模糊控制器设计实验

最新推荐文章于 2024-12-09 15:07:55 发布

monetvan

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/monetvan/article/details/102683967

本文介绍了模糊控制器的设计原理，强调了模糊逻辑在精准描述和处理模糊性对象中的作用。通过模糊控制，将输入映射到输出，依赖于一系列if-then规则。内容包括模糊控制器的代码实现和实验结果，展示了模糊控制器的结构设计和参数意义，作者表示实验加深了对模糊控制的理解并激发了学习热情。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

模糊控制器设计

一、模糊控制器原理

模糊逻辑实际上是要对模糊性对象进行精准描述和处理。
模糊控制的目的是将一个输入空间映射到一个输出空间，主要要靠一系列的if—then规则，这些规则包括变量和描述这些变量的形容词。因此在进行模糊推理之前，要首先定义好输入和输出变量以及描述他们的形容词。

二、代码

%模糊控制器设计
a=newfis('fuzzf');                   %创建新的模糊推理系统

%输入1
f1=1; 
a=addvar(a,'input','e',[-5*f1,5*f1]);                   
 %添加 e 的模糊语言变量
a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-5*f1,-3*f1]);          
 %添加 e 的模糊语言变量的隶属度函数（z型）
a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-4*f1,-3*f1,0]);      
  %隶属度函数为三角形
a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-6*f1,-2*f1,4*f1]); 
a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-8*f1,0,8*f1]); 
a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-5*f1,5*f1,8*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,4*f1,6*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[2*f1,6*f1]); 

%输入2
f2=1;
a=addvar(a,'input','ec',[-5*f2,5*f2]);                   
 %添加 ec 的模糊语言变量
a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-8*f2,-2*f2]); 
a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-7*f2,-7*f2,0]);
a=addmf(a,'input',2,