洗衣机模糊控制器设计

洗衣机的模糊控制器设计洗衣机的模糊控制传统的洗衣机都是人们用肉眼观看后，根据人的经验来调整洗衣时间和用水量，而模糊控制就是以人对被控对象的控制经验为依据而设计的控制器，这样就能实现控制器模拟人的思维方式来控制洗衣机。以模糊洗衣机的设计为例其控制是一个开环的决策过程，模糊控制按以下步骤进行。[4]洗衣机的时间控制确定模糊控制器的结构选用单变量二维模糊控制器。控制器的输入为衣物的污泥和油脂，输出为洗涤时间。定义输入、输出模糊集将污泥分为3个模糊集：SD(污泥少)，MD〔污泥中〕，LD〔污泥多〕；取值范围为[0,100]。将油脂分为3个模糊集：NG〔油脂少〕，MG〔油脂中〕，LG〔油脂多〕；将洗涤时间分为5个模糊集：VS〔很短〕，S〔短〕，M〔中等〕，L〔长〕，VL〔很长〕。定义隶属函数选用如下隶属函数：采用三角形隶属函数可实现污泥的模糊化。采用Matlab进行仿真，污泥隶属函数设计仿真程序如下：Closeall；N=2；x=0:0.1:100;fori=1:N+1f(i)=100/N*(i-1);endu=trimf(x,[f(1),f(1),f(2)]);figure(1)；plot(x,u);forj=2:Nu=trimf(x,[f(j-1),f(j),f(j+1)]);holdon;plot(x,u);endu=trimf(x,[f(N),f(N+1),f(N+1)]);holdon;plot(x,u);xlabel(‘x’);ylabel(‘Degreeofmembership’);污泥程序仿真结果如图1所示：图1污泥隶属函数将油脂分为三个模糊集:NG〔无油脂〕MG〔油脂中〕LG(油脂多)，取值范围为[0，100]选用如下隶属函数：采用三角形隶属函数实现油脂的模糊化，仿真程序如下：Clearall;N=2;x=0:0.1:100;fori=1:N+1f(i)=100/N*(i-1);endu=trimf(y,[f(1),f(1),f(2)]);figure〔1〕；plot(y,u);forj=2:Nu=trimf(y,[f(j-1),f(j),f(j+1)]);holdon;plot(y,u);endu=trimf(y,[f(N),f(N+1),f(N+1)]);holdon;plot(y,u);xlabel(‘y’);ylabel(‘Degreeofmembership’);油脂程序仿真结果如图2所示：图2油脂隶属函数将洗涤时间分为五个模糊集：VS(很短)S〔短〕M〔中等〕L(很长)取值范围为[0,60]选用如下隶属函数：采用三角形隶属函数实现洗涤时间的模糊化,其Matlab仿真程序如下：Closeall;Z=0:0.1:60;U=trimf(z,[0,0,10]);Figure(1);Plot(z,u);U=trimf(z,[0,10,25]);holdon;plot(z,u);U=trimf(z,[10,25,40]);holdon;plot(z,u);U=trimf(z,[25,40,60]);holdon;plot(z,u);U=trimf(z,[40,60,60]);holdon;plot(z,u);xlabel(‘z’)ylabel(“Degreeofmembership”);洗涤时间仿真程序结果如图3所示：图3洗涤时间隶属函数建立模糊控制规那么根据人的操作经验设计模糊规那么，模糊规那么设计的标准为：“污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长”；“污泥适中，油脂适中，洗涤时间适中”；“污泥越少，油脂越少，洗涤时将越短”。建立模糊控制表根据模糊规那么设计标准，建立模糊规那么表，见表1。洗衣机的模糊规那么洗涤时间z污泥xNGMGLG油脂ySDVS*MLMDSMLLDMLVL表1第*条规那么为：“IF衣物污泥少且没有油脂THEN洗涤时间很短”。模糊推理分以下几步进行：规那么匹配假定当前传感器测得的信息为：〔污泥〕=60，〔油脂〕=70，分别代入所属的隶属函数中，求隶属度为，，通过上述4种隶属度，可得到4条匹配的模糊规那么，见表2。模糊推理结果洗涤时间z污泥xNGMG(3/5)LG(2/5)油脂ySD000MD(4/5)0LG(1/5)0表2规那么触发由表3-2可知，被触发的规那么有4条，即Rule1：IFyisMDandxisMGTHENzisMRule2：IFyisMDandxisLGTHENzisLRule3：IFyisLDandxisMGTHENzisLRule4：IFyisLDandxisLGTHENzisVL规那么前提推理在同一条规那么内，前提之间通过“与”的关系得到规那么结论。前提的可信度之间通过取小运算，得到每一条规那么总前提的可信度为规那么1前提的可信度为：min(4/5,3/5)=3/5规那么2前提的可信度为：min(4/5,2/5)=2/5规那么3前提的可信度为：min(1/5,3/5)=1/5规那么4前提的可信度为：min(1/5,2/5)=1/5由此得到洗衣机规那么前提可信度表，即规那么强度表，见表3。规那么前提可信度洗涤时间z污泥xSDMD(4/5)LD(1/5)油脂yNG000MG(3/5003/52/5LG(1/5)01/51/5表3将上述两个表进行“与”运算得到每条规那么总的可信度输出，见表4。规那么总的可信度洗涤时间z污泥xSGMG(3/5)LG(2/5)油脂yND000MD(4/5)0min()min()LD(1/5)0min()min()表4模糊系统的输出模糊系统总的输出为各条规那么可信度推理结果的并集，即=[11]可见，有3条规那么被触发。反模糊化模糊系统总的输出实际上是3个规那么推理结果的并集，需要进行反模糊化才能得到更精确的推理结果。下面以最大平均法为例，进行反模糊化。洗衣机的模糊推理过程如图4和图5所示。由图可知，洗涤时间隶属度最大值为。将代入洗涤时间隶属度函数中的，得到规那么前提隶属度。与规那么结论隶属度的交点，即得到采用最大平均值法，可得精确输出为即所需要的洗涤时间为25分钟。1.01.04/5MDMG(a)规那么一MMDLGLGLDLVL1.0b)规那么二二(c)规那么三100x100y1.01.01.01.01.01.01.0100x100x060100y100yzz60z40201010000000004/53/53/52/52/51/51/52/5图4洗衣机的3个规那么被触发仿真实例采用Matlab中模糊控制工具箱可设计洗衣机模糊控制系统。洗衣机模糊控制系统仿真程序如下：closeall：a=newfis(‘fuzz-wash’)；a=addvar(a，‘input’，‘x’，[0，100])；%FuzzyStaina=addmf(a，‘input’，1，‘SD’，‘trimf’，[0，0，50])；a=addmf(a，‘input’，1，‘MD’，‘trimf’，[0，50，100])；a=addmf(a，‘input’，1，‘LD’，‘trimf’，[50，100，100])；a=addvar(a，‘input’，‘y’，[0，100])；%FuzzyAxungea=addmf(a，‘input’，2，‘NG’，‘trimf’，[0，0，50])；a=addmf(a，‘input’，2，‘MG’，‘trimf’，[0，50，100])；a=addmf(a，‘input’，2，‘LG’，‘trimf’，[50，100，100])；a=addvar(a，‘output’，‘z’，[0，60])；%FuzzyTimea=addmf(a，‘output’，1，‘VS’，‘trimf’，[0，0，10])；a=addmf(a，‘output’，1，‘S’，‘trimf’，[0，10，25])；a=addmf(a，‘output’，1，‘M’，‘trimf’，[10，25，40])；a=addmf(a，‘output’，1，‘L’，‘trimf’，[25，40，60])；a=addmf(a，‘output’，1，‘VL’，‘trimf’，[40，60，60])；rulelist=[11111：12311：13411：21211：22311：23411：31311：32411：33511]；a=addrule(a，rulelist)；showrule(a)%showfuzzyrulebaseal=setfis(a，‘DefuzzMethod’，‘mom’)；%Defuzzywritefis(al，‘wash’)；%Savetofuzzyfile“washfis”a2=readfis(‘wash’)；figure(1)；plotfis(a2)；figure(2)；plotmf(a，‘intput’，1)；figure(3)；plotmf(a，‘intput’，2)；figure(4)；plotmf(a，‘output’，1)；ruleview(‘wash’)；%DynamicSimulationx=60；y=70；z=evalfis([x，y]，a2)