的模糊控制算法优化遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法，在解决复杂优化问题上具有优越性。
基于遗传算法的模糊控制算法优化正是将遗传算法与模糊控制相结合，通过优化模糊控制算法的参数和规则，提高系统的控制性能。
在基于遗传算法的模糊控制算法优化中，首先需要将模糊控制的参数和规则进行编码，然后通过遗传算法进行种群的初始化和进化操作。
在种群进化的过程中，通过交叉、变异等操作，不断地优化模糊控制算法的参数和规则。
最后，根据遗传算法进化得到的最优解，重新设计和优化模糊控制算法。
四、基于模糊神经网络的模糊控制算法优化模糊神经网络结合了模糊逻辑和神经网络的优点，可以更好地解决非线性系统的控制问题。
基于模糊神经网络的模糊控制算法优化是将模糊神经网络应用于模糊控制的算法优化过程中，通过神经网络的学习能力和自适应性，提高模糊控制系统的性能。
PID及模糊控制算法
PID及模糊控制算法背景介绍PID控制是一种常见的控制方法，它通过不断调整系统的输出使得系统的反馈信号与参考信号趋于一致。
控制器的功能是计算出控制信号使得系统输出与参考信号的差值最小化。
PID控制器可以广泛应用于机械、电子、化工、航空等领域。
虽然在实际控制中，PID控制器的效果非常好，但是在某些场合，PID控制器无法满足要求。
因此，近年来，模糊控制算法得到了广泛发展和应用。
模糊控制算法采用模糊逻辑建立控制系统，能够处理一些非线性、复杂的系统，并且控制效果也非常不错。
PID控制算法PID控制器是由比例环节（P）、积分环节（I）和微分环节（D）组成的。
PID 控制器的原理如下：1.假设系统的输出为y，参考信号为r，控制器的输出为u；2.平衡方程为：u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt；其中e(t)= r(t) - y(t)；3.将u(t)作为系统输入控制器，通过调节Kp、Ki和Kd参数使得系统输出y(t)达到参考信号r(t)；4.在实际应用中，PID控制器常根据具体需要对Kp、Ki和Kd参数进行调整。
虽然PID控制器能够有效地控制系统，提高系统稳定性和精度，但是在一些非线性、时变、复杂的系统中，其控制效果并不理想。
模糊控制算法模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制算法，它通过建立模糊推理规则，实现输出和输入的模糊化和去模糊化。
模糊控制器的基本结构如下：1.模糊化：将输出和输入变量映射为模糊集合，通过模糊运算得到规则库中的模糊。
2.规则库：建立模糊推理规则，将模糊化的输出和输入变量映射到规则库中，得到模糊。
3.去模糊化：将模糊映射为实际控制信号，并输出到被控制系统。
模糊控制算法能够有效地处理非线性、复杂的控制问题，并且其控制效果也非常优秀。
尤其是在多变量控制、非线性控制、自适应控制等方面得到了广泛应用。
模糊PID控制算法模糊PID控制算法综合了PID控制算法和模糊控制算法的优点，是一种非常优秀的控制方法。
模糊控制算法流程
模糊控制算法流程一、引言模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理一些复杂或不确定的系统。
模糊控制算法的流程是指在进行模糊控制设计时所遵循的一系列步骤和流程。
本文将介绍模糊控制算法的流程，并对其各个步骤进行详细说明。
二、问题定义在进行模糊控制算法设计之前，首先需要明确控制的目标和问题定义。
这包括确定输入和输出变量、规定控制的目标和要求等。
通过明确问题定义，可以为后续的模糊控制算法设计提供准确的依据。
三、建立模糊规则库模糊规则库是模糊控制的核心部分，它由一系列模糊规则组成。
每条模糊规则包含若干模糊条件和一个模糊结论。
建立模糊规则库的过程包括确定模糊变量的语言项、设定模糊集合以及确定模糊规则的形式。
通过合理地建立模糊规则库，可以使模糊控制系统能够更好地适应实际问题。
四、模糊推理模糊推理是指根据已建立的模糊规则库，将模糊输入通过模糊规则进行推理，得到模糊输出的过程。
模糊推理的方法主要有模糊综合法、模糊匹配法等。
在进行模糊推理时，需要将模糊输入通过模糊规则库进行匹配，得到模糊输出的隶属度。
五、模糊化和去模糊化模糊化和去模糊化是模糊控制算法中的重要步骤。
模糊化是将模糊输出的隶属度转化为真实的输出值的过程，而去模糊化则是将模糊输入转化为模糊输出的隶属度的过程。
常用的模糊化方法有最大隶属度法、平均隶属度法等，常用的去模糊化方法有中心法、面积法等。
六、仿真和验证在完成模糊控制算法的设计后，需要进行仿真和验证。
通过建立仿真模型，将设计的模糊控制算法应用于实际问题，验证其控制效果和性能。
通过仿真和验证，可以进一步优化和改进模糊控制算法，提高其在实际问题中的应用效果。
七、应用和总结模糊控制算法在实际问题中具有广泛的应用价值。
通过合理地设计和应用模糊控制算法，可以解决一些复杂或不确定的控制问题。
然而，在实际应用中，还需要根据具体问题的特点进行进一步的改进和优化。
因此，模糊控制算法的应用和总结是一个不断完善和提高的过程。
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也可以表示成
工作步骤：
输入量模糊化
建立模糊规则 进行模糊推理 输出量反模糊
3、模糊控制的特点
①适用于不易获得精确数学模型的被控 对象， ②是一种语言变量控制器 ③从属于智能控制的范畴。该系统尤其 适于非线性，时变，滞后系统的控制 ④抗干扰能力强，响应速度快，并对系 统参数的变化有较强的鲁棒性。
ABS 模 糊 控 制 模 型
误差的变化率定义为E = S - S0 ， S0为 期望滑移律点 误差的变化率定义为EC =( Ek - Ek - 1 ) / T
控制量U 为制动系统压力,它决定了 制动力矩的大小,为输出量。
模糊控制规则
滑移率变化曲线
车轮与轮速关系曲线
汽车巡航控制系统
在汽车的行驶过程中，由于外界负荷的扰动、汽车质量和传动系 效率的不确定性、被控对象的强非线性等因素的影响，采用传统的 PID控制方法难以保证在不同的条件下都取得令人满意的: (1) 精确量的模糊化,把语言变量的语言值化 为某适当论域上的模糊子集; (2) 模糊控制算法和设计,通过一组模糊条件 语句构成模糊控制规则,并计算模糊控制 规则决定的模糊关系; (3) 输出信息的模糊判决,并完成由模糊量到 精确量的转化
在ABS中的的应用
车辆工况的多变及轮胎的非线性导致传统PID控制中比例、微分、 积分最佳参数匹配的困难, 模糊控制恰好适应了这种变工况非线性系统的控制,并具有鲁棒性 强的优点
X
建立隶属函数：
各参数对相应子集的隶属函数分别由不同的函数族决定。参数的相应 子集指该参数被人为地划分成的等级所构成的一组模糊集合。相应子 集的多少，由控制精度决定。 例如，参数“温差”的相应子集可以是“正大，正小，负小，负大”， 也可以是“正大，正中，正小，负小，负中，负大”，后者比前者模 糊子集多，因而控制精度更高（在其它条件相同的情况下）。温度偏 差x 的相应子集为： 正大：u(ⅹ) =1-1/（1+0.5X2） (X>0) 正中：u (ⅹ)=1/（1+（x-2）2） (X>0) 正小：u (ⅹ)=1/（1+(x-1)2） (X>0) 正很小：u (ⅹ)=1/（1+0.5X2） (X>0) 负很小：u (ⅹ)=1/（1+0.5X2） (X<0) 负小：u (ⅹ)=1/（1+(x+1)2） (X<0) 负中：u (ⅹ)=1/（1+(x+2)2） (X<0) 负大：u (ⅹ)= 1-1/（1+0.5X2） (X<0)
温度偏差E的隶属函数
温度变化率Eu的隶属函数
控制输出量U的隶属函数
普通集合对温度的定义
模糊集合对温度的设定
★汽车空调模糊控制系统的控制执行器压缩 机、蒸发器风机、电子膨胀阀 ★控制目标: 压缩机能量调节机构控制其排量; 蒸发器风机控制车内的送风量; 电子膨胀阀控制压缩机吸入气体的过热 度。 执行器和控制量之间有交互的影响, 增加 了控制的复杂性。
模糊控制规则表
建立模糊控制规则的基本思想:当误差大或较大时，选择控制量以尽快消除误差为 主，而当误差较小时，选择控制量要注意防止超调，以系统的稳定性为主要出发点。 以误差为负大时，误差变化为负大为例，这时误差有增大的趋势，为尽快消除 已有的负大误差并抑制误差变大，所以控制量取负大，即使风门开度达到最小，减 少通过加 热器的风量。
3、工作原理
把由各种传感器测出的精确量转换成为适于模糊 运算的模糊量,然后将这些量在模糊控制器中加以 运算, 最后再将运算结果中的模糊量转换为精确 量, 以便对各执行器进行具体的操作控制。 在模糊控制中, 存在着一个模糊量和精确量之间 相互转化的问题
模糊控制原理图
s:系统的设定值。 x1, x2:模糊控制的输入(精确量)。 X1 , X2:模糊量化处理后的模糊量。 U:经过模糊控制规则和近似推理后得出的模糊控制量。 u:经模糊判决后得到的控制量(精确量)。 y:对象的输出。
⑶. 模糊控制规则条件部分的隶属度。 例如，对前述设定的模糊控制规则⑴⑵、控 制输入组y={x=1℃,x=0.1℃/min}对其条件 部分的隶属度可求得： 对规则⑴的条件部分：u(y)=0 对规则⑵的条件部分：u (y)=0.1 对规则⑶的条件部分：u (y)=0.8 ..
（4）利用模糊控制规则，推导控制输出的模糊量。由前 一步骤计算的对规则条件部分的隶属度u（y）,可直接得 出相应规则结论部分对相应子集的隶属度。 例如，对规则⑶，已知y 对条件部分的隶属度u （y）=0.8， 那么，压缩机排量F 对“中等排量”隶属度u (F)=0.8，风 机转速v，对“中等转速”隶属度u (v)=0.8，膨胀阀开度N 对“中等转速”隶属度u (N)=0.8。考虑所有有关的结论部 分，即可得到控制输出对相应子集的隶属度。如压缩机排 量F 对相应子集 的隶属度为：最大：u (F)=0 大：u (F)=0.1 中：u (F)=0.8 小：u (F)=0.7 最小：u (F)=0.1
汽车空调模糊控制框图
模糊控制规则：（根据人工经验设定）
根据温差和温差变化率设定等级，推导压缩机排 量、膨胀阀开度和风机转速的等级。
(1) 如果温差“正大”, 温差变化率“负很小”, 认为机器制冷力严重 不足。运行状态设置为: 压缩机排量为“最大”, 膨胀阀开度为“最 大”, 风机转速为“最大”。 (2) 如果温差“正中”, 温差变化率“正大”, 认为机器制冷力不足, 运行状态设置为: 压缩机排量为“大”, 膨胀阀开度为“大”, 风机 转速为“大”。 (3) 如果温差“正小”, 温差变化率“正中”, 认为机器制冷力仍不足, 运行状态设置为: 压缩机排量为“中”, 膨胀阀开度为“中”, 风机 转速为“中”。 . . 如果温差变化率相应子集数和温差相同, 均为8 个, 那么, 这种类型的 规则应有64 条
2、为什么采用模糊控制？
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。 要研制智能化的汽车，就离不开模糊控制技术 如汽车空调：人体舒适度的模糊性和空调复杂系统
模糊控制是基于语言的控制 模糊语言集的组成： T（E）
T（E）={负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}
用模糊语言变量E 来描述偏差， 或用符号表示 负大NB（Negative Big）、 负中NM（Negative Medium）、 负小NS（Negative Small）、 零ZE（Zero）、 正小PS（Positive Small）、 正中PM（Positive Medium）， 正大PB（Positive Big）， 则： T（E）= {NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}
汽车巡航模糊自整定PID控制原理
自适应模糊神经网络 在半自动悬架上应用
二、模糊控制在汽车的应用方面
1、ABS防抱死系统工况的多变及轮胎的非线性 2、汽车巡航系统外界负荷的扰动、汽车质量和传动系效率的不确
定性、被控对象的强非线性
3、汽车空调人体舒适感的模糊性和空调复杂结构 4、半主动悬架系统参数不稳定性 5、发动机
三、在汽车空调上的应用
对汽车空调系统的要求：
★技术性能和控制性能优良，满足人体舒适性的要求； ★节能 自动控制的应用是达到这两方面要求的一个重要途径。 经典控制理论：建立数学模型 现代控制理论：状态方程
空调器为典型的传质换热系统，结构和内部物理过程复杂，难以建 立精确的数学模型。汽车空调由于工作条件多变，用传统的控制方法 如:PID控制，难以获得较好的控制效果。 对于环境干扰，鲁棒性好，能够抑制非线性因素对控制器的影响
全空调型客车空调原理图
1、外进风;2出风口;3蒸发器风机:4蒸发器芯;5热水器芯: 6温度门:7、出风口:8车内进风
控制步骤： ⑴. 计算出温度差x，温差的变化率x ，x, x 即为精确的控制输入。 ⑵. 求出控制输入x、x 对相应子集的隶属度，把精确的控制输入转换成 模糊量。 例如，x=1℃,x=0.1℃/min,则有： x 对相应子集的隶属度为（按前述设定隶属函数）： 正大：u (x)=0.33 正中：u (x)=0.5 正小：u (x)=1 正很小：u (x)=0.67 其余子集：u (x)=0 同样地， 对相应子集隶属度亦可算出，例如： x 正大：u ( x )=0.1 正中：u ( x )=0.8 正小：u (x )=0.9 正很小：u (x )=0.1 其余子集：u (x )=0
模糊控制理论在
一、概述 二、在汽车上的应用方面
三、举例说明在汽车空调当中的应用 四、简要介绍在其他方面的应用
一、概
述
１、什么叫模糊控制？
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一种智能控制
模糊量化为清晰量输出
模糊推理规则
输出模糊量
根据重心法原则
模糊控制器控制表
模糊控制与常规控制比较
模糊控制具有超调量小、稳差小的特点。一般汽车空调模糊控制 可节能 15%～20%。
控制过程：
1、根据温度传感器和湿度传感器测定的温度湿度，以人体舒适感为基 础，对车厢温度进行模糊修正 2、根据设定温度和实测温度，用模糊控制原则推论控制输出 3、根据室外温度、乘车满员率对控制输出进行热负荷模糊修正。 4、根据车门启闭情况，对控制输出进行修正