Simulink模糊控制教程.ppt

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1、1MATLAB应用技术清华大学出版社26MATLAB与模糊控制系统36．1模糊系统的MATLAB实现6．1．1模糊集简介模糊集是一种边界不分明的集合，模糊集与普通集合既有区别又有联系。2模糊集的表示1模糊概念模糊集菜用隶属度来表示，论域X上的一个模糊集A，对于任意，都指定了一个数，叫做x对A的隶属程度称做A的隶属函数。隶属度函数有以下11种：（1）高斯型隶属度函数(2)双侧高斯型隶属度函数（3）钟形隶属度函数4（4）Sigmoid函数型隶属度函数（5）差型sigmoid隶属度函数（6）积型sigmoid隶属度函数（7）Z形隶属度函数（8）Ⅱ形隶属度函数（9）S形隶属度函数（10）梯形隶属度

2、函数（11）三角形隶属度函数53模糊逻辑运算与运算或运算非运算直积逻辑与（AANDB）逻辑或（AORB）逻辑非（NOTA）普通逻辑：模糊逻辑64模糊规则模糊推理系统工程中，模糊规则以模糊语言的形式描述人类的经验和知识，规则是否正确反映人类专家的经验和知识更新，是否能反映对象的特性，直接决定了模糊推理系统的性能，通常通过模糊规则的形式是“if…then”，前提由对模糊语言变量的语言什描述构成，如“温度较高”，“压力较低”等，结论由对输出模糊语言变量表示成输入量的精确什的组合，模糊规则的这种形式化表示的符合人们通过自然对许多知识的描述和记忆习惯的。模糊规则的建立①总结操作人员工、专家的经验和知

3、识。②基于过程的模糊模型。③基于学习的方法。7最简单的if…then规则的形式是：“如果x是A，则y是B。”复合型的if…then规则的形式很多，例如：“ifm是A且x是Btheny是C，否则z是D”；“ifm是A且x是B且y是C，thenz是D”；“ifm是A或x是Btheny是C，或z是D”；“ifm是A且x是Btheny是C，且z是D”；这里A，B，C，D分别是论域M，X，Y，Z，中模糊集的主义值，if部分是前提或前件，then部分是结论或后件。输入模糊化确定出if…then规则前提中每个命题或断言为真的程度（即隶属度）。应用模糊算子召唤果规则的前提有几部分，则利用模糊算子可以确定出

4、整个前提为真的程度（即整个前提的隶属度）。应用蕴含算子由前提的隶属度和蕴含琥子，可以确定出结论为真的程度（即结论的隶属度）。85模糊推理模推理是采用模糊逻辑由给定的输入到输出的映射过程。模糊推理包括五个方面：（1）输入变量模糊化，即把确定的输入转化为由隶属度描述的模糊集。（2）在模糊规则的前件中应用模糊算子（与、或、非）。（3）根据模糊蕴含运算由前提推断结论。（4）合成每一个规则的结论部分，得出总的结论。（5）反模糊化，即把输出的模糊量转化为确定的输出。96模糊控制在自动控制理论中，控制器的分析与综合依赖于精确的数学模型。而系统在实际运行过程中，人们将观察到的过程输出与设定值比较，得到过程

5、输出偏离设定值程度的模糊语义描述或过程输出偏离设定值变化快慢的模糊语义描述，经逻辑推理得出控制量的模糊量：“适量减少燃料”，经反模糊化且，转化为一精确的控制量，实现整个控制过程，以模糊集和模糊推理为基础，对上述手工操作过程进行建模，即可得到期模糊控制器。106．1．2模糊推理系统与MATLAB的应用1模糊推理系统结构最常见的模糊推理系统的三类：1、纯模糊逻辑系统2、Sugeno型模糊逻辑系统3、Mamdani型模糊系统112Mamdani型模糊逻辑系统构建Mamdani型是典型的模糊逻辑系统，MATLAB模糊逻辑工具箱中的模糊推理系统有五个过程：输入变量的模糊化、模糊关系运算、模糊合成运算

6、、不同规则结果的综合、去模糊化。（1）输入模糊化（2）输入模糊集合的合成运算（3）模糊蕴含方法（4）输出的合成Aggregation（5）逆模糊化（解模糊化）126.1.3模糊推理系统的MATLAB模糊工具箱的图形界面实现模糊推理系统可通过MATLAB模糊工具箱的图形界面工具来实现，方法简单并且直观，也可利用MATLAB提供的命令行方式的模糊逻辑函数编辑实现，有利于比较复杂的模糊推系统。1图形界面工具箱简介MATLAB模糊工具箱提供的图形化工具有五类：模糊推理系统编辑器Fuzzy；隶属度函数编辑器Mfedit；模糊规则编辑器Ruleedit；模糊规则观察器Ruleview；模糊推理输入输出

7、曲面视图Surfview。132模糊推理系统编辑器（Fuzzy）执行Fuzzy命令143．隶属度函数编辑器（Mfedit）命令窗口键入”mfedit”154．模糊规则编辑器（Ruleedit）165．模糊规则观察器（Ruleview）命令窗口键入“ruleview”176．模糊推理输入输出曲面视图（Surfview）命令窗口键入“surfview”186．1．4模糊逻辑工具箱与Simulink的接口1MATLAB的模糊的