基于matlab的模糊控制系統(tǒng)仿真設(shè)計(jì)【畢業(yè)論文】

1、<p>　　本科畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))</p><p><b>　?。ǘ?屆）</b></p><p>　　基于MATLAB的模糊控制系統(tǒng)仿真設(shè)計(jì)</p><p>　　所在學(xué)院 </p><p>　　專業(yè)班級(jí) 電氣工程及其自動(dòng)化 </

2、p><p>　　學(xué)生姓名 學(xué)號(hào) </p><p>　　指導(dǎo)教師 職稱 </p><p>　　完成日期 年 月 </p><p><b>　　摘 要</b></p><p>

3、　　隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，對(duì)自動(dòng)控制系統(tǒng)的控制精度、響應(yīng)速度、系統(tǒng)穩(wěn)定性和適應(yīng)能力的要求越來(lái)越高，對(duì)于大多數(shù)復(fù)雜的被控對(duì)象，采用傳統(tǒng)的控制方法往往難以收到滿意的控制效果。模糊控制的特點(diǎn)，符合復(fù)雜的控制要求，使其得到了廣泛的應(yīng)用。</p><p>　　本文基于MATLAB語(yǔ)言，對(duì)模糊控制系統(tǒng)作了一些分析和研究。主要介紹了模糊控制的基本概念，發(fā)展概況，應(yīng)用特點(diǎn)；研究了模糊控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)以及原理；模糊控制器的設(shè)計(jì)

4、方法；具體討論了模糊控制系統(tǒng)在全自動(dòng)洗衣機(jī)中的應(yīng)用，對(duì)洗凈度，衣質(zhì)、衣量的模糊控制器設(shè)計(jì)做了詳細(xì)的說(shuō)明，并且通過(guò)MATLAB進(jìn)行仿真設(shè)計(jì)，仿真結(jié)果表明模糊控制方案在全自動(dòng)洗衣機(jī)系統(tǒng)控制中的有效性。</p><p>　　關(guān)鍵詞：MATLAB；模糊控制；控制系統(tǒng)；仿真</p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　Wit

5、h the rapid development of science and technology, automatic control system for the control accuracy and response speed, system stability and adaptability have become increasingly demanding. For most complex objects, it’

6、s difficult to achieve good control performance using traditional control methods. The characteristics of fuzzy control meet the requirements of complex control. Now it has been widely applied.</p><p>　　This

7、 article analysis and study the fuzzy control system based on MATLAB. The basic concepts, development overview and application features of fuzzy control are introduced, The basic structure and principles of fuzzy control

8、 system are studied. The design method is discussed. Then, the fuzzy control of automatic washing machine is designed, according to the degree of cleaning requirement, clothing quality and clothing amount. Finally, the s

9、imulation is implemented by MATLAB. The simulation resul</p><p>　　Key Words: MATLAB;Fuzzy control; Control System; Simulation</p><p><b>　　目 錄</b></p><p><b>　　1　前言

10、1</b></p><p>　　1.1 問(wèn)題的提出1</p><p>　　1.2 所作的工作2</p><p>　　2 模糊控制系統(tǒng)3</p><p>　　2.1 模糊控制系統(tǒng)的發(fā)展過(guò)程3</p><p>　　2.2 模糊控制系統(tǒng)的基本概念4</p><p>　

11、　2.2.1 模糊控制特點(diǎn)4</p><p>　　2.2.2 模糊控制系統(tǒng)的組成4</p><p>　　2.2.3 模糊控制系統(tǒng)的基本原理5</p><p>　　2.3 模糊控制器的設(shè)計(jì)方法6</p><p>　　2.3.1 模糊控制器的基本概念6</p><p>　　2.3.2 模糊控制器的設(shè)計(jì)

12、6</p><p>　　3 基于模糊控制的全自動(dòng)洗衣機(jī)設(shè)計(jì)9</p><p>　　3.1 問(wèn)題描述9</p><p>　　3.2 洗衣機(jī)模糊控制的基本原理10</p><p>　　3.3 洗衣機(jī)模糊控制器的設(shè)計(jì)10</p><p>　　3.3.1 基于洗凈度的模糊控制11</p>&

13、lt;p>　　3.3.2 基于衣質(zhì)、衣量的模糊控制16</p><p>　　3.4 全自動(dòng)洗衣機(jī)的模糊控制19</p><p><b>　　4 仿真21</b></p><p>　　4.1 基于洗凈度的模糊控制仿真21</p><p>　　4.2 基于衣量、衣質(zhì)模糊控制仿真22</p>

14、;<p>　　4.3 全自動(dòng)洗衣機(jī)控制系統(tǒng)的仿真23</p><p><b>　　5 結(jié)論25</b></p><p>　　致 謝錯(cuò)誤!未定義書(shū)簽。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)26</b></p><p><b>　　附錄127</b>&

15、lt;/p><p><b>　　附錄228</b></p><p><b>　　1　前言</b></p><p>　　1.1 問(wèn)題的提出</p><p>　　隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，對(duì)自動(dòng)控制系統(tǒng)的控制精度、響應(yīng)速度、系統(tǒng)穩(wěn)定性和適應(yīng)能力的要求越來(lái)越高，對(duì)于大多數(shù)復(fù)雜的被控對(duì)象，采用傳統(tǒng)的控制方法往

16、往難以收到滿意的控制效果。但是無(wú)論是經(jīng)典控制原理還是現(xiàn)代控制原理，它們的共同特點(diǎn)是，控制器的設(shè)計(jì)都必須建立在被控對(duì)象的精確模型上。沒(méi)有精確的數(shù)學(xué)模型，控制器的控制效果及精度將受到很大的約束。但是在實(shí)際應(yīng)用中，大多數(shù)的系統(tǒng)具有非線性、時(shí)變、大延遲等特點(diǎn)，很難建立精確的數(shù)學(xué)模型。因此，用經(jīng)典控制與現(xiàn)代控制的相關(guān)原理都很難實(shí)現(xiàn)有效的控制，模糊控制也就應(yīng)運(yùn)而產(chǎn)生了。模糊控制綜合了專家的操作經(jīng)驗(yàn)，具有不依賴被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，便于應(yīng)

17、用，抗干擾能力強(qiáng)，響應(yīng)速度快，易于控制和掌握，對(duì)系統(tǒng)參數(shù)的變化有較強(qiáng)的魯棒性等特點(diǎn)[1]，在經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論難以應(yīng)用的場(chǎng)合發(fā)揮了很大的作用，已經(jīng)成為智能控制的主要分支。近年來(lái)已被證明是解決許多實(shí)際復(fù)雜建模和控制問(wèn)題的一種有效方法。如今，模糊控制已經(jīng)應(yīng)用到工業(yè)，家電，國(guó)防等眾領(lǐng)域，并取得了比較好的控制效果[2]。 </p><p>　　MATLAB是“矩陣實(shí)驗(yàn)室”（MATRIX LAB-ORATORY）的

18、縮寫(xiě)，由美國(guó)MATHWORKS公司推出的一種以矩陣運(yùn)算為基礎(chǔ)的交互式程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言和科學(xué)計(jì)算軟件，適用于工程應(yīng)用和教學(xué)研究等領(lǐng)域的分析設(shè)計(jì)與復(fù)雜計(jì)算[3]。MATLAB語(yǔ)言以復(fù)數(shù)鉅陣作為基本編程單元,具有強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算功能、圖形表達(dá)功能及可視化的仿真環(huán)境,并且簡(jiǎn)單易學(xué)、具可擴(kuò)展性。另外MATLAB還提供了圖形用戶界面設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)功能。MATLAB具有強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力、簡(jiǎn)便的繪圖功能、豐富的算法工具箱,以及高效、可視化、推理能力強(qiáng)等特點(diǎn),是

19、目前理論研究和工程應(yīng)用中流行最廣的科學(xué)計(jì)算語(yǔ)言。Matlab還提供了模糊邏輯工具箱,即Fuzzy工具箱。它是運(yùn)用圖形用戶界面(GUI)來(lái)設(shè)計(jì)模糊控制器的,可以直觀的完成模糊控制器的設(shè)計(jì)。同時(shí)此工具箱中還提供30多個(gè)函數(shù),用戶可以通過(guò)命令來(lái)調(diào)用這些函數(shù),完成模糊控制器的設(shè)計(jì)。</p><p>　　1.2 所作的工作</p><p>　　本文主要介紹模糊控制的相關(guān)概念，通過(guò)對(duì)概念的理解，了解

20、模糊控制的工作特點(diǎn)和工作方式等。第二章介紹了模糊控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及其原理。以及模糊控制器的設(shè)計(jì)方法以及設(shè)計(jì)的基本步驟。第三章介紹全自動(dòng)洗衣機(jī)的模糊控制系統(tǒng)。通過(guò)分析洗衣機(jī)的模糊控制部分，體現(xiàn)模糊控制較其它控制的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，具體研究洗凈度，衣質(zhì)、衣量模糊控制器的設(shè)計(jì)方法。以及通過(guò)MATLAB實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)和仿真。第四章分別對(duì)洗凈度模糊控制器，衣質(zhì)、衣量模糊控制器，及全自動(dòng)洗衣機(jī)模糊控制系統(tǒng)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的控制器基本能達(dá)到

21、所要求的功能。</p><p><b>　　2 模糊控制系統(tǒng)</b></p><p>　　2.1 模糊控制系統(tǒng)的發(fā)展過(guò)程</p><p>　　模糊邏輯是英文“Fuzzy Logic”的正文意譯，是指模糊數(shù)學(xué)誕生之后而產(chǎn)生的一種新的邏輯系統(tǒng)。</p><p>　　1965著名的美國(guó)控制理論專家L.A.Zadeh創(chuàng)立了模

22、糊集合論，從而開(kāi)創(chuàng)了模糊邏輯的歷史。自此以后，模糊邏輯得到了迅速的發(fā)展。同時(shí)Zadeh還提出了一個(gè)表示事物模糊性的重要概念——隸屬函數(shù)。這個(gè)概念是模糊邏輯的關(guān)鍵。通過(guò)隸屬函數(shù)，人們才開(kāi)始對(duì)所有的模糊事物和問(wèn)題進(jìn)行定量的表示和分析。</p><p>　　1974年，Zaded又進(jìn)行了模糊邏輯推理的研究，從此，模糊邏輯就成為人們研究的熱門課題。同年，英國(guó)的E.H.Mamdani首先用模糊控制語(yǔ)句組成模糊控制器[4]，

23、并把它應(yīng)用于鍋爐和蒸汽機(jī)的控制，在實(shí)驗(yàn)室獲得成功。這一開(kāi)拓性的工作標(biāo)志著模糊控制論的誕生[5]。標(biāo)志著人們采用模糊邏輯進(jìn)行工業(yè)控制的開(kāi)始。</p><p>　　此后，荷蘭，丹麥，英國(guó)等國(guó)家的自動(dòng)控制人員開(kāi)始嘗試用模糊控制方法對(duì)熱交換器、煉鋼轉(zhuǎn)爐、化學(xué)反應(yīng)器、水泥回轉(zhuǎn)窯、十字路口的交通等進(jìn)行控制，并且取得了令人滿意的效果。</p><p>　　僅20多年來(lái)，模糊控制不論從理論上還是技術(shù)上都有

24、了長(zhǎng)足的進(jìn)步，成為自動(dòng)控制領(lǐng)域中一個(gè)非?；钴S而又碩果累累的分支。而且被廣泛的應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐中，但模糊控制仍然是一個(gè)充滿爭(zhēng)議的領(lǐng)域。由于它的發(fā)展歷史還不是很長(zhǎng)，理論上的系統(tǒng)性和完善性，技術(shù)上的成熟性和規(guī)范性都是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，尤其是模糊控制與其他智能化控制方法結(jié)合的控制方法，有待于人們?cè)趯?shí)踐中得到驗(yàn)證和進(jìn)一步的提高[6]。目前在國(guó)際大趨勢(shì)的推動(dòng)下，模糊控制已開(kāi)始向多元化和交叉學(xué)科方向發(fā)展，模糊預(yù)測(cè)控制、模糊診斷、模糊式識(shí)別、模糊決策與規(guī)劃，都

25、屬于較為前沿的研究方向。</p><p>　　因此模糊技術(shù)將成為21世紀(jì)的一項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)。一個(gè)普遍應(yīng)用模糊技術(shù)的時(shí)代不久就會(huì)到來(lái)。</p><p>　　2.2 模糊控制系統(tǒng)的基本概念</p><p>　　模糊控制是以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)智能控制。從線性控制系統(tǒng)與非線性控制系統(tǒng)的角度分類，模糊控制系統(tǒng)是一種非線性控制；從控制器的智能性看

26、，模糊控制屬于智能控制的范疇[7]。</p><p>　　2.2.1 模糊控制特點(diǎn)</p><p>　　模糊控制在很短的時(shí)間里取得了令人矚目的成果。這主要在于它有一些十分明顯的特點(diǎn)：</p><p>　　(1)不依賴于對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，便于應(yīng)用[8]。對(duì)無(wú)法建?；蚝茈y建模的復(fù)雜對(duì)象，可以利用人的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)來(lái)設(shè)計(jì)模糊控制器，從而完成控制任務(wù)，而傳統(tǒng)的控制方法都

27、要在已知被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型的情況下才能設(shè)計(jì)控制器。</p><p>　　(2)是一種反應(yīng)人類的智慧思維的智能控制。這有利于模擬人工控制的過(guò)程和方法，增強(qiáng)系統(tǒng)的自適應(yīng)能力，使之具有一定的智能水平。以為人們所接受。</p><p>　　(3)是一種非線性控制方法，工作范圍廣，特別適合于非線性系統(tǒng)的控制。這樣就使得模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)變得簡(jiǎn)單。</p><p>　　(4)具

28、有內(nèi)在的并行處理機(jī)制，能表現(xiàn)出極強(qiáng)的魯棒性，對(duì)被控對(duì)象的特性變化不敏感，模糊控制器的設(shè)計(jì)參數(shù)容易選擇調(diào)整；算法簡(jiǎn)單、執(zhí)行快、容易實(shí)現(xiàn)，不需要很多的控制理論知識(shí)[2]。</p><p>　　2.2.2 模糊控制系統(tǒng)的組成</p><p>　　模糊控制屬于計(jì)數(shù)機(jī)數(shù)字控制的一種形式，因此，模糊控制系統(tǒng)的組成類似一般的數(shù)字控制系統(tǒng)[9]。其系統(tǒng)框圖如圖2-1所示：</p><

29、p>　　圖2-1 基本模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖</p><p>　　模糊控制系統(tǒng)一般可分為以下五個(gè)組成部分：</p><p>　?。?）模糊控制器。模糊控制系統(tǒng)與通常的計(jì)算機(jī)數(shù)字控制系統(tǒng)的主要差別是采用了模糊控制器。而模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心，也就是說(shuō)，模糊控制的機(jī)理是通過(guò)模糊控制來(lái)體現(xiàn)的。用模糊集合理論對(duì)語(yǔ)言變量定量化，再用模糊推理對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)輸入狀態(tài)進(jìn)行處理，形成相應(yīng)的控制決策

30、。這樣一來(lái)就產(chǎn)生了模糊控制器[10]。模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)主要就是模糊控制器的設(shè)計(jì)。</p><p>　?。?）輸入/輸出接口。模糊控制器通過(guò)輸入/輸出接口從被控對(duì)象獲取數(shù)字信號(hào)量，并將模糊控制器的決策的輸出數(shù)字信號(hào)經(jīng)過(guò)數(shù)模轉(zhuǎn)換，將其轉(zhuǎn)變?yōu)槟M信號(hào)，然后送給被控對(duì)象。</p><p>　?。?）執(zhí)行機(jī)構(gòu)。需要通過(guò)控制器的輸出信號(hào)來(lái)驅(qū)動(dòng)的機(jī)構(gòu)。主要由各類電動(dòng)機(jī)構(gòu)成。</p>&l

31、t;p>　?。?）被控對(duì)象。可以是確定的或模糊的等等</p><p>　　（5）傳感器。將被控對(duì)象或各種過(guò)程的被控制量轉(zhuǎn)換為電信號(hào)（模擬或數(shù)字）的一類裝置。</p><p>　　2.2.3 模糊控制系統(tǒng)的基本原理</p><p>　　圖2-2 模糊控制原理框圖</p><p>　　模糊控制是以專家的經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)實(shí)施的一種智能控制，它并

32、不需要精確的數(shù)學(xué)模型去描述系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過(guò)程。一般的控制過(guò)程如下：</p><p>　　第一，先通過(guò)傳感器把要檢測(cè)的物理量變成電量，再通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換成模糊集合的隸屬函數(shù)，即把精確量模糊化。從而把傳感器的輸入量轉(zhuǎn)換成知識(shí)庫(kù)可以讀取的變量形式。</p><p>　　第二，根據(jù)有經(jīng)驗(yàn)的專家經(jīng)驗(yàn)制定出相應(yīng)的模糊控制規(guī)則，并進(jìn)行模糊推理，已得到一個(gè)模糊輸出集合。使得輸入量與輸出量之間建立了對(duì)應(yīng)的函數(shù)關(guān)系。

33、每個(gè)輸入量對(duì)應(yīng)到控制規(guī)則，最后通過(guò)計(jì)算合并那些規(guī)則的輸出。</p><p>　　第三，根據(jù)模糊邏輯推理得到的輸出模糊隸屬函數(shù)，用不同的方法找一個(gè)符合實(shí)際的精確值作為控制量。把模糊范圍概括合并成單點(diǎn)的輸出量，加到執(zhí)行器上實(shí)現(xiàn)控制。</p><p>　　2.3 模糊控制器的設(shè)計(jì)方法</p><p>　　2.3.1 模糊控制器的基本概念</p><

34、p>　　模糊控制器（Fuzzy Controller FC）也稱為模糊邏輯控制器（Fuzzy Logic Contraller, FLC），由于所采用的模糊控制規(guī)則是由模糊理論中模糊條件語(yǔ)句描述的，因此模糊控制器是一種語(yǔ)言型控制器，故也稱為模糊語(yǔ)言控制器（Fuzzy language Contraller FLC）。</p><p>　　模糊控制器的組成框圖如圖2-3所示：</p><p

35、>　　圖2-3 模糊控制器的組成框圖</p><p>　　從圖中我們知道模糊控制器主要由模糊化接口、知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、解模糊接口4部分組成[11]。</p><p>　　2.3.2 模糊控制器的設(shè)計(jì)</p><p>　　從模糊控制的基本結(jié)構(gòu)出發(fā)，了解設(shè)計(jì)的基本流程。再根據(jù)模糊控制器的工作原理，完成具體的設(shè)計(jì)步驟。一般模糊控制器的設(shè)計(jì)流程如下[12]：</

36、p><p><b>　?、?模糊化</b></p><p>　　模糊控制器的輸入必須通過(guò)模糊化才能用于控制輸出的求解，因此實(shí)際上它是模糊控制器的輸入接口。其主要作用是將真實(shí)的確定量輸入轉(zhuǎn)換為一個(gè)模糊矢量。模糊化的具體過(guò)程如下：</p><p>　　1．首先對(duì)這些輸入量進(jìn)行處理以轉(zhuǎn)換成模糊控制器要求的輸入量。</p><p>

37、　　2．將上述已經(jīng)處理過(guò)的輸入量進(jìn)行尺度變換，使其變換到各自的論域范圍。</p><p>　　3．將已經(jīng)變換到論域范圍的輸入量進(jìn)行模糊處理，使原先精確的輸入量變成模糊量，并用相應(yīng)的模糊集合來(lái)表示。</p><p>　　對(duì)于一個(gè)模糊輸入變量e，其模糊子集通?？梢赃M(jìn)行如下劃分：</p><p>　　e={負(fù)大，負(fù)小，零，正小，正大}={NB，NS，ZO，PS，PB}&l

38、t;/p><p>　　e={負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}={NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}。可以通過(guò)MATLAB軟件繪制成如下：</p><p>　　圖2-4 隸屬度函數(shù)圖</p><p><b>　?、?知識(shí)庫(kù)</b></p><p>　　知識(shí)庫(kù)中包含了具體應(yīng)用領(lǐng)域中的知識(shí)和要求的控制目標(biāo)。它通常

39、由數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)兩部分組成。</p><p><b>　　a.數(shù)據(jù)庫(kù)</b></p><p>　　主要包括各語(yǔ)言變量的隸屬度函數(shù)等。數(shù)據(jù)庫(kù)所存放的是所有輸入、輸出變量的全部模糊子集的隸屬度矢量值，若論域?yàn)檫B續(xù)域，則為隸屬度函數(shù)。在規(guī)則推理的模糊關(guān)系方程求解過(guò)程中，向推理機(jī)提供數(shù)據(jù)。</p><p><b>　　b.規(guī)則庫(kù)</b&

40、gt;</p><p>　　在模糊控制中，模糊控制規(guī)則集稱為模糊控制規(guī)則庫(kù)。它體現(xiàn)了專用型的控制策略和控制目的。模糊控制器的規(guī)則是基于專家的知識(shí)或手動(dòng)操作人員長(zhǎng)期積累的經(jīng)驗(yàn)，它是按人的直覺(jué)推理的一種語(yǔ)言表示形式。模糊規(guī)則通常由一系列的關(guān)鍵詞連接而成，如if-then、else2、also、end、or等，關(guān)系詞必須經(jīng)過(guò)“翻譯”才能將模糊規(guī)則數(shù)值化。最常用的關(guān)系詞為if-then，對(duì)于變量模糊控制系統(tǒng)，還有and等

41、。例如，模糊控制系統(tǒng)輸入變量為e（誤差）和ec（誤差變化量），他們對(duì)應(yīng)的語(yǔ)言變量為E和EC，可給出一組模糊規(guī)則：</p><p>　　R1：IF E is NB and EC is NB then U is PB</p><p>　　R2：IF E is NB and EC is NS then U is PM</p><p>　　規(guī)則庫(kù)存放著全部模糊控制規(guī)則，在推

42、理時(shí)為“推理機(jī)”提供控制規(guī)則。由上述可知，規(guī)則條數(shù)和模糊變量的模糊子集劃分有關(guān)，劃分越細(xì)，規(guī)則條數(shù)越多，規(guī)則庫(kù)的準(zhǔn)確度越高，同時(shí)規(guī)則庫(kù)的“準(zhǔn)確性”還與專家知識(shí)的準(zhǔn)確度有關(guān)。</p><p><b>　?、?模糊推理</b></p><p>　　模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模擬人的模糊推理能力。該推理過(guò)程是基于模糊邏輯中的蘊(yùn)涵關(guān)系及推理規(guī)則來(lái)進(jìn)行的。根據(jù)規(guī)則庫(kù)中存

43、放的模糊控制規(guī)則，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論對(duì)模糊控制規(guī)則進(jìn)行計(jì)算推理，實(shí)際上是根據(jù)模糊控制規(guī)則對(duì)輸入的一系列件進(jìn)行綜合評(píng)估，以得到一個(gè)定性的用語(yǔ)言表示的決策輸出量，這個(gè)結(jié)果給出某一個(gè)確定的輸出范圍，即所謂模糊輸出。完成這部分功能的模塊就叫模糊推理機(jī)。</p><p><b>　?、冉饽：?lt;/b></p><p>　　解糊化的作用是把推理后產(chǎn)生的模糊控制量轉(zhuǎn)化成合適的精確控制

44、量。解模糊化一般要完成下面的工作：</p><p>　　a.將模糊的控制量經(jīng)清晰化變化成表示在論域范圍的清晰量。</p><p>　　b.將表示在論域范圍的清晰量經(jīng)尺度變換變成實(shí)際的控制量。</p><p>　　3 基于模糊控制的全自動(dòng)洗衣機(jī)設(shè)計(jì)</p><p>　　作為一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的典型應(yīng)用之一，我們通過(guò)分析洗衣機(jī)的控制原理來(lái)更具體的

45、了解模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)應(yīng)用。</p><p>　　洗衣機(jī)的自動(dòng)控制系統(tǒng)為一多輸入多輸出系統(tǒng),輸入量為衣量、衣質(zhì)、臟污程度、臟污性質(zhì)，水溫等，輸出量為洗滌劑量、水位、水流、洗滌時(shí)間、漂洗方式等。從洗衣機(jī)的運(yùn)行過(guò)程可以看出,洗滌劑量、水位、水流都可以通過(guò)輸入量推理求得,而洗滌時(shí)間與漂洗方式為實(shí)時(shí)控制量,影響其主要因素是被洗物品的臟污程度,這兩個(gè)量可以用水的渾濁度和渾濁度變化率來(lái)表示（油性臟污的渾濁度變化率小,泥性臟污

46、的渾濁度變化率大）。實(shí)際分析證明:輸入與輸出之間很難用一定的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述,我們可以定義輸入，輸出模糊集。系統(tǒng)的具體條件具有較大的不確定性,其控制過(guò)程在很大程度上依賴于操作者的經(jīng)驗(yàn),用常規(guī)的控制方法難以達(dá)到理想的效果。而采用模糊控制技術(shù)就能很容易解決問(wèn)題[13]。下面我們介紹如何用模糊控制器設(shè)計(jì)全自動(dòng)洗衣機(jī)。</p><p><b>　　3.1 問(wèn)題描述</b></p>&l

47、t;p>　　本文中所要設(shè)計(jì)的全自動(dòng)洗衣機(jī)的主要功能是根據(jù)對(duì)衣量，衣質(zhì)，贓物性質(zhì)等輸入量模糊量進(jìn)行智能判斷，再通過(guò)做大量的實(shí)驗(yàn),總結(jié)出人為洗滌方式,從而形成模糊控制規(guī)則。根據(jù)傳感器接收的信息（即輸入模糊量）,推理做出模糊決策。從而完成注水量、洗滌時(shí)間、水流強(qiáng)弱等所有功能。</p><p>　　具體工作方式如下:分析洗衣機(jī)的運(yùn)行過(guò)程可以看出,其主要被控參量是洗滌時(shí)間和水流強(qiáng)度,影響這一輸出參量的主要因素是被洗衣

48、物的臟污程度和臟污性質(zhì),衣量，衣質(zhì)等。實(shí)際分析證明:輸入和輸出之間很難用一定的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述,系統(tǒng)的具體條件具有較大的不確定性,其控制過(guò)程在很大程度上依賴于操作者的經(jīng)驗(yàn),用常規(guī)的控制方法難以達(dá)到理想的效果。應(yīng)用模糊控制技術(shù)就能容易解決這個(gè)問(wèn)題[14]。</p><p>　　圖3-1所示為全自動(dòng)洗衣機(jī)模糊控制原理框圖．首先，由幾組傳感器檢測(cè)衣物上的信息，然后經(jīng)過(guò)模糊化后確定衣質(zhì)、衣量等信息的隸屬度．再經(jīng)過(guò)模糊推理和

49、反模糊化的合成推理，最終得到洗滌時(shí)間、水流強(qiáng)度的輸出量。</p><p>　　3.2 洗衣機(jī)模糊控制的基本原理</p><p>　　圖3-1 洗衣機(jī)模糊控制原理圖</p><p>　　要讓洗衣機(jī)能全自動(dòng)化，就必須經(jīng)過(guò)大量的實(shí)驗(yàn),總結(jié)出人為的洗滌方式,從而形成模糊控制規(guī)則。再根據(jù)檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)到的信息,判斷出衣物多少、面料軟硬、臟污程度、臟污性質(zhì)等,計(jì)算出控制量,從

50、而完成注水量、洗滌時(shí)間、水流強(qiáng)弱、洗滌方式、脫水時(shí)間、排水等一系列的設(shè)置。根據(jù)上述分析和模糊控制技術(shù)的基本原理,如圖3-2為洗衣機(jī)的模糊控制過(guò)程：</p><p>　　圖3-2 洗衣機(jī)模糊控制框圖</p><p>　　其中，X為輸入精確量(臟污程度及其變化率)；Y為輸出精確量(洗滌時(shí)間)；U(x)為輸入模糊量;U(y)為輸出模糊量。</p><p>　　3.3

51、洗衣機(jī)模糊控制器的設(shè)計(jì)</p><p>　　從全自動(dòng)洗衣機(jī)的原理中可以看出，最核心的是模糊控制系統(tǒng)，而模糊控制系統(tǒng)的核心的部分是模糊控制器。</p><p>　　下面設(shè)計(jì)洗衣機(jī)的模糊控制器。具體的研究究竟怎么樣對(duì)輸入變量進(jìn)行分析，然后對(duì)應(yīng)相應(yīng)的輸出變量。同時(shí)利用MATLAB實(shí)現(xiàn)仿真[15]。</p><p>　　為了方便研究控制器的設(shè)計(jì)研究，把洗衣機(jī)的模糊控制分為基

52、于洗凈度和和基于衣質(zhì)、衣量的模糊控制兩個(gè)模塊。最后在把兩部分結(jié)合，形成一個(gè)完整的洗衣機(jī)控制器。</p><p>　　3.3.1 基于洗凈度的模糊控制</p><p>　　對(duì)于衣服是否洗干凈，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，我們知道主要看衣服的臟污情況。同時(shí)臟污情況主要包含油污和泥污的多少。所以可以確定模糊控制器的語(yǔ)言變量：</p><p>　　（1）輸入控制量可選二個(gè)：泥污，油污。&l

53、t;/p><p>　　它們作為模糊控制器的輸入，對(duì)應(yīng)的模糊集為 N,Y。</p><p>　?。?）輸出控制量：洗滌時(shí)間</p><p>　　它作為模糊控制器的輸出，對(duì)應(yīng)的模糊集為 T。</p><p>　　這樣就可以構(gòu)成一個(gè)二輸入單輸出的模糊控制器（如圖3-3所示）</p><p>　　圖3-3 兩輸入單輸出的模糊控制

54、器</p><p>　　3.3.1.1 變量的模糊化 </p><p>　　本文中以輸入量為泥污和泥污，輸出量為洗滌時(shí)間 (其他輸入、 輸出量控制與此類似 )為例說(shuō)明模糊控制如何在洗衣機(jī)中應(yīng)用。</p><p><b>　　輸入變量：</b></p><p>　　泥污N分成三檔{偏大，中等，偏小} 簡(jiǎn)記為{ NB

55、 NM NS}</p><p>　　規(guī)定為：泥污80克為例：</p><p>　　NS = [0~20]kg</p><p>　　NM =[20~60] kg</p><p>　　NB =[60~80] kg</p><p>　　油污Y分成三檔{偏大，中等，偏少} 簡(jiǎn)記為 {YB YM YS}</p

56、><p><b>　　輸出變量：</b></p><p>　　洗滌時(shí)間T分成五檔{很短，短，中，長(zhǎng)，很長(zhǎng)} 簡(jiǎn)記為{VS S M L VL}。</p><p>　　通過(guò)MATLAB建立一個(gè)二輸入單輸出系統(tǒng)[16]如圖3-4所示：</p><p>　　圖3-4輸入輸出系統(tǒng)</p><p>　　泥

57、污、油域的論域均為：[0 80]</p><p>　　洗滌時(shí)間的論域?yàn)椋篬0 60]</p><p>　　為了方便，符合正常的常識(shí)。把論域中油污、泥污的范圍規(guī)定為0至80g。洗滌時(shí)間的范圍為0至60分鐘所以可以定義隸屬度函數(shù)：</p><p>　　采用三角形隸屬度函數(shù)可實(shí)現(xiàn)污泥和油泥的模糊化。利用MATLAB實(shí)現(xiàn)泥污的三角形隸屬度函數(shù)圖如圖3-5所示。</p&

58、gt;<p>　　圖3-5 泥污隸屬度函數(shù)</p><p>　　與定義泥污的隸屬度函數(shù)方法相似，分別定義油污和洗滌時(shí)間的隸屬度函數(shù)，通過(guò)MATLAB建立的隸屬度函數(shù)如圖3-6,3-7所示： </p><p>　　圖3-6 油污隸屬度函數(shù)</p><p>　　圖3-7 洗滌時(shí)間隸屬度函數(shù)</p><p>　　3.3.1.2

59、建立模糊控制規(guī)則</p><p><b>　　輸入變量（分三級(jí)）</b></p><p><b>　　泥污：大、中等、小</b></p><p><b>　　油污：大、中等、小</b></p><p><b>　　輸出變量（分五級(jí)）</b></p&g

60、t;<p>　　洗滌時(shí)間：特長(zhǎng)、長(zhǎng)、中、短、特短</p><p><b>　　模糊規(guī)則</b></p><p>　　根據(jù)人操作經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)模糊規(guī)則，模糊規(guī)則的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)：“泥污多，油污多，洗滌時(shí)間長(zhǎng)；泥污中，油污中，洗滌時(shí)間中；泥污少，油污少，洗滌時(shí)間短”。模糊規(guī)則表是根據(jù)模糊規(guī)則進(jìn)行設(shè)計(jì)的，每條規(guī)則的輸出可由模糊推理或根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定。因?yàn)檩斎肓磕辔酆陀臀鄹饔?

61、個(gè)隸屬度函數(shù)，所以共有9條規(guī)則。如表3-1所示：</p><p>　　表3-1模糊控制規(guī)則表</p><p>　　規(guī)則1：:如果泥污少，油污少，那么洗滌時(shí)間調(diào)至很短。</p><p>　　規(guī)則2：:如果泥污中，油污少，那么洗滌時(shí)間調(diào)至短。</p><p>　　規(guī)則3：:如果泥污多，油污少，那么洗滌時(shí)間調(diào)至中。</p><p

62、>　　規(guī)則4：:如果泥污少，油污中，那么洗滌時(shí)間調(diào)至短。</p><p>　　規(guī)則5：:如果泥污中，油污中，那么洗滌時(shí)間調(diào)至中。</p><p>　　規(guī)則6：:如果泥污多，油污中，那么洗滌時(shí)間調(diào)至長(zhǎng)。</p><p>　　規(guī)則7：:如果泥污少，油污多，那么洗滌時(shí)間調(diào)至中。</p><p>　　規(guī)則8：:如果泥污中，油污多，那么洗滌時(shí)間調(diào)

63、至長(zhǎng)。</p><p>　　規(guī)則9：:如果泥污多，油污多，那么洗滌時(shí)間調(diào)至特長(zhǎng)。</p><p>　　輸入變量：泥污N {偏大，中等，偏小} 簡(jiǎn)記為{ NB NM NS}</p><p>　　油污Y {偏大，中等，偏小} 簡(jiǎn)記為{ YB YM YS}</p><p>　　輸出變量：洗滌時(shí)間 T {很短，短，中，長(zhǎng)，很長(zhǎng)}

64、簡(jiǎn)記為{VS S M L VL}。</p><p>　　通過(guò)以上轉(zhuǎn)化，便于在MATLAB軟件中的操作，模糊控制規(guī)則對(duì)應(yīng)表3-1可以轉(zhuǎn)換成表3-2：</p><p>　　表3-2 模糊控制規(guī)則表</p><p>　　將輸入、輸出量模糊化，并通過(guò)模糊語(yǔ)言推理:</p><p>　　if N=NS Y=YS then T=VS&

65、lt;/p><p>　　or if N=NM B=YS then T=S</p><p>　　or if N=ND B =YS then T=M</p><p>　　or if N=NS B=YM then T=S</p><p>　　or if N=NM B=YM

66、 then T=M</p><p>　　or if N=ND B=YM then T=L</p><p>　　or if N=NS B=YD then T=M</p><p>　　or if N=NM B=YD then T=L</p><p>　　or if N=ND

67、 B=YD then T=VL</p><p>　　3.3.1.3 模糊推理</p><p>　　假定傳感器測(cè)得信息：x（泥污）=15，y（油污）=25。</p><p>　　根據(jù)隸屬度函數(shù)方程解得：</p><p>　　根據(jù)所求隸屬度，對(duì)應(yīng)表3-2可得4條觸法規(guī)則。</p><p>　　Rule1：I

68、F x is NS and Y is YS THEN z is VS</p><p>　　Rule2：IF x is NM and Y is YS THEN is S</p><p>　　Rule3：IF x is NS and Y is YM THEN is S</p><p>　　Rule4：IF x is NM and Y is YM THEN z is M&

69、lt;/p><p>　　在實(shí)際中泥污是多少克是確定的，但在隸屬度函數(shù)里有兩種可能，這就要求計(jì)數(shù)機(jī)能自動(dòng)判斷哪一個(gè)更加的合理，更加符合實(shí)際。這就要求我們建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)求法。</p><p>　　在同一條規(guī)則內(nèi)，先通過(guò)取小運(yùn)算得到每一條規(guī)則前提的可信度，而后可得每條規(guī)則總的可信度分別為：min(5/8，)、min(3/8，)、min(3/8， )、min(5/8，)．</p><

70、;p>　　模糊系統(tǒng)總的可信度為各條規(guī)則可信度的并集，即：max{(min(5/8，)，min(3/8，)，min(3/8， )，，min(5/8， ))=max{min(5/8，)，min(3/8，)，min(5/8， )}</p><p>　　3.3.1.4 反模糊化</p><p>　　模糊系統(tǒng)的總輸出實(shí)際是3個(gè)規(guī)則推理結(jié)果的并集，需要進(jìn)行反模糊化，才能得到精確的結(jié)果，本文中采用

71、最大平均法，進(jìn)行反模糊化．由上述推理過(guò)程可得洗滌時(shí)間隸屬度最大值為5/8,將其代入到洗滌時(shí)間隸屬度函數(shù)中，得到2個(gè)洗滌時(shí)間值，，采用最大平均法，可得輸出為，即洗滌時(shí)間為20min.通過(guò)仿真發(fā)現(xiàn)，設(shè)計(jì)的模糊系統(tǒng)是有效的。</p><p>　　3.3.2 基于衣質(zhì)、衣量的模糊控制</p><p>　　基于衣質(zhì)、衣量和水溫的輸入信息進(jìn)行模糊推理，以決定最佳水流和最佳洗滌時(shí)間的模糊控制系統(tǒng)。&l

72、t;/p><p>　　3.3.2.1 模糊規(guī)則</p><p>　　1輸入變量（分三級(jí)）</p><p><b>　　衣量：大、中等、小</b></p><p>　　衣質(zhì)：棉織品偏多、棉和化纖制品各半、化纖制品偏多</p><p>　　水溫：偏高、中等、偏低</p><p>　

73、　2輸出變量（分四級(jí)）</p><p>　　水流強(qiáng)度：特強(qiáng)、強(qiáng)、中、弱、特弱</p><p>　　洗滌時(shí)間：特長(zhǎng)、長(zhǎng)、中、短、特短</p><p><b>　　3模糊規(guī)則表</b></p><p>　　根據(jù)輸入變量和輸出變量的分級(jí)組合，對(duì)于水流強(qiáng)度和洗滌時(shí)間就可以用表3-3中的27條模糊規(guī)則表示。</p>

74、<p>　　表3-3 衣質(zhì)、衣量模糊規(guī)則表</p><p>　　3.3.2.2 模糊控制的隸屬函數(shù)</p><p>　　采用最簡(jiǎn)單的三角形隸屬函數(shù)表示</p><p>　　輸入變量：衣量，衣質(zhì)，水溫。</p><p>　　圖 3-8 （a）（b）（c）分別表示輸入變量負(fù)載、質(zhì)料和水溫的隸屬函數(shù)。</p><p&g

75、t;　　(a) 衣量隸屬度函數(shù)</p><p>　　(b) 衣質(zhì)隸屬度函數(shù)圖</p><p>　　(c) 水溫隸屬度函數(shù)</p><p>　　圖3-8 輸入變量的隸屬度函數(shù)</p><p>　　輸出變量：洗滌時(shí)間，水流。通過(guò)MATLAB建立的隸屬度函數(shù)如圖3-9所示下：</p><p>　?。╝） 洗滌時(shí)間隸

76、屬度函數(shù)</p><p>　?。╞） 水流強(qiáng)度隸屬度函數(shù)</p><p>　　圖3-9 輸出量的隸屬度函數(shù)</p><p>　　3.4 全自動(dòng)洗衣機(jī)的模糊控制</p><p>　　1.通過(guò)上兩個(gè)部分的分析，利用相同的方法可以的設(shè)計(jì)一個(gè)完整的洗衣機(jī)模糊控制系統(tǒng)。因?yàn)榉椒ㄏ嗤?，所以不做具體分析。通過(guò)很多次的實(shí)驗(yàn)，具體建立起較為完整的規(guī)則表3

77、-4。</p><p>　　表3-4 模糊規(guī)則表</p><p>　　表3-1中每一項(xiàng)有 4位數(shù)字 ,從左到右依次代表水位、洗滌劑投放量、冼滌時(shí)間、水流方式 4個(gè)輸出變量 ,每位數(shù)的取值代表相應(yīng)的輸出所取的模糊子集。例如：當(dāng)衣物的衣質(zhì)是棉，衣量多，油污很臟對(duì)應(yīng)的是3 553（3=水位很高，5=洗滌劑投入量很多，5=洗滌時(shí)間很長(zhǎng)，3=水流強(qiáng)）。符合實(shí)際正常的洗衣原則。說(shuō)明這個(gè)模糊規(guī)則是正確

78、的。</p><p>　　2.通過(guò)MATLAB軟件設(shè)計(jì)洗衣機(jī)模糊控制系統(tǒng)。方法在上面的部分已經(jīng)做具體研究，這里就不再詳細(xì)的進(jìn)行敘述。只是簡(jiǎn)單的說(shuō)明一些關(guān)鍵部分。</p><p>　　圖3-10 洗衣機(jī)模糊控制信號(hào)框圖</p><p>　　輸入量：衣質(zhì)yz，衣量yl，泥污nw，油污yw，臟污程度zw。</p><p>　　輸出量：水位sw，洗

79、滌劑量xdj，時(shí)間time，水位sl。</p><p>　　這樣就可以完成了一個(gè)最基本的洗衣機(jī)模糊控制系統(tǒng)。因?yàn)闀r(shí)間和水平的有限，舍去一些模糊量，像水溫，洗滌方式等。這樣便于系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和仿真。</p><p><b>　　4 仿真</b></p><p>　　4.1 基于洗凈度的模糊控制仿真</p><p>　　當(dāng)輸

80、入量泥污nw=15g，油污yw=25g是，通過(guò)仿真，結(jié)果為：輸出量洗滌時(shí)間time=19.8分鐘。</p><p>　　具體仿真結(jié)果如下圖：</p><p>　　圖4-1基于洗凈度的模糊控制仿真結(jié)果圖</p><p>　　4-2基于洗凈度的模糊控制仿真結(jié)果</p><p>　　從圖4-1，當(dāng)input=[15 25]，即泥污是15g，油污是2

81、5g時(shí)，輸出為19.8min根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷，這基本符合一般洗衣服時(shí)的實(shí)際情況。從圖4-2，我們可以總結(jié)出，當(dāng)油污，泥污少時(shí)，洗滌時(shí)間短，當(dāng)油污，泥污多時(shí)，洗滌時(shí)間長(zhǎng)。這就證明了模糊系統(tǒng)是有效的，符合實(shí)際的。</p><p>　　4.2 基于衣量、衣質(zhì)模糊控制仿真</p><p>　　圖4-2 基于衣量、布質(zhì)模糊控制仿真圖</p><p>　　圖中，YL表示衣量，Y

82、Z表示衣質(zhì)，SW表示水溫，time表示洗滌時(shí)間，SL表示水流強(qiáng)度。黃色表示模糊控制器根據(jù)精確量通過(guò)隸屬度函數(shù)的關(guān)系所對(duì)應(yīng)的模糊量區(qū)間，藍(lán)色表示模糊控制器根據(jù)隸屬度函數(shù)關(guān)系所對(duì)應(yīng)的輸出?？刂葡到y(tǒng)通過(guò)知識(shí)庫(kù)的數(shù)據(jù)和規(guī)則表，推理出合適的模糊輸入輸出。當(dāng)輸入[25,0.5,30]時(shí)，輸出[30 0.5]即當(dāng)輸入量衣量YL=2.5kg，衣質(zhì)YZ=0.5（即棉和纖各一半），水溫SW=30度，則通過(guò)仿真，結(jié)果為：輸出量洗滌時(shí)間time=30分鐘，水流

83、強(qiáng)度SL=0.5（即為中等強(qiáng)度）。這跟實(shí)際中洗衣機(jī)的選擇相符合，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷這個(gè)系統(tǒng)是成功的。通過(guò)更換輸入量，進(jìn)行多次仿真，結(jié)果的精確性還是可以的。</p><p>　　4.3 全自動(dòng)洗衣機(jī)控制系統(tǒng)的仿真</p><p>　　圖4-3 完整控制系統(tǒng)的仿真仿真圖</p><p>　　YZ表示衣質(zhì)，YL表示衣量，nw表示泥污，yw表示油污，zw表示臟污程度，sw表示

84、水位高低，xdj表示洗滌劑用量，time表示洗滌時(shí)間，SL表示水流強(qiáng)度</p><p>　　當(dāng)輸入input[0.2 4 60 10 0.8] 表示：衣質(zhì)YZ=0.2（棉較多），衣量YL=4kg，油污yw=60g，泥污nw=10g，臟污zw=0.8（臟）在這樣的輸入量地情況下。通過(guò)仿真，輸出結(jié)果為：水位sw=0.57，洗滌劑xdj=33,3g，洗滌時(shí)間time=39.9分鐘，水流強(qiáng)度sl=0.575。雖然仿真結(jié)果

85、的精確性還不是很完美，但基本上符合實(shí)際的經(jīng)驗(yàn)。所以設(shè)計(jì)的洗衣機(jī)模糊控制系統(tǒng)還是成功的。</p><p><b>　　5 結(jié)論</b></p><p>　　本設(shè)計(jì)方案按照任務(wù)書(shū)的要求，主要研究如何用MATLAB進(jìn)行科學(xué)計(jì)算、函數(shù)建立及圖形處理方面的功能，最后能利用MATLAB完成模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。</p><p>　　通過(guò)對(duì)基本控制系統(tǒng)的分析

86、，了解了模糊控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，為下一步的設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ)。通過(guò)原理的分析研究，了解了模糊控制器設(shè)計(jì)的步驟及具體如何進(jìn)行模糊推理。完成模糊控制系統(tǒng)的原理設(shè)計(jì)。</p><p>　　通過(guò)對(duì)模糊系統(tǒng)的深入研究，掌握了其理論基礎(chǔ)。然后開(kāi)始設(shè)計(jì)具體的模糊控制系統(tǒng)，研究模糊控制較其他系統(tǒng)的優(yōu)越性，便捷性的特點(diǎn)。通過(guò)洗衣機(jī)模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)來(lái)驗(yàn)證。洗衣機(jī)模糊控制器的設(shè)計(jì)，先把全部的模糊量分成幾個(gè)方面，然后組成幾個(gè)小模

87、糊控制系統(tǒng)，通過(guò)的這些小系統(tǒng)的設(shè)計(jì)仿真，驗(yàn)證模糊控制系統(tǒng)在洗衣機(jī)中的可行性，同時(shí)驗(yàn)證比較其他方法，模糊控制的優(yōu)勢(shì)是不是明顯的。</p><p>　　最后，把兩個(gè)部分的小模糊控制系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合，形成一個(gè)較為完善的洗衣機(jī)模糊控制系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)其仿真，結(jié)果證明，通過(guò)模糊控制系統(tǒng)運(yùn)行的洗衣機(jī)，其運(yùn)行結(jié)果基本上符合實(shí)際。這就證明模糊控制系統(tǒng)在洗衣機(jī)控制中的可行性。</p><p>　　由于條件的不足，沒(méi)

88、有對(duì)洗衣機(jī)所有模糊量進(jìn)行仿真設(shè)計(jì)，有待在以后的工作學(xué)習(xí)中不斷進(jìn)步。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)</b></p><p>　　[1] 褚靜.模糊控制原理與應(yīng)用[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，1999，5.</p><p>　　[2] 林剛.模糊控制及其在家用電器中的應(yīng)用[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2006，6.</p>&

89、lt;p>　　[3] 王沫然.MATLAB6. 0 與科學(xué)計(jì)算[M] . 北京:電子工業(yè)出版社,2001,9.</p><p>　　[4] E.H.Mandani.Application of Fuzzy Algorithms for the Control of a Dynamic Plant.Proc.IEE 1974,121(12):1585～1588.</p><p>　　[

90、5] 晏勇,杜繼宏,馮元琨．計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制[J].中國(guó)計(jì)算機(jī)自動(dòng)測(cè)量與控制技術(shù), 1999，7（1）:5-7.</p><p>　　[6] 劉曙光，王志宏，費(fèi)佩燕，等.模糊控制的發(fā)展與展望[J]．機(jī)電工程，2000,17（1）：9-11．</p><p>　　[7] 章衛(wèi)國(guó)，楊向忠．模糊控制理論與應(yīng)用[M]．西安：西北工業(yè)大學(xué)出版社，1999．</p><p>　

91、　[8] 廉小親．模糊控制技術(shù)[M]．北京：中國(guó)電力出版社，2003．</p><p>　　[9] 李士勇．模糊控制·神經(jīng)控制和智能控制論[M]．哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，1996．</p><p>　　[10]余永全．模糊控制技術(shù)與模糊家用電器[M]．北京：北京航天航空大學(xué)出版社，2000．</p><p>　　[11]夏瑋，李朝暉，常春藤．MATL

92、AB控制系統(tǒng)仿真與實(shí)例詳解[M]．北京：人民郵電出版社，2008．</p><p>　　[12]韓俊峰，李玉慧．模糊控制技術(shù)[M]．重慶：重慶大學(xué)出版社，2003．</p><p>　　[13]彭小娟．智能洗衣機(jī)的模糊控制系統(tǒng)[J]．新余高專學(xué)報(bào)，2001，6（2）：17-18．</p><p>　　[14]馮海濤．智能模糊技術(shù)在全自動(dòng)洗衣機(jī)中的應(yīng)用[J]．家用電器

93、，2002（6）：30-31．</p><p>　　[15]劉金琨．先進(jìn)PID控制MATLAB仿真[M]．北京：電子工業(yè)出版社，2004．</p><p>　　[16]吳曉莉，林哲輝．MATLAB輔助模糊系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[M]．西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2002．</p><p><b>　　附錄1</b></p><p>

94、;　　在MATLAB中規(guī)則輸入界面，在這個(gè)界面完成知識(shí)庫(kù)中規(guī)則的輸入。 </p><p><b>　　附錄2</b></p><p><b>　　源程代碼：</b></p><p><b>　　[System]</b></p><p>　　Name='wanzheng&

95、#39;</p><p>　　Type='mamdani'</p><p>　　Version=2.0</p><p>　　NumInputs=5 % 5個(gè)輸入量</p><p>　　NumOutputs=4 % 5個(gè)輸出量</p><p>　　NumRules=54

96、% 54條規(guī)則</p><p>　　AndMethod='min' % 計(jì)算方法</p><p>　　OrMethod='max'</p><p>　　ImpMethod='min'</p><p>　　AggMethod='max'</p><p>

97、　　DefuzzMethod='centroid'</p><p>　　[Input1] % 輸入1</p><p>　　Name='yz' % 衣質(zhì)</p><p>　　Range=[0 1] % 論域</p><p>　　NumMFs=3 %定

98、義模糊集合隸屬度函數(shù)</p><p>　　MF1='M':'trimf',[-0.5 0 0.5]</p><p>　　MF2='MQ':'trimf',[0 0.5 1]</p><p>　　MF3='Q':'trimf',[0.5 1 1.5]</p>

99、<p>　　[Input2] % 輸入2</p><p>　　Name='yl(kg))' % 衣量</p><p>　　Range=[0 5] </p><p><b>　　NumMFs=3</b></p><p>　　MF1='S':

100、9;trimf',[-2.5 0 2.5]</p><p>　　MF2='M':'trimf',[0 2.5 5]</p><p>　　MF3='D':'trimf',[2.5 5 10]</p><p>　　[Input3] </p><p>　　Na

101、me='yw(g)' %油污</p><p>　　Range=[0 80] %規(guī)定油污量的范圍是0-80g之間 </p><p><b>　　NumMFs=3</b></p><p>　　MF1='S':'trimf',[-40 0 40]</p><p>

102、　　MF2='M':'trimf',[0 40 80]</p><p>　　MF3='D':'trimf',[40 80 120]</p><p><b>　　[Input4]</b></p><p>　　Name='nw(g)' %泥污</p>

103、<p>　　Range=[0 80]</p><p><b>　　NumMFs=3</b></p><p>　　MF1='S':'trimf',[-40 0 40]</p><p>　　MF2='M':'trimf',[0 40 80]</p><

104、p>　　MF3='D':'trimf',[40 80 120]</p><p><b>　　[Input5]</b></p><p>　　Name='zw' %臟污度</p><p>　　Range=[0 1]</p><p><b>　　Num

105、MFs=3</b></p><p>　　MF1='S':'trimf',[-0.5 0 0.5]</p><p>　　MF2='M':'trimf',[0 0.5 1]</p><p>　　MF3='D':'trimf',[0.5 1 1.5]</p&g

106、t;<p>　　[Output1] %輸出</p><p>　　Name='sw' %水溫</p><p>　　Range=[0 1] </p><p>　　NumMFs=3 %隸屬度</p><p>　　MF1='S':'trimf'

107、,[-0.5 0 0.5] </p><p>　　MF2='M':'trimf',[0 0.5 1] </p><p>　　MF3='D':'trimf',[0.5 1 1.5]</p><p><b>　　[Output2]</b></p>

108、;<p>　　Name='xdj(g)' %洗滌劑用量</p><p>　　Range=[0 50] %規(guī)定在0-50g之間</p><p><b>　　NumMFs=5</b></p><p>　　MF1='VS':'trimf',[-12.5 0 12.5]</p

109、><p>　　MF2='S':'trimf',[0 12.5 25]</p><p>　　MF3='M':'trimf',[12.5 25 37.5]</p><p>　　MF4='D':'trimf',[25 37.5 50]</p><p>　　M

110、F5='VD':'trimf',[37.38 49.88 62.4]</p><p><b>　　[Output3]</b></p><p>　　Name='time(min)' %洗滌時(shí)間</p><p>　　Range=[0 60] %規(guī)定的范圍為0-60分鐘之間</p>

111、<p><b>　　NumMFs=5</b></p><p>　　MF1='VS':'trimf',[-15 0 15]</p><p>　　MF2='S':'trimf',[0 15 30]</p><p>　　MF3='M':'trimf&#

112、39;,[15 30 45]</p><p>　　MF4='D':'trimf',[30 45 60]</p><p>　　MF5='VD':'trimf',[45 60 75]</p><p><b>　　[Output4]</b></p><p>　　N

113、ame='sl' %水量</p><p>　　Range=[0 1]</p><p><b>　　NumMFs=3</b></p><p>　　MF1='S':'trimf',[-0.5 0 0.5]</p><p>　　MF2='M':

114、9;trimf',[0 0.5 1]</p><p>　　MF3='D':'trimf',[0.5 1 1.5]</p><p>　　[Rules] %建立的模糊規(guī)則</p><p>　　1 3 3 1 3, 3 5 5 3 (1) : 1</p><p>　　1 3 1

115、 3 3, 3 5 5 3 (1) : 1</p><p>　　1 3 3 1 2, 3 3 5 3 (1) : 1</p><p>　　1 3 1 3 2, 3 3 5 3 (1) : 1</p><p>　　1 3 3 1 1, 3 3 4 3 (1) : 1</p><p>　　1 3 1 3 1, 3 3 4 3 (1) : 1<

116、;/p><p>　　1 2 3 1 3, 3 4 5 3 (1) : 1</p><p>　　1 2 1 3 3, 2 3 4 2 (1) : 1</p><p>　　1 2 1 3 2, 2 3 4 2 (1) : 1</p><p>　　1 2 3 1 2, 2 3 4 2 (1) : 1</p><p>　　1 2

117、3 1 1, 2 2 3 2 (1) : 1</p><p>　　1 2 1 3 1, 2 1 2 2 (1) : 1</p><p>　　1 1 3 1 3, 1 3 4 2 (1) : 1</p><p>　　1 1 1 3 3, 1 2 3 2 (1) : 1</p><p>　　1 1 1 3 2, 1 2 2 2 (1) : 1&l

118、t;/p><p>　　1 1 3 1 2, 1 2 3 2 (1) : 1</p><p>　　1 1 3 1 2, 1 1 1 1 (1) : 1</p><p>　　1 1 1 3 2, 1 1 1 1 (1) : 1</p><p>　　2 3 3 1 3, 3 5 5 3 (1) : 1</p><p>　　2 3

119、 1 3 3, 3 4 5 3 (1) : 1</p><p>　　2 3 1 3 2, 3 4 4 3 (1) : 1</p><p>　　2 3 3 1 2, 3 4 5 3 (1) : 1</p><p>　　2 3 3 1 1, 2 3 4 2 (1) : 1</p><p>　　2 3 1 3 1, 2 3 4 2 (1) : 1&