模糊控制系统建模与仿真分析
基于模糊控制和PID控制的一阶倒立摆系统建模与仿真
ｒ １
『１
摆杆 角度 和 小车 位移 的传 递 函数 为
ｆ） ｓ ０ ０ ７５ ． ２ ｓ
Ｘ（ ） ５
０ ０ ０２ １ ５ 一０ ２ ７０ ’ ． １ ２ ｓ ． ６ ５
摆杆 角度 和 小车 所受 外界 作用 力 的传递 函数为
一
：
三鱼
Ｕ（ ） 一 ８ Ｓ ３＋０ ０ ８３ ６７ 一２ ． １ ｓ一２ ３ ９４ ． ８ ｌ ｓ ７ ９ ６９ ． ０ ２。
控制策略对系统平衡控制的有效性 ， 同时也展示 了它们 的控制品质和特性．
关键词 ： 倒立摆 ；Ｉ 模糊控制 ； 真 ＰＤ； 仿
中 图 分 类 号 ：Ｐ ７ Ｔ ２３ 文献标志码 ： Ａ
Ｆｉ ｓ － ｒ ｅ ｎｖ ｒ ｅ ｎ ｕ ｕ ｎ ｒ ｌＳ ｓｅ ｏ ｅ ｉ ｇ ａ ｄ ｒ ｔｏ ｄ ｒ Ｉ ｅ ｔ ｄ Ｐｅ ｄ ｌ ｍ Ｃｏ ｔ ｏ ｙ ｔ ｍ Ｍ ｄ ｌ ｎ ｎ Ｓ ｍ ｕ ａ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｆｕ ｚ ｎ ｒ ｌａ ｄ ＰＩ Ｃｏ ｒ ｌ ｉ ｌ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｚ ｙ Ｃｏ ｔ ｏ ｎ Ｄ ｎｔ ｏ
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控制系统建模设计与仿真概述
二、控制系统的建模方法
• 数学建模过程
坐标系定义
• 直角坐标系
直线运动——力，线加速度、线速度和位移 旋转运动——力矩，角加速度、角速度和角度
• 坐标系变换
地理坐标系 车体坐标系 传感器坐标系
余弦矩阵 四元素
俯仰->偏航->滚动
二、控制系统的建模方法
• 数学建模过程
被控对象 • 模型结构已知，通过测力等试验获取模型参数，得到 非线性耦合模型 • 例如，汽车轮胎滑移特性试验、飞机风洞试验等
• 建立数学模型的原因
• 便于控制算法设计与分析 • 便于通过仿真分析与评价系统性能
• 控制系统仿真的原因
• 优化控制系统设计 • 系统故障再现 • 部分替代试验，减小试验的次数 • 快速验证，大幅缩短验证周期 • 边界验证，替代具有危险性的试验
一、控制系统概述
• 控制系统建模、设计与仿真验证流程
二、控制系统的建模方法
• 数学建模过程
执行器 • 物理建模
• 试验建模
阶跃激励获取最大角速度 正弦扫频获取频率特性
二、控制系统的建模方法
• 数学模型转换
时域模型
微分方程
s=p
jw=p
求解
时域响应
传递函数
计算
频率特性
频域响应
s=jw
复数域模型
频域模型
控制系统建模、设计 与仿真概述
一、控制系统概述 二、控制系统的建模方法 三、控制律的设计方法 四、仿真验证和分析评价
控制系统建模、设计 与仿真概述
一、控制系统概述 二、控制系统的建模方法
三、控制律的设计方法 四、仿真验证和分析评价
一、控制系统概述
• 广义的控制系统
无刷直流电机模糊控制系统的建模及仿真分析
（［ 差 言 ］ ］吾［ 一 ］ ＋ Ｊ ｓｓ［Ｅ ） ［ＬＬ Ｕｃ 【 —－，ｂＪ 。兰 ］ 厶 ００ｂ］ｌ ； Ｍ］ （ 一 Ｍ ＋［１ ０ Ｊ［ｕ ］Ｉ Ｍ Ｊ茎 Ｐ。 ＪＪ 【＋ Ｊ Ｊ【
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适 应能力。
关键词 ： 刷直 流电动机 ； 糊控 制； 真 ； 模 ；－ 无 模 仿 建 Ｓ 函数
Ｍ ｏ ｌｎ ｎｄ Ｓ ｍ ｕｌ ｔｏ ｎ ｌ ｓ ｓ ｏ ｚ ｙ Ｃｏｎ ｒ ｌＳｙ ｔ ｍ ｆ Ｂｒ ｓ ｌ ｓ ｄｅｉ ｇ ａ ｉ ａ ｉ ｎ Ａ ａ ｙ ｉ ｆＦｕ ｚ ｔ ｏ ｓｅ ｏ ｕ ｈ ｅ ｓ ＤＣ ｏ ｏｒ Ｍ ｔ
无刷 直 流 电机 模 糊 控 制 系统 的建 模 及 仿 真 分 析
卿 浩 ， 承 林 ，唐 小琦 ， 少锋 辜 邱
（ 中 科 技 大 学 电气 与 电 子 工 程 学 院 ， ３ ０ ４ 武 汉 ） 华 ４０７
自适应模糊PID控制器的设计与仿真
自适应模糊PID控制器的设计与仿真自适应模糊PID控制器是一种结合了模糊控制和PID控制的自适应控制器，它能够在系统的不同工况下根据实际需求对PID参数进行自适应调整，从而使得系统具有更好的动态性能和稳定性。
本文将介绍自适应模糊PID控制器的设计思路和仿真过程。
1.设计思路1.1系统建模首先需要对待控制的系统进行建模，得到系统的数学模型。
这可以通过实验数据或者理论分析来完成。
一般情况下，系统的数学模型可以表示为：$G(s)=\frac{Y(s)}{U(s)}=\frac{K}{s(Ts+1)}$其中，K是系统的增益，T是系统的时间常数。
1.2设计模糊控制器接下来需要设计模糊控制器，包括模糊规则、模糊集和模糊运算等。
模糊控制器的输入是系统的误差和误差的变化率，输出是PID参数的调整量。
1.3设计PID控制器在模糊控制器的基础上，设计PID控制器。
PID控制器的输入是模糊控制器的输出，输出是控制信号。
1.4设计自适应机制引入自适应机制，根据系统的性能指标对PID参数进行自适应调整。
一般可以采用Lyapunov函数进行系统性能的分析和优化。
2.仿真过程在仿真中，可以使用常见的控制系统仿真软件，如MATLAB/Simulink 等。
具体的仿真过程如下：2.1设置仿真模型根据系统的数学模型，在仿真软件中设置仿真模型。
包括系统的输入、输出、误差计算、控制信号计算等。
2.2设置模糊控制器根据设计思路中的模糊控制器设计，设置模糊控制器的输入和输出，并设置模糊规则、模糊集和模糊运算等参数。
2.3设置PID控制器在模糊控制器的基础上，设置PID控制器的输入和输出，并设置PID参数的初始值。
2.4设置自适应机制设置自适应机制，根据系统的性能指标进行PID参数的自适应调整。
2.5运行仿真运行仿真，观察系统的响应特性和PID参数的变化情况。
根据仿真结果可以对设计进行调整和优化。
3.结果分析根据仿真结果，可以分析系统的稳定性、动态性能和鲁棒性等指标，并对设计进行调整和改进。
基于matlab的模糊控制器的设计与仿真
基于MATLAB的模糊控制器的设计与仿真摘要：本文对模糊控制器进行了主要介绍。
提出了一种模糊控制器的设计与仿真的实现方法，该方法利用MA TLB模糊控制工具箱中模糊控制器的控制规则和隶属度函数，建立模型，并进行模糊控制器设计与仿真。
关键词：模糊控制，隶属度函数，仿真，MA TLAB1 引言模糊控制是一种特别适用于模拟专家对数学模型未知的较复杂系统的控制，是一种对模型要求不高但又有良好控制效果的控制新策略。
与经典控制和现代控制相比，模糊控制器的主要优点是它不需要建立精确的数学模型。
因此，对一些无法建立数学模型或难以建立精确数学模型的被控对象，采用模糊控制方法，往往能获得较满意的控制效果。
模糊控制器的设计比一般的经典控制器如PID控制器要复杂，但如果借助MATLAB则系统动态特性良好并有较高的稳态控制精度，可提高模糊控制器的设计效率。
本文在MATLAB环境下针对某个控制环节对模糊控制系统进行了设计与仿真。
2 模糊控制器简介模糊控制器是一种以模糊集合论，模糊语言变量以及模糊推理为数学基础的新型计算机控制方法。
显然，模糊控制的基础是模糊数学，模糊控制的实现手段是计算机。
本章着重介绍模糊控制的基本思想，模糊控制的基本原理，模糊控制器的基本设计原理和模糊控制系统的性能分析。
随着科学技术的飞速发展，在那些复杂的，多因素影响的严重非线性、不确定性、多变性的大系统中，传统的控制理论和控制方法越来越显示出局限性。
长期以来，人们期望以人类思维的控制方案为基础，创造出一种能反映人类经验的控制过程知识，并可以达到控制目的，能够利用某种形式表现出来。
而且这种形式既能够取代那种精密、反复、有错误倾向的模型建造过程，又能避免精密的估计模型方程中各种方程的过程。
同时还很容易被实现的，简单而灵活的控制方式。
于是模糊控制理论极其技术应运而生。
3 模糊控制的特点模糊控制是以模仿人类人工控制特点而提出的，虽然带有一定的模糊性和主观性，但往往是简单易行，而且是行之有效的。
【精品】水箱水位模糊控制系统建模仿真课程设计
钦州学院系统仿真课程设计设计题目水箱水位模糊控制系统建模仿真水箱水位模糊控制系统仿真建模摘要水位控制系统在各个领域上都有广泛应用，虽然其结构简单但由于控制过程具有多变量，大滞后，时变性等特点，且在控制过程中系统会受到各种不确定因素的影响，难于建立精确的数学模型。
虽然自适应、自校正控制理论可以对缺乏数学模型的被控对象进行识别，但这种递推法复杂，实时性差。
近年来模糊控制在许多控制应用中都取得了成功，模糊控制应用于控制系统设计不需要知道被控对象精确的数学模型，对于许多无法建立精确数学模型的复杂系统能获得较好的控制效果，同时又能简化系统的设计，因此，在水箱水位自动控制系统中，模糊控制就成为较好的选择。
本文主要论述了应用模糊控制理论控制水箱水位系统，首先详尽的介绍了模糊控制理论的相关知识，在此基础上提出了用模糊理论实现对水箱水位进行控制的方案，建立了简单的基于水箱水位的模糊控制器数学模型。
本试验系统还充分利用了MATLAB的模糊逻辑工具箱和SIMULINK相结合的功能，首先在模糊逻辑工具箱中建立模糊推理系统FIS作为参数传递给模糊控制仿真模块，然后结合图形化的仿真和建模工具，再通过计算机仿真模拟出实际系统运行情况。
通过试验模拟，证明了其可行性。
目录摘要Abstract1绪论 (5)1.1水箱水位系统概述 (5)1.2模糊控制理论简介 (5)1.2.1模糊控制理论的产生、发展及现状 (6)1.2.2模糊控制理论运用于水箱水位系统控制的意义 (6)1.3仿真建模工具软件MATLAB／SIMULINK简介 (6)1.4本文的主要任务及内容安排 (8)2模糊理论及模糊控制基础 (8)2.1模糊理论基础 (8)2.1.1从经典集合到模糊集合的转变 (9)2.1.2模糊集合的基本概念 (10)2.1.3模糊集合的基本运算 (12)2.2模糊控制基础 (14)2.2.1模糊控制的回顾和展望 (15)2.2.2模糊控制系统的结构 (15)2.3本章小结 (20)3水箱水位模糊控制器的建立 (20)3.1输入输出语言变量语言值的选取及其赋值表 (21)3.2控制规则描述 (24)3.3水位控制模糊关系矩阵 (24)3.4模糊推理 (24)3.4.1输入量模糊化 (24)3.4.2模糊推理 (24)3.5模糊判决 (25)3.6水位模糊控制查询表 (25)3.7本章小结 (25)4利用MATLAB对水箱水位系统进行仿真建模 (26)4.1水箱水位模糊推理系统（FIS）的建立 (26)4.2对SIMULINK模型控制系统的构建 (34)4.3进行Simulink模型仿真 (37)4.4本章小结 (37)结论 (40)参考文献40水箱水位模糊控制系统仿真建模1绪论1.1水箱水位系统概述在能源、化工等多个领域中普遍存在着各类液位控制系统液。
基于PLC的模糊控制器设计及Simulink仿真
64 | 电子制作 2021年02月热能，当电流流过电阻材料时，电能转换成热能，产生热量，再通过热的传导、对流、辐射，能有效地用来加热特定的试验件，并保持高的效率，此种加热方式称为辐射加温。
辐射加热具有热转换率高、加热温度高等优点，因此是试验车台上使用最广泛的一种加热方式。
温度是试验任务中一项很重要的监控指标，很多试验任务要求在特定的温度下才能进行，实际温度值和控制的精度、准确度决定了试验能否进行下去，因此研究温度控制工作原理，寻找合适的控制算法具有重要意义。
辐射加温控制系统是典型的一阶纯滞后环节，可用一阶惯性环节加滞后环节表示，具有升温单向性、大惯性、纯滞后、非线性和时变性等特点，用传统控制方式易导致超调大、调节时间长、控制精度低。
其升温、保温是依靠电阻丝加热，当其温度一旦超调就无法用控制手段使其降温。
理论和经验表明，传统的PID 控制对温度控制系统无法达到理想效果[1-2]。
模糊控制是目前十分成熟的一种智能控制方法，其采用模糊逻辑把人的控制经验归纳为定性描述的一组条件语言，利用模糊集理论，将其定量化，使控制器模仿人的操作策略，模糊控制具有很强的鲁棒性和稳定性，大量的理论研究和实践也充分证明了用模糊控制理论控制电阻炉温度是一种非常好的方法策略[3]。
PLC 具有通用性好、性能可靠、编程灵活、扩展方便等优点，在工业控制中广泛使用，PLC 指令越来越强大，能够实现许多复杂的控制算法，利用PLC 实现模糊控制，结合二者的长处，在工业控制中大有前景。
基于上述，本文提出在PLC 平台上将模糊控制方法和常规PID 控制结合的控制策略。
1 控制策略当实际温度值和给定温度值偏差较大时，采用模糊控制合式控制策略，既可以保证系统动态响应效果，又能改善稳态控制精度，系统控制框图如图1所示。
其中S 为转换开关，其设定值一般取最大误差的10%，本文取20，即给定值和实际值偏差在20℃以内采用PID 控制，超过20℃采用模糊[4]模糊控制器能在线对PID 参数进行修改，进一步完善了传统PID 控制器的性能，更好的适应控制系统参数变化和工作条件，如图1所示，模糊控制器由模糊化，模糊推理和解模糊三个环节构成，将工程上的精确量转换为模糊输入信息，利用模糊规则进行模糊推理，经解模糊后转换为精确值，送到被控对象。
电动汽车用无刷直流电动机模糊控制系统的建模与仿真
络进 程 的必 经之 路 。本文提 出的建设 思路 和策 略对 ＴＤ — Ｌ Ｔ Ｅ室 内分布 系统规 划建 设具有 重要 的指 导意
义。
作者简介 ： 陈永 安 （ １ ９ ９ ４ 一 ） ， 男， 本科 ， 主要 从 事 通 信 工 程 等 方
面 的研 究 。 收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ 年 Ｏ １月 ０ ４日
差， 存在超 调 ， 达不 到高 性 能和 高精 度 的要 求＿ ＿ ２ Ｊ 。考 虑到模糊控 制器具有快速性 、 稳 定性和鲁 棒性强 等优 点， 所 以采 用 了模 糊 控制 策略 。文献 １ － ３ ３ 利用 模 糊逻
辑控制器 调节 Ｐ Ｉ Ｄ各 参数 ， 达 到 了模 糊控 制 的 目的 ；
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（ １ ）
图 ２ 电压 平 衡 方 程 等 效 模 块
Ｌ—Ｍ ｌ
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ｄ
２ ． ２ 反 电 动 势 模 块
２ ． １ 电压平 衡方 程等 效模块 。
根据 式 １ ， 得到 Ｂ Ｌ Ｄ Ｃ Ｍ 的 电压 平 衡 方 程 的 等 效模 型 ， 如 图 ２所示 ， “ 。、 “ 、 “ 为三 相绕 组 的端 电
压； ｅ 、 、 ｅ 为 三相 绕 组 上 产生 的反 电动 势 ； ｉ 。、
ｔ ｅ ｒ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎｃ ｅ ａ ｂｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ａ ｎｄ ｓ ｏ ｏ ｎ，ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｍａ ｋｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｈａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｂｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｃ ｏ ｎｔ ｒ ｏ ｌ ａ ｂｉ ｌ ｉ ｔ ｙ．
但模糊逻 辑规则数 和计算 量大 ， 控制器 的实 时性难 以
洗衣机模糊控制建模
智能控制课程作业模糊控制理论实验报告题目洗衣机系统模糊控制建模与仿真班级姓名学号2014年3月13日一．实验目的通过设计洗衣机洗涤时间的模糊控制系统，理解模糊控制的基本原理。
掌握模糊控制系统MATLAB建模与仿真的方法。
二．实验原理洗衣机洗涤时间的模糊控制是一个开环模糊决策过程，其基本原理框图如图1-1所示。
它的核心部分是模糊控制器，模糊控制器的控制律由计算机程序来实现。
图1-1 系统原理框图系统选用两输入单输出的模糊控制器。
控制器的输入为衣物的污泥量x和油脂量y，输出为洗涤时间z。
将污泥分为3个模糊集：SD（污泥少），MD（污泥中），LD（污泥多）；将油脂分为3个模糊集：NG（油脂少），MG（油脂中），LG（油脂多）；将洗涤时间分为5个模糊集：VS（很短），S（短），M（中等），L（长），VL很长。
首先，定义输入x，y变量，输出z变量的隶属函数。
根据“污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长”；“污泥适中，油脂适中，洗涤时间适中”；“污泥越少，油脂越少，洗涤时间越短”的规律建立洗衣机模糊规则表。
然后，根据模糊规则进行模糊推理并得到洗涤时间的模糊集合。
最终，利用重心法对模糊系统反模糊化，将洗涤时间的推理结果转化成精确值z输出。
三．实验内容利用MATLAB软件实现上述洗衣机系统模糊控制的建模与仿真。
1.建立x,y,z的隶属函数洗衣机系统变量x,y,z的隶属函数分段表达式，如式1-1所示。
()()()()()()()()()()()()()()()()SD MD LD NG MG LGVS 50/50050/50050100/505010050/505010050/50050/5005011100/505010050/505010010/10010Sx x x x x x x x x x x y y y y y y y y y y y z z z z μμμμμμμμμμμ=-≤≤⎧⎪≤≤⎧⎪⎪==⎨⎨-<≤⎪⎩⎪⎪=-<≤⎩=-≤≤⎧⎪≤≤⎧⎪⎪==-⎨⎨-<≤⎪⎩⎪⎪=-<≤⎩=-≤≤=污泥油脂洗涤时间()()()()()()()()()VL /1001025/15102510/15102540/15254025/15254060/20406040/204060M L z z z z z z z z z z z z z z z z z μμμ⎧⎪≤≤⎪⎧⎪=⎨⎪-<≤⎪⎩⎪⎪-≤≤⎧⎪⎪=⎨⎨-<≤⎪⎪⎩⎪-≤≤⎧⎪⎪=⎨⎪-<≤⎪⎩⎪⎪=-≤≤⎩在MATLAB 中，定义本系统为一个Mamdani （普通）型模糊控制系统，命名为a 。
模糊控制系统的建模与仿真设计方法
模糊控制系统的建模与仿真设计方法摘要：模糊控制系统是一种基于模糊逻辑的控制方法，广泛应用于工业控制、自动驾驶等领域。
本文介绍了模糊控制系统的基本原理，详细讨论了建模与仿真设计的方法，包括输入输出的模糊集合划分、规则库的构建、模糊推理与输出解模糊等关键步骤，并通过实例分析验证了方法的有效性。
1. 引言模糊控制系统是一种使用模糊逻辑进行决策和控制的方法，相较于传统的精确控制方法，具有更强的适应性和鲁棒性。
在实际应用中，模糊控制系统已被广泛运用于工业控制、自动驾驶等各个领域。
为了设计高性能的模糊控制系统，合理的建模与仿真设计方法至关重要。
2. 模糊控制系统的建模建模是模糊控制系统设计的第一步，其目的是将实际控制问题转化为模糊集合及其规则库的形式，方便进行模糊推理。
模糊控制系统的建模过程一般包括以下几个步骤：2.1 输入输出模糊集合划分对于待控制的对象，需要对输入和输出的变量进行模糊化，即将实际输入输出的连续取值划分为若干个模糊集合。
划分过程可以基于专家知识或实际数据，常用的划分方法包括三角法、梯形法和高斯法等。
2.2 规则库的构建规则库是模糊控制系统的核心，其中包含了模糊控制的知识和经验。
规则库的构建需要依据专家知识或经验，并将其转化为一系列模糊规则的形式。
每条规则一般由若干个模糊集合的条件和一个模糊集合的结论组成。
2.3 模糊推理通过将实际输入值映射到对应的模糊集合上，利用推理方法将输入与规则库中的规则进行匹配，得到模糊输出。
常用的推理方法包括最大值法、加权平均法和模糊积分法等。
2.4 输出解模糊由于模糊输出是一个模糊集合，需要对其进行解模糊得到具体的输出。
常用的解模糊方法包括最大值法、面积平衡法和最大隶属度法等。
3. 模糊控制系统的仿真设计模糊控制系统的仿真设计是为了验证所设计的模糊控制系统在实际情况下的性能。
仿真设计通常包括以下步骤：3.1 系统建模根据实际控制对象的特性，将其建模为数学模型，包括输入与输出的关系、系统的动态特性等。
基于模糊控制的六面顶压机压力控制系统建模与仿真
关键 词 ： 六面顶压 机 中图分类 号 ： Ｐ ７ Ｔ ２３
压力 控制 系统
数学 模型
模糊 自适应 Ｐ Ｄ 控 制 Ｉ
ＭＡ Ｌ Ｂ仿真 Ｔ Ａ
文献标 识码 ： Ａ
Ｍｏ ｅ ｉｇ ａ ｄ ｓｍｕａ ｉｎ ｏ ｒ ｓ ｕ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｙ ｔ ｍ ｏ ｈ ｅ ａ ｒ ｎ ｄ ｌ ｎ ｉ ｌｔ ｆｐ ｅ ｓ ｒ ｏ ｔｏ ｓｅ ｆ ｒｔ ｅ ｈ ｘ ｄ ｏ ｎ ｏ ｓ ｓ ｎ ｈ ｔ ｉｍｏ ｄ ｐ ｅ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｚ ｏ ｔｏ ｙ ｔ ｅ ｉ ｄａ ｃ ｎ ｒｓ ａ ｅ ｎｆｚ ｙ ｃ ｎｒ ｌ
ａ ｎ ｒ ｓ．Ａ ｆｚｙａ ａ ｔ ｅＰ Ｄ ｃ ｎｒｌ ｒｉ ｄ ｓｇ ｅ ｈ ｏ ｇ ｅｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ｌＰ Ｄ ｍｅｈ ｄ ．Ａｔ ｈ ｍｏ ｄｐ ｅｓ ｕ ｚ ｄ ｐｉ Ｉ ｏ ｔ ｌ ｅ ｉｎ ｄｔｒｕ ｈｔ ｏ ｖ ｎｉ ａ Ｉ ｔｏ ｓ ｖ ｏｅ ｓ ｈ ｏ ｅ ｔ
较 贫乏 ， 远远 满足不 了工 业上 对 金 刚 石 日益 增 长 的需 求。 目前 ， 普遍 采用 六 面顶 液压 机 ， 高温 高压 的环境 在
数， 往往被人忽略， 不去作控制考虑 ， 结果导致金 刚石 生长条件差 ， 其质量和产量不是很高 ， 甚至可能出现崩 锤 、 块等 生产事 故 。金 刚 石 合 成效 果 受 许 多 因 素影 烧 响， 其中压力是主要的影 响因子之一 ， 其整个生产工艺
２ 压 力 控 制 建模 分 析
在压力跟随阶段 ， 工作缸的缸前压力高达 ９ Ｐ ０Ｍ ａ
载的总质量 ，ｇＫ为负载弹簧刚度 ，／ 。 ｋ； Ｎ ｍ 联 立解 式 （ ）一（ ） 消去 参数 Ｑ １ ４， ｙ和 ｙ ， 可得 超
压阶段的力控系统 的传递函数为
基于MATLAB／SIMULINK直流电机调速系统模糊控制的建模与仿真
式 中 ：Ｔ ＝Ｌ／ 为 电 枢 回 路 电 磁 时 问 ； Ｒ
Ｅ＝Ｃｎ为额 定励 磁下 电 动机 的反电动 势 ； ， 在零 初 始条件 下对 （ ）式进 行拉 氏变换 得 １
ＧＤ。 ２ ４ ＝２ ． ５；ＣⅣ一 ３ ／ ｏ ＰＩ＊ｅ
固定转 矩 为 ６ 。 ７ ３ １ 电机 模 型 的 实现 ．
（ ） 电机 数 学模 型 １ 额 定励直 流 电机 电枢 回路 电压 平衡 方程式 为 ：
Ｕ ｄ 。一 Ｅ — ＲＩ ｄ十 Ｉ ，
围 ３ 直流电机仿真模型
标 器 在 模 型 窗 口上 “ ”出所 需 的控 画
直 流 电机模 糊控制 系统结 构 图如图 １所示 。
图 １ 模 糊 控 制 直 流 电 机 系 统框 图
由 图 １可 见 ， 机 直 流 调 速 系 统 的 过 程 为 ： 测 速 电 由
发 电机输 出 电压 中取 出转速负 反馈 电压 ，与给定 电压 进 行 比较 得 到 的偏 差和 偏 差变 化率 送 给模 糊 控 制 器。 由模 糊控 能 器计算 出 电机控 制量 ，送给 电机 ，实 现 电
２ ＳＭＵ Ｉ Ｋ 下直流 调速 系统仿真 模型 的实现 Ｉ ＬＮ
计算 机仿 真技 术是 应用 电子 计算机 对研究 对象 的 数 学模 型进 行计 算 和分析 的方 法 。对 于从 事控 制系统 研究 与设 计 的技术 人员 而 言 ，ＭＡＴＩ Ｂ是 目前 控制 Ａ 系统 计算 机辅 助设计 实用 且有 救 的工具 。这不 仅是 因 为 它能解 决控 制论 中大量 存在 的矩 阵运算 问题 ，更 因 为它提供 了强 有力 的工 具箱 支持 。与控 制 系统直接 相 关 的工 具箱 有控制 系统 、系统 辨 识、信 息处 理、优化 等 还有 一些 先进 和流行 的控 制 策略工 具箱 ，如鲁棒 控 制 、ｕ 一分 析与 综台 、神经 网络 、模糊 预 测控 制 、非 线性 控 制设计 、模糊 逻辑 等 。 可以说 目前理论 界 和工 业 界 广 泛 应 用 和 研 究 的控 制 算 法 ，几 乎 都 可 以 在 ＭＡＴＩ ＡＢ中找到相 应的 工 具箱 。 同时 ，ＭＡＴ Ｉ ＡＢ软件 中还提供 了新 的控制 系统模 型输人与仿真工具 Ｓ ＭＵＩ ＮＫ，它具有构 造模型简单 、 Ｉ Ｉ 动态修改参数实现系统控制容易 、 界面友好 、 功能强大等 优点 ，成为动态建模与仿 真方面应用 最广泛的软件包之一。它可以利用 鼠
系统建模控制与仿真习题及解答
1、工业控制系统可分为几种大类型，各有什么特点?适合的应用领域。
答：工业控制系统可分为分布式控制系统（答：工业控制系统可分为分布式控制系统（DCS DCS DCS）和可编程逻辑控制器（）和可编程逻辑控制器（）和可编程逻辑控制器（PLC PLC PLC）两大类型。
）两大类型。
）两大类型。
分布式控制系统（分布式控制系统（DCS DCS DCS）））是以微处理机为基础，以危险分散控制，操作和管理集中为特性的新型控制系统，它具有高可靠性、开放性、灵活性、协调性、易于维护、控制功能齐全等特点，属于过程控制系统，主要控制手段是PID PID，适用于流程工业；，适用于流程工业；，适用于流程工业； 可编程逻辑控制器（可编程逻辑控制器（PLC PLC PLC）是一种专门为在工业环境下应用而设计的数字运算操作的电）是一种专门为在工业环境下应用而设计的数字运算操作的电子装置，它的特点有可靠性高、抗干扰能力强、硬件配套齐全、功能完善、适用性强、易学易用、容易改造、体积小、重量轻、能耗低等，属于离散控制系统，主要控制手段是顺序与逻辑控制，适用于制造业，目前，已广泛应用于钢铁、石油、化工、电力、建材、机械制造、汽车、轻纺、交通运输、环保及文化娱乐等各个行业。
机械制造、汽车、轻纺、交通运输、环保及文化娱乐等各个行业。
2、根据自己的理解简述现代控制理论的发展历史，分析为什么现代控制理论在过程控制系统中难以应用？答：现代控制理论是为了分析多输入多输出系统、现代控制理论是为了分析多输入多输出系统、非线性系统和时变系统而出现的，非线性系统和时变系统而出现的，非线性系统和时变系统而出现的，先是贝先是贝尔曼等人提出状态分析法，尔曼等人提出状态分析法，接着卡尔曼等人提出状态空间法，接着卡尔曼等人提出状态空间法，接着卡尔曼等人提出状态空间法，后来，后来，罗森布洛克等人将经典控制理论传递函数的概念推广到多变量系统，并探讨了传递函数矩阵与状态方程之间的等价转换关系，转换关系，与此同时，系统辨识、最优控制、与此同时，系统辨识、最优控制、与此同时，系统辨识、最优控制、离散时间系统和自适应控制的发展大大丰富了离散时间系统和自适应控制的发展大大丰富了现代控制理论的内容。
模糊控制的Matlab仿真实例分析
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18
在Simulink编辑窗口左边的模块浏览区可以看 到在水箱仿真系统中包括水箱子模型、阀门子 模型及 PID 控制子模型。直接在浏览区中点 击或右键点击它们，并在弹出菜单中选择 ［ look under mask 】 ，可以看到这些模块实 现的细节结构，如图 所示。
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这里暂时不讨论具体的系统模型的构造问题，我们可 以先在这个已经建立好的系统模型上进行修改，体验 模糊逻辑与仿真环境结合使用的优势。
字分别代表服务和食
物的质量（ 10 表示
非常好， 0 表示非常
差），这时小费与它
.
们之间的关系又应4当8
如何反映呢？
假设是二元线性关系 用下列 MATLAB 语句可绘出下图 。
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可以看到，如果不考虑服务质量因素比食物质量因素对 于小费的支付占有更大的比重，上面的关系图形已经能 够反映一些实际的情况了。假如希望服务质量占小费的 80 % , 而食物仅占 20 ％。这里可以设定权重因子：
注意将鼠标箭头放置图内，移动鼠标可得到不同 角度的视图，如下图所示。
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Matlab模糊控制仿真演示例子
模型sltank.mdl ——使用模糊控制器对水箱水位进 行控制。
假定水箱有一个进水口和一个出水口，可以通过控 制一个阀门来控制流入的水量（即水位高度），但 是流出的速度取决于出水口的半径（定值）和水箱 底部的压力（随水箱中的水位高度变化）。系统有 许多非线性特性。
真。
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31
学习 MATLAB 仿真工具的一个快速有效的方法就 是学习示例模型，通过看懂这些模型和模块的功
能以及搭建过程，可以很快熟悉和掌握如何使用 MATLAB 仿真工具来设计和搭建自己独特的模型。
球杆系统的模糊控制仿真研究的开题报告
球杆系统的模糊控制仿真研究的开题报告一、研究背景随着人们生活水平的不断提高，越来越多的人开始关注体育健身。
高尔夫运动作为一项高档、高雅的运动，备受人们的青睐。
在高尔夫运动中，球杆对球的控制十分关键。
传统的控制方法需要具有很高技术水平的高尔夫选手，且控制精度很难达到。
因此，研究一种简单有效的控制方法，对广大高尔夫爱好者来说具有重要意义。
模糊控制作为一种简单易用的控制方法，已经被广泛应用于各个领域。
本研究旨在应用模糊控制方法来控制球杆系统，以实现球的控制。
二、研究内容与目的本研究以高尔夫球杆系统为研究对象，探索如何利用模糊控制方法实现球杆的控制。
具体研究内容包括：1. 球杆系统的建模与控制策略制定：对球杆系统进行建模，分析其工作原理，并制定相应的控制策略。
2. 模糊控制算法的设计与实现：设计基于模糊控制的控制算法，并实现算法。
3. 仿真实验：对球杆系统进行模拟仿真，评估模糊控制算法的性能。
本研究旨在实现一个简单但有效的高尔夫球杆控制系统，可以帮助球手更好地控制球杆，提高球的控制精度。
三、研究方法1. 系统建模：分析球杆系统的工作原理，建立控制系统的数学模型。
2. 控制策略制定：根据球杆系统的特点，制定相应的控制策略。
3. 模糊控制算法的设计与实现：运用模糊控制方法设计球杆控制算法，并实现算法。
对实验结果进行分析与评估。
四、研究意义本研究的意义在于：1. 提供一种简单有效的高尔夫球杆控制方法，提高球杆控制精度。
2. 推动模糊控制技术在体育运动中的应用，为模糊控制在其他领域的应用提供借鉴。
3. 对理论控制方法的研究提供实际应用中的验证，为相关学科的研究提供参考。
五、预期结果通过本研究，预期得到以下结果：1. 建立高尔夫球杆控制系统的数学模型，并制定相应的控制策略。
2. 设计并实现基于模糊控制的球杆控制算法。
3. 运用Simulink等软件进行仿真实验，对球杆控制系统的控制效果进行评估。
4. 取得较好的实验结果，证明模糊控制方法在高尔夫球杆控制中的有效性。
模糊控制系统的建模与仿真
模糊控制系统的建模与仿真概述：模糊控制系统是一种基于模糊逻辑运算的控制系统，具有较强的适应性和灵活性，由于其能够模拟人类判断思维，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
本文主要介绍模糊控制系统的建模方法和仿真过程，并以一个实际的调节系统为例，详细阐述了模糊控制系统建模和仿真的具体步骤和操作过程。
一、模糊控制系统的建模1、模糊控制系统基本结构模糊控制系统主要包括模糊化、规则库、推理机和解模糊化等四个核心部分，基本结构如下图所示：2、模糊化过程模糊化是将输入量从实数域映射到模糊集合中的过程，其目的是将输入量的精确值转化为对应的模糊语言变量。
模糊化的基本方法是将实数值用隶属度函数映射到模糊集合中，然后用一个三元组表示模糊集合，即（集合名称，隶属度函数，隶属度范围）。
3、规则库规则库是模糊控制系统的核心部分，它是由一系列模糊化的输入量和对应的输出变量构成的，每个规则由若干个前提条件和一个结论组成，并用“IF-THEN”规则表示。
4、推理机推理机负责推断和输出决策结果，包括模糊推理和模糊推断两个过程。
其中，模糊推理是根据规则库和输入量计算出所有规则的置信度，然后进行加权平均，得到系统输出的模糊集合；模糊推断是将模糊集合转换为实际输出值。
5、解模糊化解模糊化是将模糊输出结果转换为实际物理控制量的过程，它根据实际控制对象和需求选择合适的解模糊方法，常见的解模糊方法有最大值法、中心平均法、面积平均法等。
二、模糊控制系统的仿真模糊控制系统仿真是指通过计算机模拟模糊控制系统的运行过程，以便测试控制系统的性能和精度，并对系统进行优化和设计。
本文以一个加热器温度控制系统为例，介绍了模糊控制系统仿真的具体步骤和操作过程。
1、系统模型建立在模拟系统的基础上，我们需要了解系统的物理特性和控制特性，以此建立系统模型，并利用SIMULINK等软件实现仿真。
2、变量模糊化根据温度特性曲线及控制器的输出特性曲线等建立输入与输出模糊化函数，从而实现温度与控制器输出变量之间的映射。
使用Matlab进行模糊控制系统设计
使用Matlab进行模糊控制系统设计引言：近年来，随着科学技术的快速发展和应用场景的不断扩展，控制系统设计成为众多领域中的热点问题之一。
而模糊控制作为一种有效的控制方法，在自动化领域得到了广泛的应用。
本文将介绍如何使用Matlab进行模糊控制系统设计，旨在帮助读者更好地理解和运用这一方法。
一、模糊控制基础1.1 模糊理论概述模糊理论是由日本学者庵功雄于1965年提出的一种描述不确定性问题的数学工具。
模糊控制是指在系统建模和控制设计过程中，使用模糊集合和模糊规则进行推理和决策，从而实现对复杂、非线性和不确定系统的控制。
1.2 模糊控制的优势相比于传统的控制方法，模糊控制具有以下优势：- 模糊控制能够处理复杂、非线性和不确定系统，适用范围广。
- 模糊控制不需要精确的系统数学模型，对系统环境的变化较为鲁棒。
- 模糊控制方法简单易懂，易于实现和调试。
二、Matlab在模糊控制系统设计中的应用2.1 Matlab模糊工具箱的介绍Matlab提供了一个专门用于模糊逻辑和模糊控制设计的工具箱，该工具箱提供了丰富的函数和命令，使得模糊控制系统的设计过程更加简单和高效。
2.2 Matlab模糊控制系统设计流程在使用Matlab进行模糊控制系统设计时，可以按照以下步骤进行：1) 确定模糊控制系统的输入和输出变量；2) 设计模糊集合和决策规则；3) 确定模糊推理的方法和模糊控制器的类型；4) 设计模糊控制器的输出解模糊方法；5) 对设计好的模糊控制系统进行仿真和调试。
2.3 Matlab中常用的模糊控制函数和命令为方便读者进行模糊控制系统的设计和实现，Matlab提供了一系列常用的函数和命令，如：- newfis：用于创建新的模糊推理系统；- evalfis：用于对输入样本进行推理和解模糊；- gensurf：用于绘制模糊控制系统的输出曲面；- ruleview：用于直观地查看和编辑模糊规则等。
三、使用Matlab进行模糊控制系统设计的案例分析为了帮助读者更好地理解和运用Matlab进行模糊控制系统设计，本节将以一个实际案例进行分析。
模糊控制的Matlab仿真实例
THANK YOU
中心平均值去模糊化
去模糊化过程
04
Matlab仿真实例
输入输出变量定义
根据被控对象的特性，定义模糊控制系统的输入输出变量，如温度、湿度、压力等。
模糊化函数设计
为每个输入输出变量设计对应的模糊化函数，将实际值映射到模糊集合上。
模糊规则制定
根据专家知识和实际经验，制定模糊控制规则，如“如果温度过高，则调整冷却阀”。
输入输出关系
基于模糊逻辑运算和模糊集合的性质，建立输入和输出之间的映射关系。
推理规则
基于专家知识和经验，制定一系列的推理规则，用于指导模糊推理过程。
推理方法
常用的模糊推理方法包括最大值推理、最小值推理和中心平均值推理等。
模糊推理系统
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Matlab模糊逻辑工具箱简介
模糊逻辑工具箱的功能
为了将模糊输出转换为实际输出，工具箱提供了多种去模糊化方法，如最大值去模糊化、最小值去模糊化和中心平均值去模糊化等。
性能指标选择
根据所选性能指标，采用合适的方法对模糊控制系统的性能进行评估，如极差分析法、方差分析法等。
性能评估方法
将模糊控制系统的性能与其他控制方法进行比较，如PID控制、神经网络控制等，以验证其优越性。
性能比较
01
02
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模糊控制系统的性能评估
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结论与展望
模糊控制对模型误差和参数变化具有较强的鲁棒性，能够适应不确定性和非线性系统。
输出模糊化
将模糊集合的输出映射到实际输出量上，同样采用隶属函数进行模糊化处理。
模糊化过程
Matlab中的模糊逻辑控制技巧
Matlab中的模糊逻辑控制技巧一、引言模糊逻辑控制是一种基于模糊集合理论的控制方法，它能够处理不确定性和模糊性的问题，在诸多领域得到了广泛的应用。
而Matlab作为一种功能强大的数值计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以方便地进行模糊逻辑控制设计与仿真。
本文将介绍在Matlab环境下，如何运用模糊逻辑控制技巧进行系统建模、规则设计、模糊推理和模糊控制等方面的实践经验。
二、模糊逻辑控制系统建模在Matlab中，可以使用fuzzy工具箱来构建模糊逻辑控制系统。
首先，需要进行建模，即确定输入、输出和模糊集合的范围。
可以通过设定输入、输出的模糊隶属函数和模糊集合之间的关系来描述系统。
例如，在一个简单的温度控制系统中，可以设置温度作为输入，风扇转速作为输出，然后定义几个模糊集合，如"cold"、"warm"和"hot"，并指定它们之间的隶属函数，比如使用高斯函数。
三、模糊逻辑规则设计在模糊逻辑控制系统中，需要设计一系列的模糊规则来实现输入与输出之间的映射关系。
在Matlab中，可以使用fuzzy工具箱的ruleeditor函数来进行规则的编辑和设计。
在打开规则编辑器后，可以通过添加规则和设定规则的前提和结论来完成规则的设计。
规则的前提是输入变量的值，可以采用模糊集合的形式进行表示；规则的结论是输出变量的值，也是通过模糊集合来表示。
四、模糊推理模糊推理是模糊逻辑控制系统的核心部分，它通过模糊规则的匹配和融合，来确定输出的模糊集合。
在Matlab中，可以使用fuzzy工具箱中的evalfis函数来进行模糊推理。
evalfis函数需要传入输入变量的值和设计好的模糊推理系统，然后返回输出变量的模糊集合。
基于模糊推理的结果，可以使用defuzz函数来进行模糊输出的解模糊处理，得到具体的输出值。
五、模糊控制系统仿真在模糊逻辑控制系统建模、规则设计和模糊推理之后，可以通过仿真来验证系统的性能和效果。
模糊控制系统的建模
模糊控制系统的建模
引言 模糊控制系统的输入输出模型 模糊控制系统的状态空间模型 仿真实验的步骤和结果 结论
引言——系统建模方法概述
机理建模法 系统辨识建模法 遗传算法建模法 小波分析建模法 模糊推理建模法 神经网络建模法 Petri 网建模法
基于模糊推理的控制系统建模
本文提出一种基于模糊推理的关于控制系统 的建模方法，称为模糊推理建模法，该方法根据 模糊逻辑系统的插值机理将关于被控对象的模糊 推理规则库转换为一类变系数非线性微分方程， 从而得到控制系统的数学模型，这样便解决了在 模糊控制系统中被控对象难于建模的问题。
仿真实验的步骤和结果
假定一个系统，其真实模型为Var der Pol方程。 X Y 1）确定论域 Y ，，或者X 1 ， 2 。 2）计算峰点：等距划分以上两个论域，计算峰 ) X ) y y i ，j ，或者 X i(1) ，(j2) ，计算出 ，或者 X ij(1， ij( 2。 y X 点 (i , b c d 3）分片计算系数 a (i, j ) ，(i, j ) ，(i, j ) ，(i, j ) 或者anmj ) (n 1,2; m 1,2,3,4) ）给定初值，逐片求解微分方程，在逐片求解 时，随着时间的推移，方程的解曲线从一片向 另一片过渡，前一片的终值作为后一片的初值。
模糊控制系统的输入输出模型
y y 设 Y [a1 , b1 ] ， [a2 , b2 ] ， [a3 , b3 ] 分别为 y (t ) ，(t ) ，(t ) 的 Y Y 论域， {Ai }(1i p) ， {B j }(1 j q) ，C {Cij }(1i p,1 j q) ，分别为 A B 论域上的模糊划分，其中 Ai F (Y ) ， j F (Y ) ，ij F (Y) B C ij y B C 叫做基元 ；y i ，y j ， 分别为 Ai ， j ， ij 的峰点，满 足条件 a1 y1 y2 y p b1，a2 y1 y2 y p b2 。由此 形成模糊推理规则库， If y (t ) is Ai and y (t ) is B j then y(t ) is Cij ，（1） 则该模糊逻辑系统可表示成二元分片插值函数：
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题目：模糊控制系统建模与仿真分析、实验目的1、熟悉Matlab 软件的基本操作方法2、掌握用matlab/Fuzzy logic toolbox 进行模糊控制系统建模仿真的基本方法。
3、熟悉模糊控制系统设计的基本方法二、实验学时：4 学时三、实验原理MATLAB R2008提供了建立模糊逻辑推理系统的仿真工具箱一一Fuzzy Logic Toolbox ,版本为Fuzzy Logic Toolbox2.2.7 。
建立模糊逻辑推理系统有两种基本方法，第一种方法是借助模糊推理系统编辑器 (Fuzzy Logic Editor )的图形界面工具建立模糊逻辑推理系统，第二种方法是利用命令建立模糊逻辑推理系统。
第一种方法使用简单、建模方便，适合于初学模糊逻辑控制系统建模与仿真的读者。
第二种方法稍难一些，但对深入了解模糊逻辑推理系统的MATLAB仿真知识大有帮助。
下面分别讲述两种方法，读者可自行选择阅读。
1模糊逻辑工具箱图形界面工具模糊逻辑工具箱图形工具是为了方便用户建立模糊推理系统而推出的图形化设计工具，在这里可快速方便的建立模糊推理系统并观测模糊规则、推理输出等。
模糊逻辑推理图形工具主要包括：基本模糊推理系统编辑器( fuzzy )、隶属函数编辑器( mfedit )、模糊规则编辑器(ruleedit )、模糊规则观测器(ruleview )、模糊推理输入输出曲面观测器 (surfview )。
下面分别介绍它们的基本使用方法。
1.1 基本模糊推理系统编辑器在Comma nd Win dows输入"fuzzy ”命令，弹出如下图1所示的"FIS Editor ”(模糊推理系统编辑器)窗口。
在这里可以对包括输入、输出模糊语言变量的名称、模糊推理系统的类型和名称、模糊逻辑推理的各种运算(与、或、蕴含、规则合成、解模糊化)等高层属性进行编辑。
同时, 还可以打开模糊推理系统的隶属函数编辑器( mfedit )、模糊规则编辑器(ruleedit )、模糊规则观测器( ruleview )、模糊推理输入输出曲面观测器( surfview )。
图 1 “FIS Editor ”窗口1•“ File ”菜单在图1所示的菜单栏中单击 “ File ”菜单，弹出如图2 (a )所示的下拉菜单。
单击“ New FIS ”菜单可弹出下级菜单，在这里可新建模糊推理系统，模糊推理系统的类型有 Mamda ni和Sugeno 两种。
单击“Import ”菜单，可打开下级菜单，可实现从工作空间 (From Workspace ) 或磁盘文件(From file )读入数据的功能。
单击“ Export ”菜单，在弹出的下级菜单中，单击“To Workspace ”菜单，可将当前模糊推理系统保存到工作空间，单击“To File ”菜单，可将当前模糊推理系统保存到磁盘文件上。
单击“ Print ”菜单，可打印当前模糊推理系统。
单击“ Close ”菜单可关闭当前模糊推理系统。
2•“ Edit ”菜单在图1所示的菜单栏中单击“ Edit ”菜单，弹出如图2(b)所示的模糊推理系统编辑菜 单。
在图2 (b )中单击“ Undo ”菜单可取消当前操作，单击“Add Variable ”菜单可添加输入变量(In put )或输出变量(Output )，单击“ RemoveSelected Variable ”菜单可删除 当前变量，单击“ Membership Fu nctio ns ”菜单可弹出隶属函数编辑器，单击“ Rules ”菜 单可弹出规则编辑器。
3•“ View ”菜单在图1所示的菜单栏中单击 “View ”菜单，弹出如图2(c )所示的下拉菜单。
在图2(c)中，单击“ Rules ”菜单弹出规则观测器窗口，单击“ Surface ”菜单弹出模糊推理系统输入输出关系曲面。
图2模糊推理系统编辑器菜单tipperAggregstian DeTuzzilicntio nF/lJ| serviceinput [□11LCloseOpening Membersho Fundlcn Ei当前娈虽徧辑区 在这里可修改要昼名称EditFiSNsme:FIS Type;rrtamcfa niAnd insthodCunrerrt *日和日 bfe NiamB OrmeUhod Impicatio 仃Type Range幵列则墉铤rrtax備碗票单応】文件莱单⑷观图菜单4.输入输出变量编辑选择输入或输出变量显示区，在图1的右下角将显示当前变量的名称及类型，在这里可修改当前变量的名称。
如果用鼠标左键双击输入或输出变量显示区，则可以打开隶属函数编辑器（Membership Function Editor ）。
双击模糊推理系统名称、类型显示区，可以打开规则编辑器（Rule Editor ）。
5 •模糊推理基本算法设置在图1的左下角，可以选择模糊逻辑推理的基本运算方法。
例如在“And Method”（与）操作方法里，可以选择“min"、“prod "。
在"Or Method"（或）操作方法里，可以选择“max"、“probor "、在"Implication "（蕴涵）操作方法里可以选择“min"、“prod ”。
在"Aggregation ”（规则合成）方法里可以选择" maX'、" sum"和“ probor ”。
在“ Defuzzification ”（解模糊化）方法里可以选择“centroid ”、"bisector ”、"mor”、"lom”、"som”。
解模糊化方法的基本含义如下：(1)max—-求最大值，y-max （a, b）返回a、b中较大数值。
(2)min-求最小值，y-min返回a、b中较小数值。
(3)prod求乘积，y-prod返回a、b的乘积。
(4) prob代数和，y-probor ([a , b])返回值为y-a+b-a*b 。
(5) centroid ――重心法又称质心法(6) bisector ――面积平分法(7) mon— -最大隶属度平均值法(8)lom-最大隶属度最大值法(9) som—-最大隶属度最小值法例如进行基本设置后小费计算的模糊推理系统基本编辑窗口如图3所示。
图3编辑后小费计算模糊推理系统编辑窗口1.2隶属度函数编辑器（mfedit ）在图1所示的“ FIS Editor ”编辑窗口中，单击输入（或输出）变量，或者单击菜单【Edit】T 【Membership Function Editor 】，弹出如图4所示的隶属函数编辑器。
1.菜单栏隶属度函数编辑器的文件（File）菜单和视图（View）菜单与模糊推理系统编辑窗口内容及功能一样，如图5（a）所示。
编辑（Edit ）菜单如图5（b）菜单，可对隶属函数进行添加（Add MFs）、删除（Remove Selected MF、Remove all MFs ）等操作，还可以打开模糊推理系统编辑器（FIS Properties ）和规则编辑器（Rules）。
2.隶属函数编辑在图4的左上角为模糊推理系统的模糊语言变量区，右上角为当前模糊语言变量的隶属函数曲线，左下角为当前变量的名称、类型显示及论域编辑区，右下角为当前隶属函数名称、类型、参数编辑区。
这里隶属函数的类型有：trimf ------ 三角形隶属函数trapmf --- 梯形隶属函数gbellmf ----- 钟形隶属函数gaussmf --- 高斯形隶属函数gauss2mf ----- 高斯2形隶属函数sigmf ----- sigmoid形隶属函数pimf―― “二”形隶属函数smf―― “ S”形隶属函数zmf―― “ Z”形隶属函数忖Edit Vie*llew FIS..►Import PEKp-ort$frint Ctrl+PClose Ctrl+lfCtrl+ZMd MFs..-.Kdd Cutten IF ..Remore S-elected IFfiemcve All HFs0 肮I M Ctrl+5Surface Clrl+0FIS Froperti es...Ctrl+iCtrl+3图4隶属函数编辑器Edit Vltw（叮文件熬单枯〕編価棄单图5隶属度函数不编辑器菜单视图英单图6编辑后的模糊语言变量的隶属函数1.3模糊规则编辑器（Ruleedit ）在图1所示的"FIS Editor ”编辑窗口中双击模糊推理系统名称" tipper ”，或者单击【Edit】T【Rules】菜单，弹出如图7所示的模糊规则编辑器。
1.菜单操作模糊规则编辑器的“ File ”菜单、“ View ”菜单与前面相同，“ Edit ”菜单有“ Un do”、"FIS properties ”和“ Menbership Function Editor ” 三个下拉菜单，如图8 （a）所示，可进行取消、打开模糊推理系统基本编辑器、隶属函数编辑器操作。
在图8 （b）所示的选择（Opetion）菜单里，可以选择模糊规则的显示语言及类型，显示语言有：“ English ”（英语）、"Deutsch ” （德语）和“ Francais ”（法语），规则显示类型有：“ Verbose ”（语言型）、“Symbolic ”（符号型）和“ Indexed ”（索引型）。
2.规则添加在图7的变量语言值列表区选择相应的模糊变量语言值，单击“Add Rule ”即可添加规则，如果选中图7中的某条模糊规则，单击“ Delete Rule ”可删除该条规则，如果单击“ change Rule ”可修改规则。
同时在“Conn ection ”（模糊语言变量连接）区可选择输入模糊语言变量之间的连接关系。
而在“Weight”（权重）设置区可设置该条规则的权重。
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