matlab计算模糊控制表

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模糊控制的MATLAB实现具体过程(强势吐血推荐)

例：fismat=readfis(‘tipper’); //tipper.fis已经存在
③函数getfis
功能：取得模糊推理系统的部分或全部属性。格式：getfis(a) //显示系统所有属性 //显示系统某一属性
getfis(a,’fisprop’)
getfis(a,’vartype’,varindex,’varprop’)
1 2，2（1）：1
6、计算模糊推理输出结果函数evalfis 格式：y=evalfis(U,FIS)
说明：参数U是输入数据，FIS是模糊推理矩阵。 U的每一行是一个特定的输入向量，Y的每一行是一个特定的输出向量。
如果输入U是M*N矩阵，则系统是N输入的，返回的Y是M*L矩阵，L是系统的输出的数目。
功能：绘制语言变量所有语言值的隶属度函数曲线。
格式：plotmf(fismat,varType,varIndex) 说明：参数fismat指明模糊推理系统的对应矩阵变量名称；varType指明变量类型（’input’或’output’）； varIndex指明输入或输出语言变量的编号。例： plotmf(a,’input’,2)
例：a=newfis(‘tipper’);
a=addvar(a,’input’,’service’,[0 10]); a=addmf(a,’input’,1,’poor’,’guassmf’,[1.5 0]); a=addmf(a,’input’,1,’good’,’guassmf’,[1.5 5]); a=addmf(a,’input’,1,’excellent’,’guassmf’,[1.5 10]);
在rulelist的每一行中，前m个数字表示各输入语言变量的语言值（隶属度函数的编号），随后的n个数字表示输出语言变量的语言值，第n+m+1个数字是该规则的权重，权重的值在0到1之间，一般设定为1；第n+m+2 个数字为0或1两者之一，为1表示模糊规则各输入语言变量之间是and关系，为0则表示是or关系。

模糊控制查询表的MATLAB实现

，
ｐｄｅｃｉｅｓｎｅｒｓｒｂｉｄｅａｉｈｗａｙｏｔｌｅｔｈｗｔｇｅｔｆｚｙ－ｃｔｏｌｑｕｙａｅｙｈｅｏａｕｚｏｎｒ — ｅｒｔｂｌｂｔＭＡＴＬｐｒＡＢｏｇｒａｍｍｉｇ．ｓｎＴｈｉｃｏｒｌａｅｔｏ —ｔｂｌｍａｂｅｔｒｄｎｈｃｙｓｏｅｉｔｅｏｍｐｕｅｔｗｉｔｆｍｏｆｔｂｌＷｈｉｈｔｈｅｏｒｈａａｅ．ｃｃａｉｎｍｐｒｅｏｇｒａｌｔｅｅｔｙｈｏｐｅａｉｎｅｆｅｎｙＳｕｃａＰＬｒｔａｌｆｉｏｃｉｃｈｓＣｃｏｔｏｌｒｅｃ．ｏｅｎｒｌ，ｔｗｈｓｍｅｏｙｓｖｙｉｌａｏｅｍｒｉｅｒｌｔｔｅ，ｎｄｎ—ｌｒａｓｎｉｇａｎｓｒａｌｅｉｎｅｅｏｎｃａｌｏｂｅｅｉｄ．ｚＫｅｗＯｒｓ：ｚｙｏｎｒｌｙｄｆｚｃｔｏｑｕｒａｅＭＡＴＡＢ．ｃｔｏ，ｎ—ｌｅｅｏｉｇｕｅｙｔｂｌ．ＬＰＩｏｎｒｌｏｉｒａｓｎｎｎ
级保持为卜６一，４一，２一，，，，，，，｝，５一，３一，１０１２３４５６。
输入变量偏差ｅ和偏差变化率ｅｃ和输出变量ＡＰＡｉＫ、Ｔ的
模糊语言值均为｛Ｂ，ＮＮＭ，Ｓ，Ｏ，Ｓ，Ｍ，Ｂ。为了编程方ＮＺＰＰＰ｝
值，为１２，４７即，３，… 。
表１用数字语言值表示输入变量 × １及ｘ２的隶属度矢量表

模糊控制在matlab中的实例

模糊控制在matlab中的实例模糊控制(模糊逻辑控制)是一种基于模糊数学理论的控制方法,它可以用于控制系统的稳定性、精度和响应速度等方面的优化。

在MATLAB 中,可以使用模糊逻辑工具箱(FLUS)来应用模糊控制。

以下是一个简单的实例,展示了如何使用 MATLAB 中的模糊逻辑工具箱来对温度控制系统进行控制:首先,我们需要创建一个温度控制系统,该系统将使用模糊控制来控制传感器的读数。

假设我们有四个传感器,分别为温度传感器、湿度传感器、压力和传感器,每个传感器读数为实数。

```matlab% 创建模型T = [120 100 80 50]; % 温度控制器输出R1 = [1.2 0.8 0.4 0.2]; % 湿度控制器输出R2 = [0.9 0.1 0.3 0.5]; % 压力控制器输出R3 = [1.4 0.6 0.2 0.1]; % 传感器误差P1 = [125 125 125 125]; % 温度控制器输入P2 = [100 100 90 80]; % 湿度控制器输入P3 = [85 85 80 75]; % 压力控制器输入F1 = [0.3 0.2 0.1 0.1]; % 温度控制器输出F2 = [0.4 0.3 0.2 0.1]; % 湿度控制器输出F3 = [0.5 0.4 0.3 0.1]; % 压力控制器输出y1 = [100 85 75 60]; % 实际温度y2 = [120 95 80 70]; % 实际湿度y3 = [135 110 90 80]; % 实际压力% 创建模糊控制器go1 = @(t,u,v) if t > 100 then ((1-v)*F1 + v*R1 +(1+v)*R2)/(1-v)*y1 else 0;go2 = @(t,u,v) if t < 50 then ((1-v)*F3 + v*R1 +(1+v)*R2)/(1-v)*y2 else 0;go3 = @(t,u,v) if t == 0 then ((1-v)*F1 + v*R1 +(1+v)*R2)/(1-v)*y3 else 0;% 创建模糊控制器的优化器var = [0 0 0 0];go1(0,:,:) = var;matlab.模糊控制.优化器.LevenbergMarquardt(var,go1);% 运行模糊控制器[t,u,v] = ode45(go1,[0 1],[120 100 80 50],y1);% 输出结果disp(["实际温度:" num2str(t)]);disp(["实际湿度:" num2str(u)]);disp(["实际压力:" num2str(v)]);```在这个例子中,我们使用 MATLAB 中的 ode45 工具箱来拟合温度控制器和湿度控制器的输出响应函数。

模糊控制的Matlab仿真实例

其他例子
模型Shower.mdl―淋浴温度调节模糊控制系统仿真；模型slcp.mdl―单级小车倒摆模糊控制系统仿真；模型 slcp1.mdl―变长度倒摆小车模糊控制系统仿
真；模型 slcpp1.mdl—定长、变长二倒摆模糊控制系
统仿真；模型slbb.mdl―球棒模糊控制系统仿真；模型sltbu.mdl―卡车智能模糊控制倒车系统仿真；模型sltank2.mdl ― 用子系统封装的水箱控制仿
为简单起见，我们直接利用系统里已经编辑好的模糊推理系统，在它的基础上进行修改。这里我们采用与tank . fis中输入输出变量模糊集合完全相同的集合隶属度函数定义，只是对模糊规则进行一些改动，来学习模糊工具箱与仿真工具的结合运用。对于这个问题，根据经验和直觉很显然可以得到如下的模糊度示波器
冷水阀子系统
这个仿真模型的输出是用示波器来表示的，如图所示。通过示波器上的图形我们可以清楚地看到温度和水流量跟踪目标要求的性能。
水温示波器
水流示波器
水温偏差区间模糊划分及隶属度函数
水流量偏差区间模糊划分及隶属度函数
输出对冷水阀控制策略的模糊化分及隶属度函数
选Edit菜单，选择Rules, 弹出一新界面Rule Editor. 在底部的选择框内，选择相应的 IF…AND…THEN 规则，点击Add rule 键，上部框内将显示相应的规则。本例中用9条左右的规则，依次加入。如下图所示：
模糊逻辑工具箱仿真结果
模糊规则浏览器用于显示各条模糊控制规则对应的输入量和输出量的隶属度函数。通过指定输入量，可以直接的显示所采用的控制规则，以及通过模糊推理得到相应输出量的全过程，以便对模糊规则进行修改和优化。
这样的结果与实际情况还是有些不符。通常顾客都是给15％的小费，只有服务特别好或特别不好的时候才有改变，也就是说，希望在图形中间部分的响应平坦些，而在两端（服务好或坏）有凸起或凹陷。这时服务与小费是分段线性的关系。例如，用下面 MATLAB 语句绘出的下图的情况。

Matlab-的-Fuzzy-工具箱实现模糊控制(rulelist的确定)

引用如何在MATLAB下把模糊推理系统转化为查询表(原创)Matlab 2009-12-26 22:05:01 阅读161 评论0 字号：大中小订阅引用foundy的如何在MATLAB下把模糊推理系统转化为查询表(原创)李会先摘要：该文论述了将MATLAB下调试成功的模糊逻辑转换为查询表的一种技巧，这种技巧不直接使用MATLAB的矩阵计算方法，操作者多数情况下只需点击鼠标就可完成任务，效率比较高，该方法使用MATLAB下的系统测试工具，收集构造查询表所需的数据资料，文中以MATLAB中的水位模糊控制演示模型为例，把该系统的模糊控制推理模块用在其基础上生成的查询表代替后再进行水位控制仿真，控制效果与模糊推理模块在线推理控制是一致的。

关键词：模糊控制;查询表;MATLAB;Simulink; 系统测试Abstract：This article discuss a skill that make a translation from fuzzy logic system to Lookup Table in Matlab,It doesn't use matrix computing, user need only to drag and draw the mouse completing this task,It's a efficiency method which to collect data for Lookup Table construction from a fuzzy controller by SystemTest Toolbox in Matlab,in the article,I will discuss the skill by a demo which is the Water Level Control in Tank in the Fuzzy logic Toolbox,at last,I simulate the Water Control in Tank instead of the Fuzzy Controller with the Lookup Table which I have constructed,the test results is verywell.Keywords: Fuzzy Logic, Matlab,Simulink,Lookup Table,SystemTest1. 引言在MATLAB/Simulink下，构建模糊逻辑系统模型和调试其推理规则都是很方便的[3][4]，我们当然不希望在MATLAB下的仿真工作仅仅用于仿真目的，如果实际产品设计能继承仿真的工作成果，将事半功倍。

实例：MATLABSimulink实现模糊PID控制

实例：MATLABSimulink实现模糊PID控制被控对象：Ts = 0.1;Plant = c2d(zpk([],[-1 -3 -5],1),Ts); %零极点模型，并离散化根据对象Plant，确定PID参数：C0 = pid(1,1,1,'Ts',Ts,'IF','B','DF','B'); % 定义PID结构C = pidtune(Plant,C0) %对PID参数进行优化[Kp, Ki, Kd] = piddata(C); % 输出参数得出PID结构及其参数值：接下来根据求出的PID参数确定GCE、GE 、GCU 和GU的取值：由模糊PID控制结构可得如下等式：Kp = GCU * GCE + GU * GEKi = GCU * GEKd = GU * GCE形式转换如下：GE = 10; %根据模糊控制的论语直接确定GCE = GE*(Kp-sqrt(Kp^2-4*Ki*Kd))/2/Ki=3.4285;GCU = Ki/GE=2.8631;GU = Kd/GCE=2.0138;模糊PID控制系统结构（连续模糊控制器）：图中的离散时间积分和微分块直接调用。

模糊控制器输入输出结构：模糊控制器输入输出隶属度函数：模糊控制器规则表：模糊控制器规则曲面图：连续模糊PID控制器，仿真结果：模糊PID控制系统结构（离散模糊控制器）：离散模糊控制器查询表：离散模糊PID控制器，仿真结果：主要代码如下：（1）、对象模型：Ts = 0.1;Plant = c2d(zpk([],[-1 -3 -5],1),Ts);（2）、PID参数优化：C0 = pid(1,1,1,'Ts',Ts,'IF','B','DF','B');C = pidtune(Plant,C0)[Kp, Ki, Kd] = piddata(C);（3）、比例因子确定：GE = 10;GCE = GE*(Kp-sqrt(Kp^2-4*Ki*Kd))/2/Ki;GCU = Ki/GE;GU = Kd/GCE;（4）、连续模糊PID控制建立：FIS = newfis('FIS','sugeno');%%% 定义输入E:FIS = addvar(FIS,'input','E',[-10 10]);FIS = addmf(FIS,'input',1,'Negative','gaussmf',[7 -10]); FIS = addmf(FIS,'input',1,'Positive','gaussmf',[7 10]); %%% 定义输入CE:FIS = addvar(FIS,'input','CE',[-10 10]);FIS = addmf(FIS,'input',2,'Negative','gaussmf',[7 -10]); FIS = addmf(FIS,'input',2,'Positive','gaussmf',[7 10]); %%% 定义输出u:FIS = addvar(FIS,'output','u',[-20 20]);FIS = addmf(FIS,'output',1,'Min','constant',-20);FIS = addmf(FIS,'output',1,'Zero','constant',0);FIS = addmf(FIS,'output',1,'Max','constant',20);% 定义规则:%% # If |E| is Negative and |CE| is Negative then |u| is -20 % # If |E| is Negative and |CE| is Positive then |u| is 0% # If |E| is Positive and |CE| is Negative then |u| is 0% # If |E| is Positive and |CE| is Positive then |u| is 20 ruleList = [1 1 1 1 1;... % Rule 11 2 2 1 1;... % Rule 22 1 2 1 1;... % Rule 32 23 1 1]; % Rule 4FIS = addrule(FIS,ruleList);gensurf(FIS) %生成模糊控制器（5）、离散模糊控制器查询表：Step = 2;E = -10:Step:10;CE = -10:Step:10;N = length(E);LookUpTableData = zeros(N);for i=1:Nfor j=1:N% compute output u for each combination of break points LookUpTableData(i,j) = evalfis([E(i) CE(j)],FIS);endend。

用MATLAB编写模糊控制表计算程序

clc;clear;E = [1,0.8,0.7,0.4,0.1,0,0,0,0,0,0,0,0;0.2,0.7,1,0.7,0.3,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0.1,0.3,0.7,1,0.7,0.2,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0.1,0.6,1,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,1,0.6,0.1,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0.2,0.7,1,0.7,0.3,0.1,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0.2,0.7,1,0.7,0.3;0,0,0,0,0,0,0,0,0.1,0.4,0.7,0.8,1]%%8*13 EC =[1,0.7,0.3,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.3,0.7,1]%%7*13U=[1,0.7,0.3,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.3,0.7,1]%%7*13rulelist= [1,1,1,1,2,4,4;1,1,1,1,2,4,4;2,2,2,2,4,5,5;2,2,3,4,5,6,6;2,2,3,4,5,6,6;3,3,4,6,6,6,6;4,4,6,7,7,7,7;4,4,6,7,7,7,7]%%8*7for iii=1:13 %偏差E的模糊值控制for jjj=1:13 %偏差率EC的模糊值控制for ii=1:8 %偏差E的模糊规则控制for jj=1:7 %偏差变化率EC的模糊规则控制A_rulelist = rulelist(ii,jj); %查模糊规则表%******计算C1A'************A = E(ii,:); %取A'C_A = U(A_rulelist,:); %取Cifor i=1:13 %求R1Afor j=1:13if(A(i) > C_A(1,j))Ra(i,j) = C_A(1,j);elseRa(i,j) = A(i);endendendAA = zeros(1,13); %取AA=A' 如AA=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; %AA(1,iii) = E(ii,iii);AA(1,iii) = 1;for i=1:13 %先取小for j=1:13if(AA(j) > Ra(j,i))A_qux(j,i) = Ra(j,i);elseA_qux(j,i) = AA(j);endendendfor i=1:13 %再取大，，，求和CiAmax = A_qux(1,i);for j=1:13if(max < A_qux(j,i))max = A_qux(j,i);endendCiA(i) = max;end%********CiA计算完毕*********%*******计算CiB'*************B = EC(jj,:); %取B' ???C_B = U(A_rulelist,:); %取Ci ??? for i=1:13 %求R1Bfor j=1:13if(B(1,i) > C_B(1,j))Rb(i,j) = C_B(1,j);elseRb(i,j) = B(1,i);endendendBB = zeros(1,13); %取BB=B' 如BB=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; %BB(1,jjj) = EC(jj,jjj);BB(1,jjj) = 1;for i=1:13 %先取小for j=1:13if(BB(j) > Rb(j,i))B_qux(j,i) = Rb(j,i);elseB_qux(j,i) = BB(j);endendendfor i=1:13 %再取大，，，求和CiAmax = B_qux(1,i);for j=1:13if(max < B_qux(j,i))max = B_qux(j,i);endendend%*******计算CiB'完毕****%*******计算C1'=CiA'交CiB'*********for i=1:13if CiA(i) > CiB(i)Ci(i) = CiB(i);elseCi(i) = CiA(i);endend%*******计算C1'完毕************C((ii-1)*7+jj,:) = Ci; % 将Ci存到数组C中，C是56*13的数组endend%根据式Ui=C'=C1'并C2'并……并C56'for i=1:13max = C(1,i);for j=1:56max = C(j,i);endendUi(i) = max;end%用重心法进行解模糊运算,并映射为实际的控制量sum_fenz = 0;sum_fenm = 0;for i=1:13sum_fenz = sum_fenz + (i-7)*Ui(i);sum_fenm = sum_fenm + Ui(i);endcore = sum_fenz/sum_fenm;U_control(iii,jjj) = core;endendU_control = round(U_control.*10000)/10000; %对控制量保留小数点后两位。

基于MATLAB生成模糊控制规则离线查询表

0 引言模糊控制隶属于智能控制，是一种基于规则的近似推理的非线性智能控制。

如果说，传统的控制方式需要被控对象精确的数学模型，而模糊控制则是以人类智能活动的角度为基础实施控制，因此，在实际中，传统控制方法无能为力的非线性场合，模糊控制却能起到很好的控制作用。

因此，实际应用中，由于系统复杂、很难建立精确数学模型的非线性系统，模糊控制已经成为一种最有效的控制方法。

模糊控制规则表是模糊控制的核心，其描述的是输入的偏差、偏差变化量与控制的输出之间的对应关系，采用手工计算方式，量大且费时；采用在线计算方式，往往又影响系统被控对象的实时控制效果。

因此，在应用模糊控制时，首先针对输入的不同组合，采用离线计算方式算出相应的控制输出量，构成模糊控制规则查询表，实际控制时再将模糊控制规则查询表嵌入在各种控制平台，如单片机、PLC 等，实现离线计算、在线查表，这样，一方面减少了模糊控制的在线运算量，同时又实现了模糊控制的实时控制效果。

实际应用中发现，对模糊控制规则表的生成，在离散论域分档较少的条件下，多采用手工计算，而在离散论域分档较多的条件下，手工计算量太大，用MATLAB 软件编程实现，对MATLAB 软件的编程能力要求又较高，因此，本文以二维温度模糊控制规则查询表的生成为例来说明如何简单有效的利用MATLAB 软件生成模糊控制规则离线查询表。

1 实例分析应用MATLAB2014a 软件说明生成模糊规则离线查询表的过程。

设二维温度模糊控制器[1 2]的输入为温度偏差E 和温度偏差变化率EC，输出为温控器输出电压U。

模糊控制器模型见图1。

2 模糊控制规则离线查询表生成步骤[34 5]（1）利用模糊逻辑控制工具箱生成温度模糊推理系统在MATLAB2014a 命令窗口中输入fuzzy 打开模糊控制工具箱，编辑输入输出变量的隶属度函数和模糊控制规则，然后将模糊推理系统保存为mytest.fis。

设温度偏差E、偏差变化率EC 和温控器输出电压U 的模糊论域为[-6 6]，三者的语言变量赋值均为{NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}，各语言值的隶属函数均采用三角函数，如图2所示，并根据温度模糊控制规则表1逐条添加模糊控制规则，清晰化采用加权平均法。

智能控制作业

题目1：求取模糊控制表（课本62-67页，matlab编程求解）解：MATLAB编程如下：%实现功能：计算模糊控制表clcclear%x的隶属度表，其中x代表的是误差eX=[1.0 0.8 0.7 0.4 0.1 zeros(1,8);0.2 0.7 1.0 0.7 0.3 zeros(1,8);0 0.1 0.3 0.7 1.0 0.7 0.2 zeros(1,6);zeros(1,4) 0.1 0.6 1.0 zeros(1,6);zeros(1,6) 1.0 0.6 0.1 zeros(1,4);zeros(1,6) 0.2 0.7 1.0 0.7 0.3 0.1 0;zeros(1,8) 0.2 0.7 1.0 0.7 0.3;zeros(1,8) 0.1 0.4 0.7 0.8 1.0];%y的隶属度表，其中y表示的是误差的导数Y=[1.0 0.7 0.3 zeros(1,10);0.3 0.7 1.0 0.7 0.3 zeros(1,8);0 0 0.3 0.7 1.0 0.7 0.3 zeros(1,6);zeros(1,4) 0.3 0.7 1.0 0.7 0.3 zeros(1,4);zeros(1,6) 0.3 0.7 1.0 0.7 0.3 0 0;zeros(1,8) 0.3 0.7 1.0 0.7 0.3;zeros(1,10) 0.3 0.7 1];%z的隶属度表，其中z表示的是控制量uZ=Y;%模糊控制规则表%其中: 1代表NB，2代表NM，3代表NS% 4代表ZE，5代表PS，6代表PM，7代表PBrule=[1 1 1 1 2 4 4;1 1 1 12 4 4;2 2 2 2 4 5 5;2 23456 6;2 23456 6;3 34 6 6 6 6;4 4 6 7 7 7 7;4 4 6 7 7 7 7];Set=[-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6]; %模糊集合control_data=[]; %control_data待求的模糊控制表for i=1:13 %控制模糊表的行变量control=[];for j=1:13 %控制模糊表的列变量x0=Set(i);y0=Set(j);CCC=[]; %存放Ci;CCC矩阵将来存放的是56*13维的矩阵for m=1:8 %模糊控制规则表的行变量Ai=X(m,:); %Ai为列向量for n=1:7 %模糊控制规则表的列变量Bi=Y(n,:); %Bi为列向量Ci=Z(rule(m,n),:); %模糊控制规则表的控制变量%得到RiA矩阵RiA=zeros(13,13);for p=1:13for q=1:13RiA(p,q)=min(Ai(p),Ci(q));endend%AA表示A' 矩阵AA=zeros(1,13);[a1,b1]=find(x0==Set);AA(a1,b1)=1;%最小最大原则求取CiACIA_temp=zeros(13,13);for ii=1:13CIA_temp(:,ii)=min(AA',RiA(:,ii));%先取小endCIA=max(CIA_temp);%再取大%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%得到RiB矩阵RiB=zeros(13,13);for p=1:13for q=1:13RiB(p,q)=min(Bi(p),Ci(q));endend%BB表示B' 矩阵BB=zeros(1,13);[a2,b2]=find(y0==Set);BB(a2,b2)=1;%最小最大原则求取CiBCIB_temp=zeros(13,13);for ii=1:13CIB_temp(:,ii)=min(BB',RiB(:,ii));endCIB=max(CIB_temp);%求CIA和CIB的交C=min(CIA,CIB);CCC=[CCC;C];endend%求出56个Ci的并C_max=max(CCC);%利用重心法解模糊temp=C_max.*Set;control_temp=sum(temp)/sum(C_max);control=[control,control_temp];endcontrol_data=[control_data;control];enddisp('模糊控制表如下:');control_data=roundn(control_data,-2) %保留2位小数且四舍五入fid=fopen('kongzhi.txt','w');count=fprintf(fid,'%d\n',control);fclose(fid);运行结果如下：题目二：被控对象)14)(12(20)(++=s s s G 给定为100，设计一个模糊控制器实现对象系统的控制。

模糊控制在matlab中的实例

模糊控制在matlab中的实例以下是一个模糊控制的MATLAB实例：假设我们要控制一个水平摆，使其保持在垂直状态。

我们可以使用模糊控制器来实现这个任务。

首先，我们需要定义输入和输出变量。

对于输入变量，我们可以选择摆的角度和摆的角速度，对于输出变量，我们可以选择施加到摆上的力。

```matlab% 定义输入变量angle = fuzzymf("angle", [-90 -45 0 45 90], "trimf", [-90 -45 0 45 90]);angular_velocity = fuzzymf("angular_velocity", [-10 -5 0 5 10], "trimf", [-10 -5 0 5 10]);% 定义输出变量force = fuzzymf("force", [-20 -10 0 10 20], "trimf", [-20 -10 0 10 20]);```接下来，我们定义模糊规则。

这些规则描述了如果摆的角度和角速度是什么，我们应该施加多少力，以使摆保持垂直。

```matlab% 定义模糊规则rules = [1 1 3 1;1 2 4 1;1 3 5 2;2 1 2 1;2 23 1;2 3 4 2;3 1 1 2;3 2 2 1;3 3 3 1;4 1 1 3;4 2 2 2;4 3 3 1;5 1 1 3;5 2 2 2;5 3 4 3];% 定义模糊推理引擎fis = mamfis("Name", "Pendulum Fuzzy Controller", "NumInputs", 2, "NumOutputs", 1);fis.Inputs(1).MembershipFunctions = angle;fis.Inputs(2).MembershipFunctions = angular_velocity; fis.Outputs(1).MembershipFunctions = force;fis.Rules = rules;```最后，我们可以使用模糊控制器来控制水平摆。

模糊控制在matlab中的实例

模糊控制在matlab中的实例模糊控制是一种应用广泛的控制方法，它可以处理那些难以精确建立数学模型的系统。

在Matlab中，使用Fuzzy Logic Toolbox工具箱可以方便地实现模糊控制系统。

以下是一个简单的模糊控制器示例，控制一个小车的速度和方向，使得其能够沿着预设的轨迹行驶。

1. 首先，定义输入和输出变量。

这里我们需要控制小车的速度和转向角度。

代码如下：```speed = newfis("speed");speed = addvar(speed,"input","distance",[0 10]);speed = addmf(speed,"input",1,"slow","trimf",[0 0 5]);speed = addmf(speed,"input",1,"fast","trimf",[5 10 10]); speed = addvar(speed,"output","velocity",[-10 10]);speed = addmf(speed,"output",1,"reverse","trimf",[-10-10 -2]);speed = addmf(speed,"output",1,"stop","trimf",[-3 0 3]); speed = addmf(speed,"output",1,"forward","trimf",[2 10 10]);angle = newfis("angle");angle = addvar(angle,"input","position",[-1 1]);angle = addmf(angle,"input",1,"left","trimf",[-1 -1 0]);angle = addmf(angle,"input",1,"right","trimf",[0 1 1]); angle = addvar(angle,"output","steering",[-1 1]);angle = addmf(angle,"output",1,"hard_left","trimf",[-1 -1 -0.5]);angle = addmf(angle,"output",1,"soft_left","trimf",[-1 -0.5 0]);angle = addmf(angle,"output",1,"straight","trimf",[-0.5 0.5 0.5]);angle = addmf(angle,"output",1,"soft_right","trimf",[0 0.5 1]);angle = addmf(angle,"output",1,"hard_right","trimf",[0.5 1 1]);```2. 然后，定义模糊规则。

matlab的fuzzy工具箱实现模糊控制

Matlab 的 Fuzzy 工具箱实现模糊控制(rulelist的确定)用 Matlab 的 Fuzzy 工具箱实现模糊控制- -用 Matlab 中的 Fuzzy 工具箱做一个简单的模糊控制，流程如下：1、创建一个 FIS (Fuzzy Inference System ) 对象，a = newfis(fisName,fisType,andMethod,orMethod,impMethod, aggMethod,defuzzMethod)一般只用提供第一个参数即可，后面均用默认值。

2、增加模糊语言变量a = addvar(a,'varType','varName',varBounds)模糊变量有两类：input 和 output。

在每增加模糊变量，都会按顺序分配一个 index，后面要通过该 index 来使用该变量。

3、增加模糊语言名称，即模糊集合。

a = addmf(a,'varType',varIndex,'mfName','mfType',mfParams)每个模糊语言名称从属于一个模糊语言。

Fuzzy 工具箱中没有找到离散模糊集合的隶属度表示方法，暂且用插值后的连续函数代替。

参数 mfType 即隶属度函数(Membership Functions)，它可以是 Gaussmf、trimf、trapmf等，也可以是自定义的函数。

每一个语言名称也会有一个 index，按加入的先后顺序得到，从 1 开始。

4、增加控制规则，即模糊推理的规则。

a = addrule(a,ruleList)其中 ruleList 是一个矩阵，每一行为一条规则，他们之间是 ALSO 的关系。

假定该 FIS 有 N 个输入和 M 个输出，则每行有 N+M+2 个元素，前 N 个数分别表示 N 个输入变量的某一个语言名称的 index，没有的话用 0 表示，后面的 M 个数也类似，最后两个分别表示该条规则的权重和个条件的关系，1 表示 AND，2 表示 OR。

matlab计算模糊控制规则表

程序运行结果：输出量的模糊集合表U_control =Columns 1 through 8-5.3500 -5.2353 -5.3500 -5.2353 -5.3500 -5.2353 -4.6923 -4.2581-5.0000 -4.9474 -5.0000 -4.9474 -5.0000 -4.9474 -3.8571 -3.7143-4.6923 -4.5217 -4.6923 -4.5217 -4.6923 -4.5217 -3.0526 -2.9302-4.2581 -4.2581 -4.2581 -4.2581 -4.2581 -4.2581 -2.9302 -2.2909-4.0000 -4.0000 -3.7812 -3.7586 -3.4706 -3.4194 -2.4318 -1.7925-4.0000 -4.0000 -3.3636 -3.0769 -2.4667 -2.1176 -1.5000 -1.0476-3.5882 -3.5484 -2.9250 -2.6000 -0.9600 -0.5094 0 0.5094-2.9231 -2.9231 -2.3333 -1.9057 -0.2632 1.0476 1.5000 2.1176-1.8056 -1.7879 -0.5652 -0.3137 0.4400 1.7925 2.4318 3.4194-1.0000 -1.0000 0.2453 0.9385 1.4211 2.2909 2.9302 4.2581-0.5833 -0.6364 0.6875 1.4211 1.9375 2.9302 3.0526 4.5217-0.2333 -0.2414 1.1190 1.7925 2.3571 3.7143 3.8571 4.94740 0 1.2857 2.0000 2.7143 4.2581 4.6923 5.2353Columns 9 through 13-2.7143 -2.0000 -1.2857 0 0-2.3571 -1.7925 -1.1190 0.2414 0.2333-1.9375 -1.4211 -0.6875 0.6364 0.5833-1.4211 -0.9385 -0.2453 1.0000 1.0000-0.4400 -0.0364 0.1600 1.6000 1.63160.2632 1.9057 2.3333 2.9231 2.92310.9600 2.6000 2.9250 3.5484 3.58822.46673.0769 3.36364.0000 4.00003.4706 3.7586 3.78134.0000 4.00004.2581 4.2581 4.2581 4.2581 4.25814.6923 4.5217 4.6923 4.5217 4.69235.0000 4.9474 5.0000 4.9474 5.00005.3500 5.2353 5.3500 5.2353 5.3500Matlab程序：%作业：计算模糊控制规则表clc;clear;%偏差E的隶属函数表E = [1,0.8,0.7,0.4,0.1,0,0,0,0,0,0,0,0;0.2,0.7,1,0.7,0.3,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0.1,0.3,0.7,1,0.7,0.2,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0.1,0.6,1,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,1,0.6,0.1,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0.2,0.7,1,0.7,0.3,0.1,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0.2,0.7,1,0.7,0.3;0,0,0,0,0,0,0,0,0.1,0.4,0.7,0.8,1] %8*13的矩阵%偏差E变化率EC的隶属函数表EC =[1,0.7,0.3,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.3,0.7,1] %7*13的矩阵%控制量U的隶属函数表，与偏差变化率隶属函数相同U=[1,0.7,0.3,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0.3,0.7,1,0.7,0.3;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.3,0.7,1] %7*13的矩阵%控制规则表,E的模糊分割数为8，EC的模糊分割数为7，包含最大可能的规则数为7*8=56rulelist= [1,1,1,1,2,4,4;1,1,1,1,2,4,4;2,2,2,2,4,5,5;2,2,3,4,5,6,6;2,2,3,4,5,6,6;3,3,4,6,6,6,6;4,4,6,7,7,7,7;4,4,6,7,7,7,7] %8*7的矩阵%********计算模糊控制规则表************for iii=1:13for jjj=1:13for ii=1:8for jj=1:7A_rulelist = rulelist(ii,jj); %模糊控制规则简表对应输出语言值%******计算CiA'************A = E(ii,:); %取Ai'C_A = U(A_rulelist,:); %取Ci' %*****RiA=Ai'与Ci‘对应取小的值，RiA为13*13矩阵*******for i=1:13for j=1:13if(A(i) > C_A(1,j))Ra(i,j) = C_A(1,j);elseRa(i,j) = A(i);endendendAA = zeros(1,13); %取AA=A'AA(1,iii) = 1;for i=1:13 %先取小,C'iA=Ai'。

模糊控制在matlab中的实例

模糊控制在matlab中的实例以下是一个简单的模糊控制实例，使用Matlab进行实现：假设有一辆小车，需要通过模糊控制来控制它的速度。

1. 首先，我们需要定义输入（error）和输出（delta），并且规定它们的范围：```inputRange = [-2 2];outputRange = [-1 1];```其中，inputRange表示error的范围为-2到2，outputRange表示delta的范围为-1到1。

2. 接下来，我们需要定义模糊变量：```error = fisvar("input", "error", "range", inputRange); delta = fisvar("output", "delta", "range", outputRange); ```这里我们定义了两个模糊变量：输入变量error和输出变量delta。

3. 然后，我们需要用隶属函数来描述模糊变量：```errorFuncs = [fisGaussmf(error, -1, 0.5) % NBfisGaussmf(error, 0, 0.5) % ZOfisGaussmf(error, 1, 0.5) % PB];deltaFuncs = [fisGaussmf(delta, -1, 0.25) % NBfisGaussmf(delta, 0, 0.25) % ZOfisGaussmf(delta, 1, 0.25) % PB];```在这个例子中，我们使用了高斯隶属函数来描述模糊变量。

NB 表示“negative big”（负大），ZO表示“zero”（零），PB表示“positive big”（正大）。

4. 接下来，我们需要定义规则：```ruleList = [1 1 1 3 % NB -> PB2 1 1 2 % ZO -> NB3 1 1 1 % PB -> ZO];```这个规则表达式的意思是：如果error是NB，则delta是PB；如果error是ZO，则delta是NB；如果error是PB，则delta是ZO。

模糊控制在matlab中的实例

模糊控制在matlab中的实例以下是一个模糊控制在MATLAB中的简单实例：假设我们要设计一个模糊控制器来控制一个水箱中水位的高低。

我们可以先建立一个模糊推理系统，其中包含输入和输出变量以及规则。

1. 输入变量：水箱中的水位（假设范围为0到100）。

2. 输出变量：水泵的流量（假设范围为0到10）。

我们需要定义一组模糊规则，例如：如果水箱中的水位为低，则水泵的流量为低。

如果水箱中的水位为中等，则水泵的流量为中等。

如果水箱中的水位为高，则水泵的流量为高。

将这些规则转换成模糊集合，如下所示：输入变量：- 低：[0, 30]- 中等：[20, 50]- 高：[40, 100]输出变量：- 低：[0, 3]- 中等：[2, 6]- 高：[4, 10]接下来，我们可以使用MATLAB的Fuzzy Logic Toolbox来建立模糊推理系统。

以下是一个简单的MATLAB脚本：```% 定义输入变量water_level = fisvar("input", "Water Level", [0 100]); water_level.addmf("input", "low", "trapmf", [0 0 30 40]); water_level.addmf("input", "medium", "trimf", [20 50 80]);water_level.addmf("input", "high", "trapmf", [60 70 100 100]);% 定义输出变量pump_flow = fisvar("output", "Pump Flow", [0 10]);pump_flow.addmf("output", "low", "trapmf", [0 0 3 4]); pump_flow.addmf("output", "medium", "trimf", [2 6 8]); pump_flow.addmf("output", "high", "trapmf", [7 8 10 10]); % 建立模糊推理系统rule1 = "If Water Level is low then Pump Flow is low"; rule2 = "If Water Level is medium then Pump Flow is medium"; rule3 = "If Water Level is high then Pump Flow is high"; rules = char(rule1, rule2, rule3);fis = newfis("Water Tank Fuzzy Controller");fis = addvar(fis, water_level);fis = addvar(fis, pump_flow);fis = addrule(fis, rules);% 模糊控制器输入water_level_value = 70;% 运行模糊推理系统pump_flow_value = evalfis([water_level_value], fis);disp(["Water level: " num2str(water_level_value) "%"]); disp(["Pump flow: " num2str(pump_flow_value)]);```在这个简单的例子中，我们使用了Fuzzy Logic Toolbox来定义输入和输出变量以及规则，并运行模糊推理系统来计算输出值。

如何进行模糊控制的Matlab实现

如何进行模糊控制的Matlab实现模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够在复杂的环境下进行精确的控制。

在现实世界中，很多问题存在不确定性和模糊性，传统的控制方法很难解决这些问题。

而模糊控制通过建立模糊规则来模拟人的思维过程，能够灵活地应对这些问题。

Matlab是一种功能强大的科学计算软件，它提供了丰富的工具箱和函数，可以帮助我们快速实现模糊控制算法。

本文将介绍如何使用Matlab进行模糊控制的实现，并结合一个实际案例进行说明。

首先，我们需要了解模糊控制的基本原理。

模糊控制是基于模糊逻辑进行推理和决策的一种方法。

它将输入和输出的模糊集合表示为隶属度函数，并通过模糊规则对模糊输入进行推理，得到模糊输出。

最后，将模糊输出通过去模糊化方法转换为具体的控制量。

在Matlab中，可以使用Fuzzy Logic Toolbox工具箱来实现模糊控制。

首先，需要定义输入和输出的模糊集合。

可以使用trimf函数来定义三角形隶属度函数，也可以使用gaussmf函数来定义高斯隶属度函数。

然后，需要定义模糊规则。

可以使用fuzarith函数来定义规则的操作，如AND、OR、NOT等。

最后，使用evalfis 函数对输入进行推理，得到模糊输出。

接下来，我们以温度控制为例，介绍如何使用Matlab进行模糊控制的实现。

假设我们要设计一个模糊控制器来控制一个房间的温度，使其尽可能接近一个设定的目标温度。

首先，定义输入的模糊集合和隶属度函数。

假设输入是当前的温度，模糊集合包括"冷"、"舒适"和"热"三个隶属度函数。

可以使用trimf函数来定义这些隶属度函数。

然后，定义输出的模糊集合和隶属度函数。

假设输出是空调的功率，模糊集合包括"低"、"中"和"高"三个隶属度函数。

同样，可以使用trimf函数来定义这些隶属度函数。

MATLAB与Excel在模糊控制中的应用

MAT LAB与Excel在模糊控制中的应用付家才,滕吉荣(黑龙江科技学院电气与信息工程学院,哈尔滨150027)摘要:详细介绍了在Excel中链接MAT LAB的过程及Excel Link函数,并用实例介绍如何将这2个软件有机地运用在模糊控制系统中,从而很好地解决了模糊理论中有关语言变量隶属函数的问题。

关键词:MAT LAB;Excel;模糊控制;隶属函数中图分类号:TP31;TP273　文献标志码:A　文章编号:100320794(2009)0120170203 Application of M AT LAB and Excel in Fuzzy ControlFU Jia-cai,TENG Ji-rong(C ollege of E lectric and In formation Engineering,Heilongjiang Institute of Science and T echnology,Harbin150027,China) Abstract:Introduces Excel link functions and the process of linking MAT LAB up to Excel in detail.Besides, the im plementation of a real exam ple explains how to apply tw o s oftwares to fuzzy control system,s o that it per2 fectly s olves the problem of the language varies membership functions.K ey w ords:MAT LAB;Excel;Fuzzy control;membership function0　引言MT LAB是国际公认的优秀数学应用软件之一。

MATLAB实现模糊控制

MATLAB实现模糊控制⼀、简介MATLAB软件有提供⼀个模糊推理系统编辑器，利⽤模糊⼯具箱在matlab命令窗⼝输⼊Fuzzy命令进⼊模糊控制编辑环境⼆、主要步骤1、接受输⼊变量2、输⼊变量模糊化3、利⽤模糊规则进⾏推理得出结论4、综合步骤3利⽤结论从模糊⾪属度得到实际的输出值5、输出结果三、MATLAB运⾏结果输⼊ e 的模糊语⾔变量及其⾪属度函数：输⼊ ec 的模糊语⾔变量及其⾪属度函数：输出结果：四、总结在本次实验中设置了两个模糊输⼊变量（e和ec),⼀个模糊输出变量u 。

在规则库中建⽴了7x7=49条规则，模糊规则中第⼀个和第⼆个为输⼊，第三个数表输出，后俩个数分别是规则权重和AND OR选项。

模糊变量的⾪属函数分别设置成了“Z型”、“三⾓形”、“S型”五、代码部分%模糊控制器设计a=newfis('fuzzf'); %创建新的模糊推理系统%输⼊1f1=1;a=addvar(a,'input','e',[-6*f1,6*f1]);%添加 e 的模糊语⾔变量a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-6*f1,-2*f1]);%添加 e 的模糊语⾔变量的⾪属度函数（z型）a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-6*f1,-4*f1,-1]);%⾪属度函数为三⾓形a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-6*f1,-2*f1,1*f1]);a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-4*f1,0,4*f1]);a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-2*f1,0*f1,2*f1]);a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,4*f1,6*f1]);a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[2*f1,6*f1]);%输⼊2f2=1;a=addvar(a,'input','ec',[-6*f2,6*f2]);%添加 ec 的模糊语⾔变量a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-6*f2,-2*f2]);a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-6*f2,-4*f2,-1]);a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-6*f2,-2*f2,1*f2]);a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-4*f2,0,4*f2]);a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-2*f2,0*f2,2*f2]);a=addmf(a,'input',2,'PM','trimf',[0,4*f2,6*f2]);a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[2*f2,6*f2]);%输出f8=1.5;a=addvar(a,'output','u',[-6*f8,6*f8]);%添加 u 的模糊语⾔变量a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-6*f8,-2*f8]);a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-6*f8,-4*f8,-1]);a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-6*f8,-2*f8,2*f8]);a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-4*f8,0,4*f8]);a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-2*f8,0*f8,6*f8]);a=addmf(a,'output',1,'PM','trimf',[1,4*f8,6*f8]);a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[2*f8,6*f8]);%规则库rulelist=[11111; %编辑模糊规则，后俩个数分别是规则权重和AND OR选项12111;13111;14211;15211;16311;17411;21111;22211;23211;24211;25311;26411;27511;31711;32611;33511;34411;35311;36211;37111;41711;42611;43511;44411;45311;46211;47111;51711;52611;53511;54411;55311;56211;57111;61711;62611;63511;64411;65311;66211;67111;71711;72611;73511;74411;75311;76211;77111;];a=addrule(a,rulelist); %添加模糊规则函数showrule(a) %显⽰模糊规则函数a1=setfis(a,'DefuzzMethod','centroid'); %设置解模糊⽅法writefis(a1,'fuzzf'); %保存模糊系统a2=readfis('fuzzf'); %从磁盘读出保存的模糊系统disp('fuzzy Controller table:e=[-3,+3],ec=[-3,+3]');%显⽰矩阵和数组内容%推理Ulist=zeros(7,7); %全零矩阵for i=1:7for j=1:7e(i)=-4+i;ec(j)=-4+j;Ulist(i,j)=evalfis([e(i),ec(j)],a2); %完成模糊推理计算 endend% Ulist=ceil(Ulist) %朝正⽆穷⽅向取整 Ulist %朝正⽆穷⽅向取整%画出模糊系统figure(1); plotfis(a2);figure(2);plotmf(a,'input',1);figure(3);plotmf(a,'input',2);figure(4);plotmf(a,'output',1);。

MATLAB中的模糊控制方法详解

MATLAB中的模糊控制方法详解引言：模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理不确定性和模糊性问题，广泛应用于自动化控制领域。

MATLAB作为一种功能强大的数学软件，提供了丰富的工具箱，使得模糊控制方法的实现变得简单而易行。

本文将详细介绍MATLAB中的模糊控制方法，包括模糊变量的定义与模糊集合的建立、模糊关系的描述与模糊规则的建立、模糊推理与模糊输出的计算以及模糊控制系统的建立与仿真等方面内容。

一、模糊变量的定义与模糊集合的建立在模糊控制中，变量的取值不再是确定的具体数值，而是用模糊集合来描述。

模糊集合包括三个主要部分，即模糊集合的名称、模糊集合的隶属函数和模糊集合的取值范围。

在MATLAB中，可以使用fuzzy工具箱来定义和建立模糊集合。

首先，我们需要预先设定好所有模糊集合的名称和隶属函数的形状。

MATLAB 中提供了多种常见的隶属函数形状，如三角形、梯形、高斯型等。

对于每个模糊集合，我们需要指定其取值范围和隶属函数的形状参数。

然后，我们可以使用MATLAB中的fuzzy集合函数来定义模糊变量并建立相应的模糊集合。

通过设置模糊集合的名称、取值范围和隶属函数的形状参数，我们可以创建一个完整的模糊变量。

二、模糊关系的描述与模糊规则的建立在模糊控制中，模糊关系用来描述输入变量与输出变量之间的关系。

模糊关系由一组模糊规则构成，每条模糊规则包括若干个前提条件和一个结论。

在MATLAB中，我们可以使用fuzzy规则编辑器来编写和编辑模糊规则。

通过设置前提条件和结论的模糊集合名称以及模糊关系的连接方式，我们可以轻松地建立模糊规则。

此外，我们还可以设置每个模糊规则的权重，以控制每个规则在模糊推理中的影响力。

三、模糊推理与模糊输出的计算模糊推理是模糊控制中最核心的部分，它负责根据输入变量的模糊集合和模糊规则，计算出输出变量的模糊集合。

在MATLAB中，我们可以使用fuzzy推理函数来进行模糊推理和模糊输出的计算。

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Matlab计算模糊控制表
实现程序如下：
clc; %清空命令窗口
clear; %清空工作空间
e=[1,,,,,0,0,0,0,0,0,0,0;
,,1,,,0,0,0,0,0,0,0,0;
0,,,,1,,,0,0,0,0,0,0;
0,0,0,0,,,1,0,0,0,0,0,0;
0,0,0,0,0,0,1,,,0,0,0,0;
0,0,0,0,0,0,,,1,,,,0;
0,0,0,0,0,0,0,0,,,1,,;
|
0,0,0,0,0,0,0,0,,,,,1] %误差的隶属度函数表，8*13的矩阵
eb=[1,,,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;
,,1,,,0,0,0,0,0,0,0,0;
0,0,,,1,,,0,0,0,0,0,0;
0,0,0,0,,,1,,,0,0,0,0;
0,0,0,0,0,0,,,1,,,0,0;
0,0,0,0,0,0,0,0,,,1,,;
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,,,1] %误差变化率的隶属度函数表，7*13的矩阵；
u=[1,,,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;
,,1,,,0,0,0,0,0,0,0,0;
0,0,,,1,,,0,0,0,0,0,0;
^
0,0,0,0,,,1,,,0,0,0,0;
0,0,0,0,0,0,,,1,,,0,0;
0,0,0,0,0,0,0,0,,,1,,;
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,,,1] %输出控制量u,7*13的矩阵； rulelist=[1,1,1,1,2,4,4;
1,1,1,1,2,4,4;
2,2,2,2,4,5,5;
2,2,3,4,5,6,6;
2,2,3,4,5,6,6;
3,3,4,6,6,6,6;
4,4,6,7,7,7,7;
)
4,4,6,7,7,7,7] %控制规则表，为8*7=56条规则；for ey=1:13 % 输入变量e的13个取值：-6——6；
for eby=1:13 %输入变量eb的13个取值：-6——6；
for ex=1:8 % 输入变量e的8个语言变量NB----PB;
for ebx=1:7 % 输入变量eb的7个语言变量NB---PB; arule=rulelist(ex,ebx); %取一条规则；
C=u(arule,:);%取这条规则的C的隶属度；代表取一行A=e(ex,:);%取这条规则的A的隶属度；代表取一行
for i=1:13;
￥
for j=1:13;
if (A(i)>C(1,j));
Ra(i,j)= C(1,j);
else
Ra(i,j)=A(i);
end
end
end% 算A—C的蕴含关系；
AP=zeros(1,13);
AP(1,ey)=e(ex,ey);
！
for i=1:13;
for j=1:13;
if (AP(j)>Ra(j,i));
GDA(j,i)= Ra(j,i);
else
GDA(j,i)=AP(j);
end
end
end%求合成运算开始的取小；
for i=1:13;
max=GDA(1,i);
<
for j=1:13;
if (max<GDA(j,i))
max= GDA(j,i);
end
end
CPA(i)=max;
end % 合成运算取大结束；CPA算出来了；
arule=rulelist(ex,ebx); %取一条规则；
C=u(arule,:);%取这条规则的C的隶属度；代表取一行B=eb(ebx,:);%取这条规则的A的隶属度；代表取一行》
for i=1:13;
for j=1:13;
if (B(i)>C(1,j));
Rb(i,j)= C(1,j);
else
Rb(i,j)=B(i);
end
end
end% 算B—C的蕴含关系；
BP=zeros(1,13);
、
BP(1,eby)=eb(ebx,eby);
for i=1:13;
for j=1:13;
if (BP(j)>Rb(j,i));
GDB(j,i)= Rb(j,i);
else
GDB(j,i)=BP(j);
end
end
end%求合成运算开始的取小；for i=1:13;
*
max=GDB(1,i);
for j=1:13;
if (max<GDB(j,i))
max= GDB(j,i);
end
CPB(i)=max;
end; % 合成运算取大结束；CPB算出来了；
for i=1:13
if(CPA(i)>CPB(i))
；
CP(i)=CPB(i);
else
CP(i)=CPA(i);
end
end % 第一个CP1计算结束；将来C是56*13的矩阵；CB((ex-1)*7+ebx,:)=CP;
end
end
for i=1:13;
max=CB(1,i);
|
for j=1:56;
if(max<CB(j,i))
max=CB(j,i);
end
U(i)=max;
end %56个CP整理结束；
sumFZ=0;
sumFM=0;
:
for i=1:13;
sumFZ=sumFZ+(i-7)*U(i);
sumFM=sumFM+U(i);
end
core=sumFZ/sumFM;
UB(ey,eby)=core; % 一个控制表中的元素算出来了
end
end
UB=round(UB*100)/100;%保留两位
display(UB);
程序运行结果如下：
程序结果分析：
综合MATLAB程序运算出来的结果和智能控制理论与技术（孙增圻）第二版上的结果，完全一致，证明程序运算结果正确！。