2020年模糊控制小论文范文

模糊控制小论文范文 电烤箱的模糊控制 电烤箱的模糊控制系统的设计是一个开环的模糊决策过程，模糊控制按一下步骤进行。 1确定模糊控制器的结构 选用两输入单输出模糊控制器。控制器的输入为被加热食物的温度和质量，输出为加热时间。 2定义输入,输出模糊集 将食物的温度分为3个模糊集:SD（温度低），MD（温度中），LD（温度高），将食物的质量分为3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（很短），S（短），M（中等），L（长），VL（很长）。 3定义隶属函数 选用如下三角形隶属函数可实现温度的模糊化。 ?uSD?50?x?/50? x/50? u温度=?uMD? ?(100?x)/50? ?u?(x?50)/50?LD 0?x?500?x?50 单位： 50?x?10050?x?100 选用如下三角形隶属函数可实现质量的模糊化。 ?uNG?500?y?/500? y/500? u质量=?uMG? ?(1000?y)/500? ?u?(y?500)/500?LG 0?y?5000?y?50050?y?100050?y?1000 单位：g 选用如下三角形隶属函数可实现加热时间的模糊化。 ?uVS?(10?z)/100?z?10? z/100?z?10?u?S?(25?z)/1510?z?25 ? ?(z?10)/1510?x?25? u加热时间=?uM? (40?z)/1525?z?40? ?25?z?40?(z?25)/15?uL? 40?z?60?(60?z)/20 ?40?z?60?uVL?(z?40)/20 4建立模糊控制规则 根据人的操作经验设计模糊规则，模糊规则设计的标准为：“温度越高，质量越大，加热时间越长”；“温度适中，质量适中，加热时间适中”，“温度越低，质量越小，加热时间越短”。 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，见表1-1。 表1-1 电烤箱的模糊控制规则表 6模糊推理 模糊推理分一下几步 （1） 规则匹配 假定当前传感器测得的信息为：x(温度)=60，y(质量)=700，分别代入隶属函数求隶属度为： uSD(60)?0，uMD(60)?4/5，uLD(60)?1/5 uNG(700)?0，uMG(700)?3/5，uLG(700)?2/5 可得到4条相匹配的模糊规则如下表 表1-2 模糊推理结果 (2)由上表1-2可知，被触发的规则有4条，即 Rule 1: IF x is MD and y is MG THEN z is M Rule 2: IF x is MD and y is LG THEN z is L Rule 3: IF x is LD and y is MG THEN z is L Rule 4: IF x is LD and y is LG THEN z is VL (3)规则前提推理 在同一条规则内，前提之间通过“与”的关系得到规则结论。前提的可信度之间通过取小运算，由表可得到每一条规则总前提的可信度为 规则1 前提的可信度为：min（4/5,3/5）=3/5 规则2 前提的可信度为：min（4/5,2/5）=2/5 规则3 前提的可信度为：min（1/5,3/5）=1/5 规则4 前提的可信度为：min（1/5,2/5）=1/5 表1-3 模糊控制小论文规则前提可信度表 （4）将上述两个表进行“与”运算 得到每条规则总的可信度输出，见表1-4。 （5）模糊系统总的输出 模糊系统总的可信度为各条规则可信度推理结果的并集，即 uagg(z)?max?min(3/5,uM(z),min(2/5,uL(z),min(1/5,uL(z),min(1/5,uVL(z)? =max?min(3/5,uM(z), min(2/5,uL(z), min(1/5,uVL(z)? 可见有3条规则被触发。 （6）反模糊化 模糊系统总的输出实际上是3个规则推理结果的并集，需要进行反模糊化，才能得到精确的推理结果。下面以最大隶属度平均法为例进行反模糊化。 电烤箱的模糊推理过程，以加热时间的隶属度最大值为u=3/5。将u=3/5带入加热时间 隶属函数中的uM(z)，得uM(z)?(z?10)/15?3/5，uM(z