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1、第4章神經(jīng)模糊控制洗衣機(jī)設(shè)計(jì)神經(jīng)模糊控制洗衣機(jī)設(shè)計(jì)20世紀(jì)90年代初期,日本松下公司推出了神經(jīng)模糊控制全自動洗衣機(jī)。這種洗衣機(jī)能夠自動判斷衣服的質(zhì)地軟硬程度、衣量多少、臟污程度和性質(zhì)等,應(yīng)用神經(jīng)模糊控制技術(shù),自動生成模糊控制規(guī)則和隸屬函數(shù),預(yù)設(shè)洗衣水位、水流強(qiáng)度和洗滌時(shí)間,在整個(gè)洗衣過程中實(shí)時(shí)調(diào)整這些參數(shù),達(dá)到最佳的洗衣效果。4.1洗衣機(jī)的模糊控制洗衣機(jī)的模糊控制洗衣機(jī)的主要被控參量為洗滌時(shí)間和水流強(qiáng)度,而影響這一輸出參量的主要因子是被
2、洗物的渾濁程度和渾濁性質(zhì),后者可用渾濁度的變化率來描述。在洗滌過程中,油污的渾濁度變化率小,泥污的渾濁度變化率打。因此,渾濁度及其變化率可以作為控制系統(tǒng)的輸入?yún)⒘浚礈鞎r(shí)間和水流強(qiáng)度可作為控制量,計(jì)系統(tǒng)的輸出,實(shí)際上,洗衣過程中的這類輸入和輸出之間很難用一定的數(shù)學(xué)模型來描述。系統(tǒng)運(yùn)行過程中具有較大的不確定性,控制過程在很大程度上依賴操作者的經(jīng)驗(yàn),這樣一來,利用常規(guī)的方法進(jìn)行控制難以奏效。但是,如果利用專家知識進(jìn)行控制決策,往往容易實(shí)現(xiàn)
3、優(yōu)化控制,這是在洗衣機(jī)中引入模糊控制技術(shù)的主要原因之一。根據(jù)上述的模糊控制基本原理,可得出確定洗滌時(shí)間的模糊推理框圖如圖41所示。其輸入量為洗滌水的渾濁度及其變化率,輸出量為洗滌時(shí)間。考慮到適當(dāng)?shù)目刂菩阅苄枰秃喕绦?,定義輸入量渾濁度的模糊詞集為清、較濁、濁、很濁;定義渾濁度變換率的模糊詞集為零、小、中、大;定義輸出變量洗滌時(shí)間的模糊詞集為短、較短、標(biāo)準(zhǔn)、長。描述輸入輸出變量的詞集都具有模糊特性,可以用模糊集合表示。因此,模糊概念的問
4、題就轉(zhuǎn)化為求取模糊集合的隸屬函數(shù)的問題。模糊控制器FC洗滌時(shí)間渾濁度渾濁度變化率圖41確定洗滌時(shí)間的模糊推理框圖通常定義一個(gè)模糊子集,實(shí)際上就是確定模糊子集隸屬函數(shù)形狀的過程。將確定的隸屬函數(shù)曲線離散化,就得到了有限個(gè)點(diǎn)上的隸屬度,構(gòu)成了一個(gè)相應(yīng)的模糊子集。如圖42所示,定義的隸屬函數(shù)曲線表示論域x對模糊變量A的隸屬程度。設(shè)定該隸屬函數(shù)的論域x為:x=(6543210123456)則有:??????????147.0532.062???
5、??AAAAA?????變量。通過單片機(jī),利用查表法按照模糊推理法則做出決策,結(jié)果被認(rèn)為是模糊變量,經(jīng)過去模糊化處理單元,再由執(zhí)行機(jī)構(gòu)去修改洗滌時(shí)間,這樣就完成了一次模糊控制算法過程??刂埔?guī)則決策轉(zhuǎn)換器模糊劃分輸出渾濁度傳感器洗衣機(jī)渾濁度渾濁度變化率圖44模糊控制的控制部分框圖一般的模糊控制洗衣機(jī)將“專家經(jīng)驗(yàn)”通過模糊控制規(guī)則表現(xiàn)出來,運(yùn)行中通過查表做出控制決策,這比需要操作者設(shè)定程序的電腦控制洗衣機(jī)前進(jìn)了一大步。但是,這種洗衣機(jī)由于規(guī)
6、則進(jìn)行控制,因此不夠理想。而把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制相結(jié)合,則能夠解決這些問題。洗衣機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制是利用離線訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò),通過在線計(jì)算即可得到最佳輸出。這種控制模式的反應(yīng)速度快,而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又具有自學(xué)習(xí)功能和聯(lián)想能力,對于未在訓(xùn)練中出現(xiàn)的樣本,也可以通過聯(lián)系記憶的功能,做出控制決策,表現(xiàn)非常靈活。洗衣機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制器的控制系統(tǒng)中含有多個(gè)神經(jīng)模糊環(huán)節(jié),下面介紹本設(shè)計(jì)中以渾濁度和渾濁度變化率為輸入?yún)⒘縼泶_定洗滌時(shí)間的控制器。控制器的
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