智能控制模糊控制实验内容
模糊实验报告洪帅
控制理论与控制工程《智能控制基础》课程实验报告专业：控制理论和控制工程班级：双控研2016 姓名：洪帅任课教师：马兆敏2016年 12 月 4 日第一部分：模糊控制实验一模糊控制的理论基础实验实验目的：1 练习matlab中隶属函数程序的编写，同时学习matlab数据的表达、格式、文件格式、存盘2 学习matlab中提供的典型隶属函数及参数改变对隶属度曲线的影响3 模糊矩阵合成仿真程序的学习4 模糊推理仿真程序实验内容（1）要求自己编程求非常老，很老，比较老，有点老的隶属度函数。
1隶属函数编程试验结果如图1-1图1-1隶属度函数曲线（2）完成思考题P80 2-2 写出W及V两个模糊集的隶属函数，并绘出四个仿真后的曲线。
仿真曲线见图1-2，图1-2隶属度函数曲线2 典型隶属函数仿真程序学习下列仿真程序，改变各函数中的参数，观察曲线的变化，并总结各种隶属函数中其参数变化是如何影响曲线形状变换的。
M=1 M=3M=3 M=4M=5 M=6图1-3 M 在1、2、3、4、5、6时的图形2 模糊矩阵合成仿真程序：学习P31例2-10，仿真程序如下，（1） 完成思考题P81 2-5，并对比手算结果。
完成思考题P81 2-4，并对比手算结果。
（2） 2-5：(1) Matlab 结果如下①②③P81 2-5手算结果：P=⎥⎦⎤⎢⎣⎡7.02.09.06.0 Q=⎥⎦⎤⎢⎣⎡4.01.07.05.0 R=⎥⎦⎤⎢⎣⎡7.07.03.02.0 S=⎥⎦⎤⎢⎣⎡5.06.02.01.0(P Q) R=⎥⎦⎤⎢⎣⎡4.04.06.06.0(PUQ) S=⎥⎦⎤⎢⎣⎡5.06.05.06.0 (P S)U(Q S)=⎥⎦⎤⎢⎣⎡5.06.05.06.0总结：手算结果和MATLAB 运行结果一致。
(2) （2）思考题P81 2-4 Matlab 运行结果如下：P81 2-4题手算结果如下：()300200104.001104.0200300++++-+-+-=e ZE μ ()30203.010103.010*******++++-+-+-=e PS μ()()300200104.003.010*******++++-+-+-=⋂e e PS ZE μμ()()30203.010101104.0200300++++-+-+-=⋃e e PS ZE μμ总结：手算结果和MATLAB 运行结果一致。
智能控制作业_模糊自适应PID控制
模糊自适应PID 控制的Matlab 仿真设计研究姓名：陈明学号：201208070103班级：智能1201一、 模糊控制思想、PID 控制理论简介：在工业生产过程中，许多被控对象受负荷变化或干扰因素很多基于模糊自适应控制理论, 设计了一种模糊自适应PID 控制器, 具体介绍了这种PID 控制器的控制特点及参数设计规则, 实现PID 控制器的在线自整定和自调整。
通过matlab 软件进行实例,仿真表明, , 提高控制系统实时性和抗干扰能力,易于实现．便于工程应用。
1.1 模糊控制的思想：应用模糊数学的基本理论和方法, 控制规则的条件、操作用模糊集来表示、并把这些模糊控制规则以及有关信息, 诸如PID 控制参数等作为知识存入计算机知识库, 然后计算机根据控制系统的实际情况(系统的输入, 输出) , 运用模糊推理。
1.2 PID 算法：u(t)=k p * e(t)+k i * ∫e(t)t 0dt +k d *de(t)dt= k p *e(t)+ k i *∑e i (t) + k d * e c (t)其中, u (t) 为控制器输出量, e(t) 为误差信号, e c (t)为误差变化率, k p , k i , k d 分别为比例系数、积分系数、微分数。
然而，课本中，为了简化实验难度，只是考虑了kp ，ki 参数的整定。
1.3 模糊PID 控制器的原理图：二、基于Matlab的模糊控制逻辑模块的设计关于模糊逻辑的设计，主要有隶属函数的编辑，参数的选型，模糊规则导入，生成三维图等观察。
2.1 模糊函数的编辑器的设定：打开matlab后，在命令窗口输入“fuzzy”，回车即可出现模糊函数编辑器，基本设置等。
基于课本的实验要求，我选的是二输入（e, e c）二输出（k p ,k i）。
需要注意的是，在命名输入输出函数的时候，下标字母需要借助下划线的编辑，即e_c 能够显示为e c。
2.2四个隶属函数的N, Z, P 函数设定：在隶属函数的设定中，N 选用的是基于trimf（三角形隶属函数） , Z是基于zmf（Z型隶属函数），P是基于smf（S型隶属函数）。
唐浦华智能控制实验报告
实验报告（计算机类）课程名称: 智能控制课程代码: 106003599学生所在学院: 机械工程学院年级/专业/班:机电12（3）-2 学生姓名:吴丽学号: 3320120193208实验总成绩:任课教师:唐浦华开课学院: 机械工程学院实验中心名称:5A-107.西华大学实验报告（计算机类）开课学院及实验室： 机械工程学院 实验时间 ： 年 月 日一、实验目的和任务采用matlab 仿真，进行验证性实验并分析。
二、验仪器、设备及材料Pc 机，matlab 软件，洗衣机模糊控制系统仿真程序三、实验原理及步骤以洗衣机洗涤时间的模糊控制系统设计为例，其控制是一个开环的模糊决策过程，模糊控制按以下步骤进行：① 确定模糊控制器的结构； ② 定义输入、输出模糊集； ③ 定义隶属度函数； ④ 建立模糊控制规则； ⑤ 建立模糊控制表； ⑥ 模糊推理； ⑦仿真实例。
四、实验结果① 污泥和油脂隶属度函数设计仿真结果，如图一； ② 洗涤时间隶属度函数设计仿真结果，如图二；图一图二③洗衣机模糊控制系统仿真结果：五、实验结果分析西华大学实验报告（计算机类）开课学院及实验室：机械工程学院实验时间：年月日采用matlab仿真，进行验证性实验并分析。
二、验仪器、设备及材料Pc机，matlab软件，模糊PID仿真程序三、实验原理及步骤被控对象为G（s）=133/(s2+25s)采样时间为1ms，采用z变换进行离散化，离散化后的被控对象为Y(k)=-den(2)y(k-1)-den(3)y(k-2)+num(2)u(k-1)+num(3)u(k-2)位置指令为幅值为1.0的阶跃信号，r(k)=1.0。
仿真时，先运行模糊推理系统设计程序chap4_7a.m，实现模糊推理系统fuzzpid.fis，并将此模糊推理系统调入内存中，然后运行模糊控制程序chap4_7b.m。
四、实验结果①模糊控制程序chap4_7a.m仿真结果：②模糊控制程序chap4_7b.m仿真结果：五、实验结果分析西华大学实验报告（计算机类）开课学院及实验室：机械工程学院实验时间：年月日并采用matlab仿真，进行验证性实验并分析。
智能控制技术(模糊控制)
INTELLIGENT CONTROL
随着系统复杂程度的提高，将难以建立系统的精 确数学模型和满足实时控制的要求。 人们希望探索一种除数学模型以外的描述手段和 处理方法。 例如： 骑自行车 水箱水温控制
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
模糊控制就是模仿上述人的控制过程，其中包 含了人的控制经验和知识。从这个意义上来说，模 糊控制也是一种智能控制。模糊控制方法既可用于 简单的控制对象，也可用于复杂的过程。 模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。 1965年L.A.Zandeh(美国教授)首先提出了模糊集 合的概念。 1974年E.H.Mamdani(英国教授)首先将模糊集合 理论应用于加热器的控制。 典 型 例 子
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
二、模糊控制的特点 特点： (1)无需知道被控对象的数学模型 (2)是一种反映人类智慧思维的智能控制 (3)易被人接受 (4)构造容易 (5)鲁棒性好
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
第二节
模糊集合论基础 一、模糊集合的概念 二、模糊集合的运算 三、隶属函数的建立 四、模糊关系
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
现代控制系统的数学模型难以通过传统的数学工具 来描述。就是说，采用数学工具或计算机仿真技术的传 统控制理论，已无法解决此类系统的控制问题。 从生产实践中可以看到，许多复杂的生产过程难以 实现的目标，可以通过熟练的操作工、技术人员或专家 的操作得到满意的控制效果。 如何有效地将熟练操作工、技术人员或专家的经验 知识和控制理论结合，去解决复杂系统的控制问题，就 是智能控制研究的目标。
智能控制技术的实习报告
实习报告智能控制技术实习报告一、实习背景随着科技的不断发展，智能控制技术在各个领域的应用越来越广泛。
为了更好地了解智能控制技术的发展和应用，提高自己的实践能力，我参加了为期一个月的智能控制技术实习。
实习期间，我在导师的指导下，进行了智能控制系统的设计、仿真和实验，对智能控制技术有了更深入的了解。
二、实习内容1. 理论学习在实习的开始，导师为我讲解了智能控制技术的基本概念、原理和常用算法。
我学习了模糊控制、神经网络控制、自适应控制等几种常见的智能控制方法，并了解了它们在实际工程中的应用。
2. 系统设计根据实习任务，我需要设计一个智能控制系统。
在导师的指导下，我首先确定了系统的目标和需求，然后选择了合适的控制算法，最后设计了系统的整体结构。
在设计过程中，我学习了如何根据系统需求选择合适的硬件和软件，并掌握了部分编程技巧。
3. 仿真与实验为了验证所设计的智能控制系统的有效性，我使用了MATLAB软件对系统进行了仿真。
通过调整参数和算法，我成功地实现了对系统的控制。
接着，我在实验室进行了实际实验，通过与传统控制系统的对比，验证了智能控制系统的优越性。
4. 实习总结与反思通过实习，我深刻地体会到了智能控制技术在实际工程中的重要性。
与传统控制技术相比，智能控制系统具有更好的自适应性和鲁棒性，能够更好地应对复杂的工业现场环境。
同时，我也认识到智能控制技术仍存在一些问题和挑战，如算法复杂度高、实时性要求高等。
在实习过程中，我学到了很多关于智能控制技术的知识和技能，也提高了自己的实践能力。
然而，我也意识到自己在某些方面仍有不足，如对某些算法的理解和应用不够深入，编程能力有待提高等。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，不断提高自己的综合素质，为将来的工作做好准备。
三、实习收获通过这次实习，我对智能控制技术有了更深入的了解，掌握了相关算法和仿真技巧。
同时，实习过程中的团队合作和问题解决能力也得到了锻炼。
总之，这次实习让我受益匪浅，对我的专业学习和未来职业发展具有重要意义。
模糊实验报告材料 洪帅
控制理论与控制工程《智能控制基础》课程实验报告专业：控制理论和控制工程班级：双控研2016姓名：洪帅任课教师：马兆敏2016年12 月4 日第一部分：模糊控制实验一模糊控制的理论基础实验实验目的：1 练习matlab中隶属函数程序的编写，同时学习matlab数据的表达、格式、文件格式、存盘2 学习matlab中提供的典型隶属函数及参数改变对隶属度曲线的影响3 模糊矩阵合成仿真程序的学习4 模糊推理仿真程序实验内容（1）要求自己编程求非常老，很老，比较老，有点老的隶属度函数。
1隶属函数编程试验结果如图1-1图1-1隶属度函数曲线（2）完成思考题P80 2-2 写出W及V两个模糊集的隶属函数，并绘出四个仿真后的曲线。
仿真曲线见图1-2，图1-2隶属度函数曲线2 典型隶属函数仿真程序学习下列仿真程序，改变各函数中的参数，观察曲线的变化，并总结各种隶属函数中其参数变化是如何影响曲线形状变换的。
M=1 M=3M=3 M=4M=5 M=6图1-3 M 在1、2、3、4、5、6时的图形2 模糊矩阵合成仿真程序：学习P31例2-10，仿真程序如下，（1） 完成思考题P81 2-5，并对比手算结果。
完成思考题P81 2-4，并对比手算结果。
（2） 2-5：(1) Matlab 结果如下①②③P81 2-5手算结果：P=⎥⎦⎤⎢⎣⎡7.02.09.06.0 Q=⎥⎦⎤⎢⎣⎡4.01.07.05.0 R=⎥⎦⎤⎢⎣⎡7.07.03.02.0 S=⎥⎦⎤⎢⎣⎡5.06.02.01.0(PοQ)οR=⎥⎦⎤⎢⎣⎡4.04.06.06.0(PUQ)οS=⎥⎦⎤⎢⎣⎡5.06.05.06.0(PοS)U(QοS)=⎥⎦⎤⎢⎣⎡5.06.05.06.0总结：手算结果和MATLAB运行结果一致。
(2)（2）思考题P81 2-4 Matlab运行结果如下：P81 2-4题手算结果如下：()3020104.01104.02030++++-+-+-=eZEμ()30203.01013.0102030++++-+-+-=ePSμ()()3020104.03.0102030++++-+-+-=⋂eePSZEμμ()()30203.01011104.02030++++-+-+-=⋃eePSZEμμ总结：手算结果和MATLAB运行结果一致。
大学智能控制实训报告
一、前言随着科技的飞速发展，智能控制技术已经成为现代工业、农业、服务业等领域的重要技术支撑。
为了培养具备智能控制技术能力的人才，我国众多高校都开设了智能控制相关课程。
本报告以我在大学期间参加的智能控制实训为例，对实训过程、收获与体会进行总结。
二、实训内容本次智能控制实训主要包括以下内容：1. 智能控制基本概念与原理：学习了智能控制的基本概念，如自适应控制、模糊控制、神经网络控制等，并了解了这些控制方法的基本原理。
2. 智能控制系统设计：通过MATLAB软件，设计了基于模糊控制和神经网络的智能控制系统，并对控制系统进行了仿真实验。
3. 智能控制算法优化：学习了遗传算法、粒子群算法、免疫算法等智能优化算法，并应用于控制系统参数优化。
4. 智能控制应用实例分析：分析了智能控制在工业、农业、服务业等领域的应用实例，如智能机器人、智能交通系统、智能农业等。
三、实训过程1. 理论学习：首先，通过课堂学习，掌握了智能控制的基本概念、原理和方法。
在理论学习的阶段，我们对智能控制的基本概念有了初步的认识，并了解了不同智能控制方法的特点和应用场景。
2. 软件操作：在实训过程中，我们学习了MATLAB软件的使用，通过编写程序，实现了智能控制系统的设计与仿真。
在软件操作的过程中，我们不仅掌握了MATLAB的基本操作，还学会了如何运用MATLAB进行智能控制系统的设计与仿真。
3. 算法优化：在智能控制系统设计中，我们运用遗传算法、粒子群算法、免疫算法等智能优化算法对控制系统参数进行优化。
通过算法优化，提高了控制系统的性能和鲁棒性。
4. 实例分析：在实训过程中，我们分析了智能控制在不同领域的应用实例，如智能机器人、智能交通系统、智能农业等。
通过实例分析，我们对智能控制技术的应用有了更深入的了解。
四、实训收获与体会1. 理论知识与实践能力相结合：通过本次实训，我将智能控制理论知识与实际操作相结合，提高了自己的实践能力。
2. 创新思维与问题解决能力：在实训过程中，我们遇到了各种问题，通过查阅资料、讨论和尝试，最终解决了问题。
人工智能控制技术课件：模糊控制
模糊集合
模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。经典集合一般指具有某种属性的、确定的、
彼此间可以区别的事物的全体。事物的含义是广泛的,可以是具体元素也可以是抽象
概念。在经典集合论中,一个事物要么属于该集合,要么不属于该集合,两者必居其一,
没有模棱两可的情况。这表明经典集合论所表达概念的内涵和外延都必须是明确的。
1000
1000
9992
9820
的隶属度 1 =
= 1，其余为： 2 =
= 0.9992， 3 =
=
1000
1000
1000
9980
9910
0.982， 4 =
= 0.998， 5 =
= 0.991，整体模糊集可表示为：
1000
1000
1
0.9992
0.982
0.998
《人工智能控制技术》
模糊控制
模糊空基本原理
模糊控制是建立在模糊数学的基础上，模糊数学是研究和处理模糊性现
象的一种数学理论和方法。在生产实践、科学实验以及日常生活中，人
们经常会遇到模糊概念(或现象)。例如，大与小、轻与重、快与慢、动与
静、深与浅、美与丑等都包含着一定的模糊概念。随着科学技术的发展，
度是2 ，依此类推，式中“+”不是常规意义的加号，在模糊集中
一般表示“与”的关系。连续模糊集合的表达式为：A =
)( /其中“” 和“/”符号也不是一般意义的数学符号，
在模糊集中表示“构成”和“隶属”。
模糊集合
假设论域U = {管段1，管段2，管段3，管段4，管段5}，传感器采
1+|
北航智能控制模糊控制作业
模糊控制查询表的MATLAB实现北京航空航天大学机械工程及自动化学院（北京 100191）一作业要求以双输入—单输出系统为例，画出模糊控制算法程序流程图，计算出模糊控制器的查询表。
假设控制器输入为误差e和误差变化率ec,输出为控制量u，其基本论域分别为[e min，e max]，[ec min，ec max]，[u min，u max]，对应的语言变量E、EC和U的论域为{-6,-5,…,-1,0,1,…,5,6}，E、EC和U都选7个语言值{NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}，各语言值的隶属函数采用三角函数，其分布可用表1-1表示，控制规则如表1-2所示。
注意：u的去模糊化要采用与你的学号ID的奇偶性对应的方法，设ID=奇数者用最大隶属度法，ID=偶数者用重心法；要有计算查询表时的必要计算步骤，不能只给出最后结果。
表1-1 语言变量E、EC和U的赋值表表1-2 模糊控制规则表二 模糊控制查询表和控制算法流程图2.1 模糊控制查询表（1）模糊控制算法一般双输入—单输出模糊控制器的控制规则可写成条件语句：if and E=B then U=C ,i=1，2,,;1，2,,;i j ijE A n j n =∆= 式子中，、B 、C i j ijA 为定义在误差、误差变化率和控制量论域X 、Y 、Z 、上的模糊集合。
上述条件可以用一个模糊关系R 描述，即1()T ij iji jRA B C ≠=⨯⨯ R 的隶属度函数为：,1,1(,,)()()(),,,i n j m i j iji j Rx y z A x B y C z x X y Y z Z =====∨∧∧∈∈∈ 当误差及误差变化分别取模糊集、B A时，控制器输出的变化量U 根据模糊推理合成规则可得：2T U=（A B ）R ⨯ U 的隶属度函数为：x Xy YU(z)=A(x)B(y)R(x,y,z)∈∈∨∧∧（2）模糊算法选择模糊推理用Mamdani 推理方法，输出信息的模糊判别用最大隶属度法。
智能控制实验报告
一、实验目的1. 了解智能控制的基本原理和方法。
2. 掌握智能控制系统的设计和实现方法。
3. 熟悉智能控制实验平台的操作和应用。
二、实验原理智能控制是利用计算机技术、控制理论、人工智能等知识，实现对复杂系统的自动控制。
实验主要涉及以下原理：1. 模糊控制：利用模糊逻辑对系统进行控制，实现对系统不确定性和非线性的处理。
2. 专家控制：通过专家系统对系统进行控制，实现对系统复杂性和不确定性的处理。
3. 神经网络控制：利用神经网络强大的学习能力和泛化能力，实现对系统的自适应控制。
三、实验器材1. 实验平台：智能控制实验箱2. 传感器：温度传感器、湿度传感器、压力传感器等3. 执行器：电机、继电器、阀门等4. 控制器：单片机、PLC等5. 信号线、连接线等四、实验内容1. 模糊控制器设计（1）建立模糊控制模型：根据实验要求，确定输入、输出变量和模糊控制规则。
（2）设计模糊控制器：根据模糊控制规则，设计模糊控制器，包括模糊化、去模糊化等环节。
（3）仿真实验：利用仿真软件对模糊控制器进行仿真实验，验证控制效果。
2. 专家控制器设计（1）建立专家系统：收集专家知识，构建专家系统。
（2）设计专家控制器：根据专家系统，设计专家控制器，实现对系统的控制。
（3）仿真实验：利用仿真软件对专家控制器进行仿真实验，验证控制效果。
3. 神经网络控制器设计（1）建立神经网络模型：根据实验要求，确定神经网络的结构和参数。
（2）训练神经网络：利用实验数据对神经网络进行训练，提高网络的控制能力。
（3）设计神经网络控制器：根据训练好的神经网络，设计神经网络控制器，实现对系统的控制。
（4）仿真实验：利用仿真软件对神经网络控制器进行仿真实验，验证控制效果。
五、实验步骤1. 熟悉实验平台，了解各模块的功能和操作方法。
2. 根据实验要求，设计模糊控制器、专家控制器和神经网络控制器。
3. 利用仿真软件对控制器进行仿真实验，验证控制效果。
4. 分析实验结果，对控制器进行优化和改进。
《智能控制》课程教学大纲
《智能控制》教学大纲课程代码：ABJD0426课程英文名称：Inte11igentContro1适用专业：自动化课程类型：选修课学时及学分：32学时2学分先修课程：自动控制原理机器人技术等一、课程简介本课程主要介绍智能控制的基本概念、工作原理、设计方法和实际应用。
通过学习使学生了解智能控制在控制科学与工程中的地位和作用以及解决工程控制问题的正确方法。
本课程重点介绍智能控制概述、智能控制的知识工程基础、多级分层递阶智能控制、模糊控制、神经网络控制、专家控制、遗传算法和仿人智能控制等基础知识和智能控制系统的实现方法。
通过本课程的学习，进一步拓宽本科生的控制理论与技术知识，使本科生掌握智能控制和智能控制系统的基本知识，同时为学生进入高层次学习打下良好的理论基础。
二、教学基本内容和要求本课程应结合典型智能控制系统的应用实例，培养学生的智能控制系统分析和设计能力。
掌握智能控制的基本概念、特征、类型和智能控制系统应用现状及前景；掌握神经网络、模糊控制技术和遗传算法分析及设计方法；面向工程应用角度，结合实例掌握智能控制技术。
1 .智能控制概论主要介绍智能控制的产生和发展、智能控制与传统控制的关系、智能控制的特点、智能控制在工程中的应用场合和研究内容、智能控制系统组成结构及功能特点、智能控制系统的结构类型。
2 .智能控制的知识工程基础主要讲述知识的概念、知识的表示、知识的获取、知识的处理。
3 .多级分层递阶智能控制介绍递阶智能控制基本原理、多级分层递阶智能控制应用举例。
4 .模糊控制主要讲述模糊控制的数学基础，模糊控制的工作原理、模糊控制器的结构和设计、模糊控制的改进方法。
5 .神经网络控制主要讲述神经网络发展历史及基本概念神经网络基本原理、神经网络的分类、神经网络的学习算法、神经网络的特征及性能要素、典型神经网络、神经网络控制技术。
6 .专家控制讲授专家系统概述、专家控制基本原理、专家PID控制。
7 .遗传算法主要介绍遗传算法的基本原理、遗传算法的特点、遗传算法的发展及应用概况、模式理论、遗传算法的应用举例。
智能控制作业
一．全自动洗衣机的模糊控制分析摘要: 对全自动洗衣机的模糊控制进行了分析,详细介绍了如何定义洗衣机的模糊控制输入、输出量.根据专家知识和手动操作人员长期积累的经验,给出了模糊控制的具体规则.以确定洗衣机洗涤时间为例,利用Matlab进行了仿真研究,采用取小运算对模糊规则进行推理,并采用最大平均法得到反模糊化结果,所得结果与理论计算结果接近相同.关键词: 全自动洗衣机; 模糊控制; 模糊推理1.全自动洗衣机的一般模糊控制原理1. 1模糊控制输入量模糊控制输入量是模糊推理的前件,对于全自动洗衣机模糊控制器而言,主要有衣质、衣量、脏污程度和脏污性质4个输入量.这4个输入量的模糊子集隶属函可定义为:衣质,论域的语言值定义为棉、棉纤、纤3 种; 衣量,论域的语言值定义为多、中多、中少、少4种; 脏污程度,论域的语言值定义为很脏、一般脏不太脏3 种; 脏污性质,论域的语言值定义为油性、中性和泥性3种1. 2模糊控制的输出量模糊控制的输出是模糊推理的后件, 对于全自动洗衣机模糊控制器而言, 主要包括水位、洗涤时间、洗涤剂投放量和水流强度4个量.这4个输出量的模糊子集隶属函数可定义为:洗涤剂投放量,论域的语言值定义为很少、少、中、多和很多5种;洗涤时间,论域的语言值定义为很短、短、中、长、很长5种;水位高低, 论域的语言值定义为很低、低、高、很高4种;水流强度,论域的语言值定义为弱、中和强3种.1. 3模糊控制规则模糊控制器的规则库是基于专家知识和手动操作人员长期积累的经验, 是按人的直觉推理的一种语言表示形式. 通常有一系列的关系词连接而成, 如IF-THEN, ELSE 等. 为了简明表示模糊规则,将上述模糊控制输出量用数字表示. 例如: 洗涤时间(很短、短、中、长、很长) = ( 1、2、3、4、5), 其余3个输出量表示与此类似, 当输出量论域为3 种时,则用3个数字表示. 根据专家的经验并结合衣物的实际洗涤情况, 可得到表1所示的模糊控制规则.表1，全自动洗衣机模糊控制规则衣物很脏一般脏不太脏衣质衣量油污泥污油污泥污油污泥污棉多 4 553 4 553 4 353 4 353 4 343 4 343中多 3 553 3 453 3 342 3 332 3 232 3 232中少 2 453 2 342 2 342 2 342 2 232 2 122少 1 342 1 232 1 232 1 222 1 111 1 111棉纤多 4 553 4 453 4 353 4 343 4 342 4 242中多 3 553 3 453 3 442 3 342 3 232 3 232中少 2 442 2 342 2 332 2 232 2 221 2 111少 1 332 1 232 1 221 1 221 1 111 1 111纤多 4 553 4 553 4 442 4 342 4 332 4 232中多 3 552 3 442 3 432 3 332 3 232 3 222中少 2 442 2 332 2 332 2 222 2 211 2 111少 1 331 1 231 1 221 1 221 1 111 1 111表1中每一项有4位数字,从左到右依次代表水位、洗涤剂投放量、冼涤时间、水流方式4 个输出变量,每位数的取值代表相应的输出所取的模糊子集.参考文献:[ 1] 经顺林, 潘皓炫, 肖健华. 全自动洗衣机的自适应模糊控制方法[ J] . 计算机技术与自动化1999, 18( 4): 13- 17.[ 2] 彭小娟. 智能洗衣机的模糊控制系统[ J] . 新余高专学报, 2001, 6( 2) : 17- 18.[ 3] 冯海涛. 智能模糊技术在全自动洗衣机中的应用[ J]. 家用电器, 2002( 6): 30- 31.[ 4] 张道德, 杨光友, 周国柱, 等. 工业洗衣机模糊控制的设计[ J]. 微计算机信息, 2005, 21( 7): 37- 39二．全自动洗衣机的自适应模糊控制方法摘要本文分析了模糊控制技术在全自动洗衣机的应用及其不足,提出了一种可行的自适应模糊控制法,应用该方法可使全自动洗衣机在保证洗涤质量的前提下,降低生产成本。
智能控制实验报告
智能控制仿真实验实验一模糊控制系统的仿真实验实验二 BP神经网络的仿真实验实验三遗传算法仿真实验实验四智能控制实际工程处理（选做）实验一模糊控制系统的仿真实验实验目的：现有被控对象一：G(s)=1/(s2+2s+1)被控对象二：G(s)=K /【(T1s+1)(T2s+1) 】试设计一个模糊控制系统来实现对它的控制，并完成以下任务实验任务一：请根据以上的数据重新仿真一下，看Ke的变化对系统性能的影响是否如此？然后仍以G(s)=1/(s2+2s+1) 为被控对象，按照同样的方法仿真并分析Kc、Ku的变化对系统性能的影响。
1.相同参数不同控制器解模方法下的图形BISECTORMOMSOMLOM2.不同参数相同解模方法下的图形（解模方法均为BISECTOR）（1）Ke的影响（Kc=5，Ku=8）Ke=1（2）Kc的影响（Ke=9，Ku=8）Kc=1（3）Ku的影响（Ke=9，Kc=5）Ku=1小结：由以上图形分析可得，不同的解模方法输出的结果不同，经比较BISECTOR 的解模方法更加合适。
参数Kc、Ku不变时，随着Ke的减小，上升时间将增大；Ke、Ku不变时，随着Kc的减小超调变大；Ke、Kc不变时随着Ku的减小，输出越来越低于1。
可知Ke=9、Kc=5、Ku=8更为合适。
实验任务二：仍使用以上设计的模糊控制器，被控对象为： G(s)=K /【(T 1s+1)(T 2s+1)】 ，被控对象的参数有以下四组： 第一组参数： G(s)=20/【(1.2s+1)(4s+1)】 第二组参数： (s)=20/【(0.4s+1)(4s+1)】 第三组参数： G(s)=20/【(2s+1)(4s+1)】 第四组参数： G(s)=20/【(2s+1)(8s+1)】请根据由任务一得到的Ke 、Kc 、Ku 的变化对系统性能影响的规律，选择第一组参数作为被控对象参数，调试出适合该系统的最佳的Ke 、Kc 、Ku 和反模糊化方法；并在你调出的最佳的Ke 、Kc 、Ku 状态下，将对象参数分别变成第二、三、四组的参数，仿真出结果，并分析fuzzy controller 的适应能力。
基于模糊控制的智能家居系统研究
基于模糊控制的智能家居系统研究智能家居是指通过信息技术与物联网技术，将传感器、网络通信、自动控制等技术与家居设备智能化相结合的一种家居系统。
它可以实现对家居设备的智能控制和管理，提高家居的安全性、舒适性和便利性。
而基于模糊控制的智能家居系统则是一种基于模糊逻辑原理来实现智能控制的家居系统。
本文将就基于模糊控制的智能家居系统进行研究与探讨。
一、引言随着科技的不断发展，智能家居系统越来越受到人们的关注和喜爱。
它通过将家居设备与互联网相连接，实现远程控制、自动化控制和智能化控制，为人们提供了更加安全、便捷和舒适的家居环境。
而模糊控制作为一种有效的控制方法，能够处理模糊的输入和模糊的输出，能够在不确定和模糊环境下进行智能控制。
因此，将模糊控制应用于智能家居系统中，能够更好地适应家居环境的复杂性和不确定性。
二、基于模糊控制的智能家居系统的原理基于模糊控制的智能家居系统的原理是通过模糊控制器对家居设备进行控制。
模糊控制器由模糊推理机和模糊控制规则库组成。
模糊推理机根据模糊规则和输入变量的模糊集合进行推理，得出模糊控制器的输出。
模糊控制规则库则是由专家知识和经验提炼而成的一系列模糊规则的集合，它能够将输入变量与输出变量之间的关系进行映射。
通过模糊推理机和模糊控制规则库的组合，可以实现对家居设备的智能控制。
三、基于模糊控制的智能家居系统的应用基于模糊控制的智能家居系统可以广泛应用于家庭生活的各个方面。
首先，它可以实现对家庭安全的智能控制。
通过安装智能门锁、智能监控等设备，可以实现远程监控、防盗报警等功能，提高家庭的安全性。
其次，它可以实现对家庭照明的智能控制。
通过安装光照传感器、智能灯具等设备，可以根据外界光照情况来调节照明亮度和色温，提高家庭的舒适性。
此外，基于模糊控制的智能家居系统还可以实现对家电设备的智能控制、对家庭环境的智能控制等，为人们提供更加便捷和舒适的家居生活。
四、基于模糊控制的智能家居系统的优势与不足基于模糊控制的智能家居系统相对于传统的控制方法，具有以下优势：1. 基于模糊控制的智能家居系统能够处理模糊的输入和模糊的输出，能够在不确定和模糊环境下进行智能控制。
智能控制模糊控制仿真大作业
智能控制模糊控制仿真大作业一、前言智能控制模糊控制仿真大作业是在智能控制课程中的一项重要任务，旨在让学生通过实践来深入理解模糊控制的原理和应用。
本文将从以下几个方面详细介绍智能控制模糊控制仿真大作业的相关内容。
二、作业背景智能控制是一种基于人工智能技术的自动化控制方法，它可以通过对系统进行学习和优化来提高系统的性能和鲁棒性。
而模糊控制则是智能控制中的一种重要方法，它可以通过对输入输出之间的关系进行建模来实现对系统的控制。
因此，深入了解模糊控制的原理和应用对于学习智能控制具有重要意义。
三、作业要求本次大作业要求学生使用MATLAB/Simulink软件来设计一个基于模糊逻辑的温度调节系统，并进行仿真验证。
具体要求如下：1. 设计一个基于PID算法和模糊逻辑的温度调节系统；2. 利用Simulink软件构建该系统，并进行仿真验证；3. 对比分析PID算法和模糊逻辑在温度调节系统中的控制效果；4. 撰写实验报告，详细介绍设计思路、仿真结果以及分析结论。
四、作业流程1. 确定系统需求和参数首先，需要确定温度调节系统的需求和参数。
例如，设定目标温度为25摄氏度，系统初始温度为20摄氏度，采样时间为0.1秒等。
2. 设计PID控制器接下来，设计PID控制器。
PID控制器是一种经典的控制方法，在工业自动化控制中得到广泛应用。
其基本原理是通过对误差信号、误差积分和误差微分进行加权组合来得到输出信号。
3. 设计模糊逻辑控制器然后，设计模糊逻辑控制器。
模糊逻辑控制器是一种基于模糊集合和模糊推理的控制方法。
其基本原理是将输入变量映射到一个或多个模糊集合上，并通过一系列规则来推导出输出变量的值。
4. 构建Simulink模型并进行仿真验证接下来，利用Simulink软件构建温度调节系统，并将PID控制器和模糊逻辑控制器分别加入到系统中。
然后，进行仿真验证，比较两种控制方法的控制效果。
5. 分析结果并撰写实验报告最后，对比分析PID算法和模糊逻辑在温度调节系统中的控制效果，并撰写实验报告，详细介绍设计思路、仿真结果以及分析结论。
模糊控制仿真
模糊控制仿真智能控制实验报告模糊控制器的仿真一．实验目的1.了解模糊控制的原理2.学习Matlab模糊逻辑工具箱的使用3.使用工具箱进行模糊控制器的仿真二．实验设备1.计算机2.Matlab软件3.window7操作系统三．实验原理模糊逻辑控制又称模糊控制，是以模糊集合论，模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一类计算机控制策略，模糊控制是一种非线性控制。
图1-1是模糊控制系统基本结构，由图可知模糊控制器由模糊化，知识库，模糊推理和清晰化（或去模糊化）四个功能模块组成。
针对模糊控制器每个输入，输出,各自定义一个语言变量。
因为对控制输出的判断，往往不仅根据误差的变化，而且还根据误差的变化率来进行综合评判。
所以在模糊控制器的设计中，通常取系统的误差值e和误差变化率ec为模糊控制器的两个输入，则在e的论域上定义语言变量“误差E”，在ec的论域上定义语言变量“误差变化EC”；在控制量u的论域上定义语言变量“控制量U”通过检测获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e，对误差取微分得到误差变化率ec，再经过模糊化处理把分明集输入量转换为模糊集输入量，模糊输入变量根据预先设定的模糊规则，通过模糊逻辑推理获得模糊控制输出量，该模糊输出变量再经过去模糊化处理转换为分明集控制输出量。
四．实验步骤1、在MATLAB主窗口中单击工具栏中的Simulink快捷图标，弹出“SimulinkLibraryBrower”窗口，单击Createanewmodel快捷图标，弹出模拟编辑窗口，用Matlab中的Simulink工具箱，组成一个模糊控制系统，如图所示：2、在MATLAB命令窗口输入fuzzy，并按回车键，弹出如下的FISEditer界面，即模糊推理系统编辑器。
3、在FIS编辑器界面上，执行菜单命令“Edit”“—AddVariable—“Input”，即可成为二维模糊推理系统，并在窗口将变量名称修改为E、EC和U，对误差E、误差变化EC机控制量的模糊集合及其论域定义如下：E、EC和U的模糊集合均为{NB、NM、NS、O、PS、PM、PB}，E和EC的显示范围为[-6,6]，结果如下图所示：图示二维模糊推理系统变量E的编辑结果变量EC的编辑结果变量EC和U的编辑结果模糊控制器控制规则编辑器所有规则填入后，选菜单View,选择Rule,弹出一新界面RuleViewer，结果如图所示。
智能控制实验报告1
智能控制实验报告实验题目: 模糊控制器设计学院: 电气工程学院班级:姓名:学号:实验题目: 模糊控制器设计实验目的: 1.熟悉和掌握模糊控制器的结构、原理及应用；2、熟练应用MATLAB软件, 进行模糊控制的Matlab仿真。
实验原理：在Simulink环境下对PID控制系统进行建模：对模糊控制系统的建模关键是对模糊控制器的建模。
Matlab软件提供了一个模糊推理系统（FIS）编辑器, 只要在Matlab命令窗口键入Fuzzy就可进入模糊控制器编辑环境。
模糊推理系统编辑器用于设计和显示模糊推理系统的一些基本信息, 如推理系统的名称, 输入、输出变量的个数与名称,模糊推理系统的类型、解模糊方法等。
实验仪器: 计算机MATLAB软件实验步骤：打开模糊推理系统编辑器, 在MATLAB的命令窗（command window）内键入：fuzzy命令, 弹出模糊推理系统编辑器界面, 如下图所示：在FIS编辑器界面上, 执行菜单命令“Edit”-> “Add Variable”->“Input”, 加入新的输入input, 如下图所示:选择input（选中为红框）, 在界面右边文字输入处键入相应的输入名称, 例如温度输入用tmp-input, 磁能输入用mag-input, 如下图所示:双击所选input, 弹出一新界面, 在左下Range处和Display Range处, 填入取值范围, 例如0至9（代表0至90）；在右边文字输入Name处, 填写隶属函数的名称, 例如lt或LT（代表低温）；在Type处选择trimf（意为: 三角形隶属函数曲线, triangle member function）在Params（参数）处, 选择三角形涵盖的区间, 填写三个数值, 分别为三角形底边的左端点、中点和右端点在横线上的值如下图中所示:用鼠标左键双击输入变量, 弹出输入变量的隶属函数编辑器, 执行菜单命令“Edit”-> “Remove All MFs”, 然后执行菜单命令“Edit”-> “Add MFs”, 弹出“Membership Function”对话框, 将隶属函数的类型设置为“trimf”,并修改隶属函数的数目为3, 如图所示, 单击“OK”按钮返回。
《智能控制》实验指导书
《智能控制》实验指导书通过对智能控制系统的仿真实验，加深对智能控制原理的理解，并且学习和掌握智能控制的实现方法。
实验一 控制系统的基本结构仿真实验目的:建立智能控制研究的实验环境。
实验要求：1． 对单输入－单输出反馈控制系统（如图一），进行结构仿真。
图1 控制系统的基本结构（1） 被控对象的数学模型0G (s) = )1)(1(21s++-s T s T Ke τ ，（K 、1T 、2T 、τ>0） （2） 控制器包括：PID 控制器、专家系统控制器、模糊控制器、仿人智能控制器。
2． 建立友好的人－机接口（1） 对于被控对象参数可以通过人－机界面设置和修改。
（2） 对于各种控制器可以通过人－机界面选择，并设置该控制器的控制参数。
（3） 通过人－机界面可显示系统的响应曲线。
实验二 PID 控制的设计与实现实验目的:掌握PID 控制的实现方法和系统整定方法，了解PID 控制的鲁棒性。
实验要求：1． 设计并实现PID 控制器。
2． 设被控对象参数为：K=2、1T =1、2T ＝2.5、τ=0.6；要求单位阶跃响应指标：超调量σ%≤10%，调节时间s t ≤10秒；试对系统进行整定，给出实验结果：（1） 控制器参数：p K 、i K 、d K 及采样时间T ；（2） 系统实际的性能指标：σ%、s t ；（3） 系统的单位阶跃响应曲线y(t);3. 保持控制器所有控制参数不变，只改变被控对象的纯时延τ，检验系统的鲁棒性（对τ变化的适应能力）。
（1） τ=1.2时，运行系统。
给出系统的单位阶跃响应曲线，并计算响应的系统性能指标σ%、s t 。
（2） τ=1.8时，运行系统。
给出系统的单位阶跃响应曲线，并计算响应的系统性能指标σ%、s t 。
实验三 专家系统控制的设计与实现实验目的:掌握专家系统控制的原理和实现方法，了解专家系统控制的鲁棒性。
实验要求：1． 可以采用直接专家系统控制或间接专家系统控制。
说明所采用的专家系统控制原理。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2.设定输入输出变量 由于本例有２个输入变量，因此需要添加１个输 入变量（执行edit---add variable--input），然后给输 入、输出变量命名，再保存系统。
命名
本例创建的系统命名 为WatLevControl。 （file—close）
设置完毕的效果图
3. 进入隶属度函数编辑器 3种方法: (1)在FIS编辑器中双击任意一个输入或输出变量 的图框 (2)通过菜单Edit→Membership Functions… (3)在Matlab的Command Window窗口的提示下， 键入mfedit(WatLevControl) 编辑过程： 修改各变量的论域范围 编辑各个输入或输出变量的隶属度函数及各隶属度 函数对应的Name、Type、Params。 系统默认每个变量有３个隶属度函数，均为trimf， 可根据需要进行删减。
最后，在MATLAB命令窗口中输入“sltank”， 打开如图3.5.4所示的模型窗口。 在Simulink仿真系统中，打开Fuzzy Logic Controller模糊逻辑控制器模块，在“FIS File or Structure”参数对话框中输入“tank”，如图 3.5.10所示。 对图3.5.10所示的Simulink系统，启动仿真，便 可看到如图3.5.11所示的系统输出变化曲线，即 水位变化曲线。
实验内容2：矩阵合成的仿真
设A=[0.8 0.7;0.5 0.3] ,B=[0.2 0.4;0.6 0.9],实现A与 B的合成，以及B与A的合成。验证课本P38例2.5.6. 提示用Matlab的min ,max函数实现。
实验内容3：水位模糊控制系统实验简介 设定期望的水位，检测实际的水位，计算水位 误差，由模糊控制器计算得到阀门控制量，即阀门 开度，从而控制阀门，完成水位的控制。
在此修改
3. 进入规则编辑器
进入方法： (1)在FIS编辑器中双击规则处理图框 (2)通过菜单Edit→Rules… (3)在Matlab的Command Window窗口的提示下， 键入ruleedit。
4. 查看规则观测器
目的：查看模糊规则的推理情况。 可以方便地观察规则情况以及调整不同的输入时 所对应的输出的情况。 打开规则观测器的方法：通过菜单View→Rule 5. 查看曲面观测器 目的：查看模糊规则的曲面输出情况。 打开曲面观测器的方法：通过菜单View→Surface
实验步骤：
1.确定模糊控制器的结构（即：输入变量和输 出变量） 输入变量分别为水位误差e (误差＝设定值 －测量值)和误差变化率ec 输出变量为阀门开启度u 2.设定语言值(见课本P95)
3.设定模糊规则(见课本P94)
4.用Simulikn仿真
二、 利用GUI建立FIS的具体操作步骤 1. 进入FIS编辑器 在Matlab的Command Window窗口的提示下，键 入fuzzy打开FIS编辑器，默认的文件名是Untitle，默 认的系统是Mamdani型。
实验1 模糊控制基础及水箱液位控制实验
实验目的：学会使用Matlab的FIS Editor建立水箱液位 模糊控制系统
实验内容1：隶属函数的仿真
针对常见的5种隶属函数进行仿真。X属于[0,10]，M为 隶属函数的类型，其中M=1时为高斯型隶属函数，M=2时为广 义钟型隶属函数，M=3时为S型隶属函数，M=4时为梯型隶属函 数，M=5时为三角型隶属函数。提示：新建m文件，使用ifelse语句完成。参阅课本P32