基于matlab的模糊控制系統(tǒng)仿真設計【畢業(yè)論文】

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文檔簡介

1、　　本科畢業(yè)論文(設計)　?。ǘ?屆）　　基于MATLAB的模糊控制系統(tǒng)仿真設計　　所在學院 　　專業(yè)班級電氣工程及其自動化 </

2、p>　　學生姓名學號 　　指導教師職稱 　　完成日期年月 　　摘要

3、　　隨著科學技術的迅猛發(fā)展，對自動控制系統(tǒng)的控制精度、響應速度、系統(tǒng)穩(wěn)定性和適應能力的要求越來越高，對于大多數(shù)復雜的被控對象，采用傳統(tǒng)的控制方法往往難以收到滿意的控制效果。模糊控制的特點，符合復雜的控制要求，使其得到了廣泛的應用。　　本文基于MATLAB語言，對模糊控制系統(tǒng)作了一些分析和研究。主要介紹了模糊控制的基本概念，發(fā)展概況，應用特點；研究了模糊控制系統(tǒng)的基本結構以及原理；模糊控制器的設計

4、方法；具體討論了模糊控制系統(tǒng)在全自動洗衣機中的應用，對洗凈度，衣質、衣量的模糊控制器設計做了詳細的說明，并且通過MATLAB進行仿真設計，仿真結果表明模糊控制方案在全自動洗衣機系統(tǒng)控制中的有效性。　　關鍵詞：MATLAB；模糊控制；控制系統(tǒng)；仿真　　Abstract　　Wit

5、h the rapid development of science and technology, automatic control system for the control accuracy and response speed, system stability and adaptability have become increasingly demanding. For most complex objects, it’

6、s difficult to achieve good control performance using traditional control methods. The characteristics of fuzzy control meet the requirements of complex control. Now it has been widely applied.　　This

7、 article analysis and study the fuzzy control system based on MATLAB. The basic concepts, development overview and application features of fuzzy control are introduced, The basic structure and principles of fuzzy control

8、 system are studied. The design method is discussed. Then, the fuzzy control of automatic washing machine is designed, according to the degree of cleaning requirement, clothing quality and clothing amount. Finally, the s

9、imulation is implemented by MATLAB. The simulation resul　　Key Words: MATLAB;Fuzzy control; Control System; Simulation　　目錄　　1　前言

10、1　　1.1 問題的提出1　　1.2 所作的工作2　　2 模糊控制系統(tǒng)3　　2.1 模糊控制系統(tǒng)的發(fā)展過程3　　2.2 模糊控制系統(tǒng)的基本概念4

11、　2.2.1 模糊控制特點4　　2.2.2 模糊控制系統(tǒng)的組成4　　2.2.3 模糊控制系統(tǒng)的基本原理5　　2.3 模糊控制器的設計方法6　　2.3.1 模糊控制器的基本概念6　　2.3.2 模糊控制器的設計

12、6　　3 基于模糊控制的全自動洗衣機設計9　　3.1 問題描述9　　3.2 洗衣機模糊控制的基本原理10　　3.3 洗衣機模糊控制器的設計10　　3.3.1 基于洗凈度的模糊控制11&

13、lt;p>　　3.3.2 基于衣質、衣量的模糊控制16　　3.4 全自動洗衣機的模糊控制19　　4 仿真21　　4.1 基于洗凈度的模糊控制仿真21　　4.2 基于衣量、衣質模糊控制仿真22

14、;　　4.3 全自動洗衣機控制系統(tǒng)的仿真23　　5 結論25　　致謝錯誤!未定義書簽。　　參考文獻26　　附錄127&

15、lt;/p>　　附錄228　　1　前言　　1.1 問題的提出　　隨著科學技術的迅猛發(fā)展，對自動控制系統(tǒng)的控制精度、響應速度、系統(tǒng)穩(wěn)定性和適應能力的要求越來越高，對于大多數(shù)復雜的被控對象，采用傳統(tǒng)的控制方法往

16、往難以收到滿意的控制效果。但是無論是經(jīng)典控制原理還是現(xiàn)代控制原理，它們的共同特點是，控制器的設計都必須建立在被控對象的精確模型上。沒有精確的數(shù)學模型，控制器的控制效果及精度將受到很大的約束。但是在實際應用中，大多數(shù)的系統(tǒng)具有非線性、時變、大延遲等特點，很難建立精確的數(shù)學模型。因此，用經(jīng)典控制與現(xiàn)代控制的相關原理都很難實現(xiàn)有效的控制，模糊控制也就應運而產(chǎn)生了。模糊控制綜合了專家的操作經(jīng)驗，具有不依賴被控對象的精確數(shù)學模型，設計簡單，便于應

17、用，抗干擾能力強，響應速度快，易于控制和掌握，對系統(tǒng)參數(shù)的變化有較強的魯棒性等特點[1]，在經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論難以應用的場合發(fā)揮了很大的作用，已經(jīng)成為智能控制的主要分支。近年來已被證明是解決許多實際復雜建模和控制問題的一種有效方法。如今，模糊控制已經(jīng)應用到工業(yè)，家電，國防等眾領域，并取得了比較好的控制效果[2]。 　　MATLAB是“矩陣實驗室”（MATRIX LAB-ORATORY）的

18、縮寫，由美國MATHWORKS公司推出的一種以矩陣運算為基礎的交互式程序設計語言和科學計算軟件，適用于工程應用和教學研究等領域的分析設計與復雜計算[3]。MATLAB語言以復數(shù)鉅陣作為基本編程單元,具有強大的數(shù)值計算功能、圖形表達功能及可視化的仿真環(huán)境,并且簡單易學、具可擴展性。另外MATLAB還提供了圖形用戶界面設計與開發(fā)功能。MATLAB具有強大的矩陣運算能力、簡便的繪圖功能、豐富的算法工具箱,以及高效、可視化、推理能力強等特點,是

19、目前理論研究和工程應用中流行最廣的科學計算語言。Matlab還提供了模糊邏輯工具箱,即Fuzzy工具箱。它是運用圖形用戶界面(GUI)來設計模糊控制器的,可以直觀的完成模糊控制器的設計。同時此工具箱中還提供30多個函數(shù),用戶可以通過命令來調用這些函數(shù),完成模糊控制器的設計。　　1.2 所作的工作　　本文主要介紹模糊控制的相關概念，通過對概念的理解，了解

20、模糊控制的工作特點和工作方式等。第二章介紹了模糊控制系統(tǒng)的基本結構及其原理。以及模糊控制器的設計方法以及設計的基本步驟。第三章介紹全自動洗衣機的模糊控制系統(tǒng)。通過分析洗衣機的模糊控制部分，體現(xiàn)模糊控制較其它控制的優(yōu)勢。同時，具體研究洗凈度，衣質、衣量模糊控制器的設計方法。以及通過MATLAB實現(xiàn)設計和仿真。第四章分別對洗凈度模糊控制器，衣質、衣量模糊控制器，及全自動洗衣機模糊控制系統(tǒng)進行了仿真實驗，實驗結果表明，所設計的控制器基本能達到

21、所要求的功能。　　2 模糊控制系統(tǒng)　　2.1 模糊控制系統(tǒng)的發(fā)展過程　　模糊邏輯是英文“Fuzzy Logic”的正文意譯，是指模糊數(shù)學誕生之后而產(chǎn)生的一種新的邏輯系統(tǒng)。　　1965著名的美國控制理論專家L.A.Zadeh創(chuàng)立了模

22、糊集合論，從而開創(chuàng)了模糊邏輯的歷史。自此以后，模糊邏輯得到了迅速的發(fā)展。同時Zadeh還提出了一個表示事物模糊性的重要概念——隸屬函數(shù)。這個概念是模糊邏輯的關鍵。通過隸屬函數(shù)，人們才開始對所有的模糊事物和問題進行定量的表示和分析。　　1974年，Zaded又進行了模糊邏輯推理的研究，從此，模糊邏輯就成為人們研究的熱門課題。同年，英國的E.H.Mamdani首先用模糊控制語句組成模糊控制器[4]，

23、并把它應用于鍋爐和蒸汽機的控制，在實驗室獲得成功。這一開拓性的工作標志著模糊控制論的誕生[5]。標志著人們采用模糊邏輯進行工業(yè)控制的開始。　　此后，荷蘭，丹麥，英國等國家的自動控制人員開始嘗試用模糊控制方法對熱交換器、煉鋼轉爐、化學反應器、水泥回轉窯、十字路口的交通等進行控制，并且取得了令人滿意的效果。　　僅20多年來，模糊控制不論從理論上還是技術上都有

24、了長足的進步，成為自動控制領域中一個非?；钴S而又碩果累累的分支。而且被廣泛的應用于生產(chǎn)實踐中，但模糊控制仍然是一個充滿爭議的領域。由于它的發(fā)展歷史還不是很長，理論上的系統(tǒng)性和完善性，技術上的成熟性和規(guī)范性都是遠遠不夠的，尤其是模糊控制與其他智能化控制方法結合的控制方法，有待于人們在實踐中得到驗證和進一步的提高[6]。目前在國際大趨勢的推動下，模糊控制已開始向多元化和交叉學科方向發(fā)展，模糊預測控制、模糊診斷、模糊式識別、模糊決策與規(guī)劃，都

25、屬于較為前沿的研究方向。　　因此模糊技術將成為21世紀的一項基礎技術。一個普遍應用模糊技術的時代不久就會到來。　　2.2 模糊控制系統(tǒng)的基本概念　　模糊控制是以模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎的計算機智能控制。從線性控制系統(tǒng)與非線性控制系統(tǒng)的角度分類，模糊控制系統(tǒng)是一種非線性控制；從控制器的智能性看

26、，模糊控制屬于智能控制的范疇[7]。　　2.2.1 模糊控制特點　　模糊控制在很短的時間里取得了令人矚目的成果。這主要在于它有一些十分明顯的特點：　　(1)不依賴于對象的數(shù)學模型，設計簡單，便于應用[8]。對無法建模或很難建模的復雜對象，可以利用人的經(jīng)驗知識來設計模糊控制器，從而完成控制任務，而傳統(tǒng)的控制方法都

27、要在已知被控對象的數(shù)學模型的情況下才能設計控制器。　　(2)是一種反應人類的智慧思維的智能控制。這有利于模擬人工控制的過程和方法，增強系統(tǒng)的自適應能力，使之具有一定的智能水平。以為人們所接受。　　(3)是一種非線性控制方法，工作范圍廣，特別適合于非線性系統(tǒng)的控制。這樣就使得模糊控制系統(tǒng)的結構變得簡單。　　(4)具

28、有內(nèi)在的并行處理機制，能表現(xiàn)出極強的魯棒性，對被控對象的特性變化不敏感，模糊控制器的設計參數(shù)容易選擇調整；算法簡單、執(zhí)行快、容易實現(xiàn)，不需要很多的控制理論知識[2]。　　2.2.2 模糊控制系統(tǒng)的組成　　模糊控制屬于計數(shù)機數(shù)字控制的一種形式，因此，模糊控制系統(tǒng)的組成類似一般的數(shù)字控制系統(tǒng)[9]。其系統(tǒng)框圖如圖2-1所示：<

29、p>　　圖2-1 基本模糊控制系統(tǒng)結構圖　　模糊控制系統(tǒng)一般可分為以下五個組成部分：　?。?）模糊控制器。模糊控制系統(tǒng)與通常的計算機數(shù)字控制系統(tǒng)的主要差別是采用了模糊控制器。而模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心，也就是說，模糊控制的機理是通過模糊控制來體現(xiàn)的。用模糊集合理論對語言變量定量化，再用模糊推理對系統(tǒng)的實時輸入狀態(tài)進行處理，形成相應的控制決策

30、。這樣一來就產(chǎn)生了模糊控制器[10]。模糊控制系統(tǒng)的設計主要就是模糊控制器的設計。　　（2）輸入/輸出接口。模糊控制器通過輸入/輸出接口從被控對象獲取數(shù)字信號量，并將模糊控制器的決策的輸出數(shù)字信號經(jīng)過數(shù)模轉換，將其轉變?yōu)槟M信號，然后送給被控對象。　　（3）執(zhí)行機構。需要通過控制器的輸出信號來驅動的機構。主要由各類電動機構成。&l

31、t;p>　?。?）被控對象?？梢允谴_定的或模糊的等等　?。?）傳感器。將被控對象或各種過程的被控制量轉換為電信號（模擬或數(shù)字）的一類裝置。　　2.2.3 模糊控制系統(tǒng)的基本原理　　圖2-2 模糊控制原理框圖　　模糊控制是以專家的經(jīng)驗為基礎實施的一種智能控制，它并

32、不需要精確的數(shù)學模型去描述系統(tǒng)的動態(tài)過程。一般的控制過程如下：　　第一，先通過傳感器把要檢測的物理量變成電量，再通過模數(shù)轉換成模糊集合的隸屬函數(shù)，即把精確量模糊化。從而把傳感器的輸入量轉換成知識庫可以讀取的變量形式。　　第二，根據(jù)有經(jīng)驗的專家經(jīng)驗制定出相應的模糊控制規(guī)則，并進行模糊推理，已得到一個模糊輸出集合。使得輸入量與輸出量之間建立了對應的函數(shù)關系。

33、每個輸入量對應到控制規(guī)則，最后通過計算合并那些規(guī)則的輸出。　　第三，根據(jù)模糊邏輯推理得到的輸出模糊隸屬函數(shù)，用不同的方法找一個符合實際的精確值作為控制量。把模糊范圍概括合并成單點的輸出量，加到執(zhí)行器上實現(xiàn)控制。　　2.3 模糊控制器的設計方法　　2.3.1 模糊控制器的基本概念<

34、p>　　模糊控制器（Fuzzy Controller FC）也稱為模糊邏輯控制器（Fuzzy Logic Contraller, FLC），由于所采用的模糊控制規(guī)則是由模糊理論中模糊條件語句描述的，因此模糊控制器是一種語言型控制器，故也稱為模糊語言控制器（Fuzzy language Contraller FLC）。　　模糊控制器的組成框圖如圖2-3所示：<p

35、>　　圖2-3 模糊控制器的組成框圖　　從圖中我們知道模糊控制器主要由模糊化接口、知識庫、推理機、解模糊接口4部分組成[11]。　　2.3.2 模糊控制器的設計　　從模糊控制的基本結構出發(fā)，了解設計的基本流程。再根據(jù)模糊控制器的工作原理，完成具體的設計步驟。一般模糊控制器的設計流程如下[12]：</

36、p>　?、?模糊化　　模糊控制器的輸入必須通過模糊化才能用于控制輸出的求解，因此實際上它是模糊控制器的輸入接口。其主要作用是將真實的確定量輸入轉換為一個模糊矢量。模糊化的具體過程如下：　　1．首先對這些輸入量進行處理以轉換成模糊控制器要求的輸入量。

37、　　2．將上述已經(jīng)處理過的輸入量進行尺度變換，使其變換到各自的論域范圍。　　3．將已經(jīng)變換到論域范圍的輸入量進行模糊處理，使原先精確的輸入量變成模糊量，并用相應的模糊集合來表示。　　對于一個模糊輸入變量e，其模糊子集通?？梢赃M行如下劃分：　　e={負大，負小，零，正小，正大}={NB，NS，ZO，PS，PB}&l

38、t;/p>　　e={負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}={NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}?？梢酝ㄟ^MATLAB軟件繪制成如下：　　圖2-4 隸屬度函數(shù)圖　?、?知識庫　　知識庫中包含了具體應用領域中的知識和要求的控制目標。它通常

39、由數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫兩部分組成。　　a.數(shù)據(jù)庫　　主要包括各語言變量的隸屬度函數(shù)等。數(shù)據(jù)庫所存放的是所有輸入、輸出變量的全部模糊子集的隸屬度矢量值，若論域為連續(xù)域，則為隸屬度函數(shù)。在規(guī)則推理的模糊關系方程求解過程中，向推理機提供數(shù)據(jù)。　　b.規(guī)則庫</b&

40、gt;　　在模糊控制中，模糊控制規(guī)則集稱為模糊控制規(guī)則庫。它體現(xiàn)了專用型的控制策略和控制目的。模糊控制器的規(guī)則是基于專家的知識或手動操作人員長期積累的經(jīng)驗，它是按人的直覺推理的一種語言表示形式。模糊規(guī)則通常由一系列的關鍵詞連接而成，如if-then、else2、also、end、or等，關系詞必須經(jīng)過“翻譯”才能將模糊規(guī)則數(shù)值化。最常用的關系詞為if-then，對于變量模糊控制系統(tǒng)，還有and等

41、。例如，模糊控制系統(tǒng)輸入變量為e（誤差）和ec（誤差變化量），他們對應的語言變量為E和EC，可給出一組模糊規(guī)則：　　R1：IF E is NB and EC is NB then U is PB　　R2：IF E is NB and EC is NS then U is PM　　規(guī)則庫存放著全部模糊控制規(guī)則，在推

42、理時為“推理機”提供控制規(guī)則。由上述可知，規(guī)則條數(shù)和模糊變量的模糊子集劃分有關，劃分越細，規(guī)則條數(shù)越多，規(guī)則庫的準確度越高，同時規(guī)則庫的“準確性”還與專家知識的準確度有關。　?、?模糊推理　　模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模擬人的模糊推理能力。該推理過程是基于模糊邏輯中的蘊涵關系及推理規(guī)則來進行的。根據(jù)規(guī)則庫中存

43、放的模糊控制規(guī)則，運用模糊數(shù)學理論對模糊控制規(guī)則進行計算推理，實際上是根據(jù)模糊控制規(guī)則對輸入的一系列件進行綜合評估，以得到一個定性的用語言表示的決策輸出量，這個結果給出某一個確定的輸出范圍，即所謂模糊輸出。完成這部分功能的模塊就叫模糊推理機。　?、冉饽：?lt;/b>　　解糊化的作用是把推理后產(chǎn)生的模糊控制量轉化成合適的精確控制

44、量。解模糊化一般要完成下面的工作：　　a.將模糊的控制量經(jīng)清晰化變化成表示在論域范圍的清晰量。　　b.將表示在論域范圍的清晰量經(jīng)尺度變換變成實際的控制量。　　3 基于模糊控制的全自動洗衣機設計　　作為一個模糊控制系統(tǒng)的典型應用之一，我們通過分析洗衣機的控制原理來更具體的

45、了解模糊控制系統(tǒng)的設計應用。　　洗衣機的自動控制系統(tǒng)為一多輸入多輸出系統(tǒng),輸入量為衣量、衣質、臟污程度、臟污性質，水溫等，輸出量為洗滌劑量、水位、水流、洗滌時間、漂洗方式等。從洗衣機的運行過程可以看出,洗滌劑量、水位、水流都可以通過輸入量推理求得,而洗滌時間與漂洗方式為實時控制量,影響其主要因素是被洗物品的臟污程度,這兩個量可以用水的渾濁度和渾濁度變化率來表示（油性臟污的渾濁度變化率小,泥性臟污

46、的渾濁度變化率大）。實際分析證明:輸入與輸出之間很難用一定的數(shù)學模型來描述,我們可以定義輸入，輸出模糊集。系統(tǒng)的具體條件具有較大的不確定性,其控制過程在很大程度上依賴于操作者的經(jīng)驗,用常規(guī)的控制方法難以達到理想的效果。而采用模糊控制技術就能很容易解決問題[13]。下面我們介紹如何用模糊控制器設計全自動洗衣機。　　3.1 問題描述&l

47、t;p>　　本文中所要設計的全自動洗衣機的主要功能是根據(jù)對衣量，衣質，贓物性質等輸入量模糊量進行智能判斷，再通過做大量的實驗,總結出人為洗滌方式,從而形成模糊控制規(guī)則。根據(jù)傳感器接收的信息（即輸入模糊量）,推理做出模糊決策。從而完成注水量、洗滌時間、水流強弱等所有功能。　　具體工作方式如下:分析洗衣機的運行過程可以看出,其主要被控參量是洗滌時間和水流強度,影響這一輸出參量的主要因素是被洗衣

48、物的臟污程度和臟污性質,衣量，衣質等。實際分析證明:輸入和輸出之間很難用一定的數(shù)學模型來描述,系統(tǒng)的具體條件具有較大的不確定性,其控制過程在很大程度上依賴于操作者的經(jīng)驗,用常規(guī)的控制方法難以達到理想的效果。應用模糊控制技術就能容易解決這個問題[14]。　　圖3-1所示為全自動洗衣機模糊控制原理框圖．首先，由幾組傳感器檢測衣物上的信息，然后經(jīng)過模糊化后確定衣質、衣量等信息的隸屬度．再經(jīng)過模糊推理和

49、反模糊化的合成推理，最終得到洗滌時間、水流強度的輸出量。　　3.2 洗衣機模糊控制的基本原理　　圖3-1 洗衣機模糊控制原理圖　　要讓洗衣機能全自動化，就必須經(jīng)過大量的實驗,總結出人為的洗滌方式,從而形成模糊控制規(guī)則。再根據(jù)檢測系統(tǒng)檢測到的信息,判斷出衣物多少、面料軟硬、臟污程度、臟污性質等,計算出控制量,從

50、而完成注水量、洗滌時間、水流強弱、洗滌方式、脫水時間、排水等一系列的設置。根據(jù)上述分析和模糊控制技術的基本原理,如圖3-2為洗衣機的模糊控制過程：　　圖3-2 洗衣機模糊控制框圖　　其中，X為輸入精確量(臟污程度及其變化率)；Y為輸出精確量(洗滌時間)；U(x)為輸入模糊量;U(y)為輸出模糊量。　　3.3

51、洗衣機模糊控制器的設計　　從全自動洗衣機的原理中可以看出，最核心的是模糊控制系統(tǒng)，而模糊控制系統(tǒng)的核心的部分是模糊控制器。　　下面設計洗衣機的模糊控制器。具體的研究究竟怎么樣對輸入變量進行分析，然后對應相應的輸出變量。同時利用MATLAB實現(xiàn)仿真[15]。　　為了方便研究控制器的設計研究，把洗衣機的模糊控制分為基

52、于洗凈度和和基于衣質、衣量的模糊控制兩個模塊。最后在把兩部分結合，形成一個完整的洗衣機控制器。　　3.3.1 基于洗凈度的模糊控制　　對于衣服是否洗干凈，根據(jù)經(jīng)驗，我們知道主要看衣服的臟污情況。同時臟污情況主要包含油污和泥污的多少。所以可以確定模糊控制器的語言變量：　　（1）輸入控制量可選二個：泥污，油污。&l

53、t;/p>　　它們作為模糊控制器的輸入，對應的模糊集為 N,Y。　?。?）輸出控制量：洗滌時間　　它作為模糊控制器的輸出，對應的模糊集為 T。　　這樣就可以構成一個二輸入單輸出的模糊控制器（如圖3-3所示）　　圖3-3 兩輸入單輸出的模糊控制

54、器　　3.3.1.1 變量的模糊化 　　本文中以輸入量為泥污和泥污，輸出量為洗滌時間 (其他輸入、輸出量控制與此類似 )為例說明模糊控制如何在洗衣機中應用。　　輸入變量：　　泥污N分成三檔{偏大，中等，偏小} 簡記為{ NB

55、 NM NS}　　規(guī)定為：泥污80克為例：　　NS = [0~20]kg　　NM =[20~60] kg　　NB =[60~80] kg　　油污Y分成三檔{偏大，中等，偏少} 簡記為 {YB YM YS}</p

56、>　　輸出變量：　　洗滌時間T分成五檔{很短，短，中，長，很長} 簡記為{VS S M L VL}。　　通過MATLAB建立一個二輸入單輸出系統(tǒng)[16]如圖3-4所示：　　圖3-4輸入輸出系統(tǒng)　　泥

57、污、油域的論域均為：[0 80]　　洗滌時間的論域為：[0 60]　　為了方便，符合正常的常識。把論域中油污、泥污的范圍規(guī)定為0至80g。洗滌時間的范圍為0至60分鐘所以可以定義隸屬度函數(shù)：　　采用三角形隸屬度函數(shù)可實現(xiàn)污泥和油泥的模糊化。利用MATLAB實現(xiàn)泥污的三角形隸屬度函數(shù)圖如圖3-5所示。</p&

58、gt;　　圖3-5 泥污隸屬度函數(shù)　　與定義泥污的隸屬度函數(shù)方法相似，分別定義油污和洗滌時間的隸屬度函數(shù)，通過MATLAB建立的隸屬度函數(shù)如圖3-6,3-7所示： 　　圖3-6 油污隸屬度函數(shù)　　圖3-7 洗滌時間隸屬度函數(shù)　　3.3.1.2

59、建立模糊控制規(guī)則　　輸入變量（分三級）　　泥污：大、中等、小　　油污：大、中等、小　　輸出變量（分五級）</p&g

60、t;　　洗滌時間：特長、長、中、短、特短　　模糊規(guī)則　　根據(jù)人操作經(jīng)驗設計模糊規(guī)則，模糊規(guī)則的設計標準：“泥污多，油污多，洗滌時間長；泥污中，油污中，洗滌時間中；泥污少，油污少，洗滌時間短”。模糊規(guī)則表是根據(jù)模糊規(guī)則進行設計的，每條規(guī)則的輸出可由模糊推理或根據(jù)經(jīng)驗確定。因為輸入量泥污和油污各有3

61、個隸屬度函數(shù)，所以共有9條規(guī)則。如表3-1所示：　　表3-1模糊控制規(guī)則表　　規(guī)則1：:如果泥污少，油污少，那么洗滌時間調至很短。　　規(guī)則2：:如果泥污中，油污少，那么洗滌時間調至短。　　規(guī)則3：:如果泥污多，油污少，那么洗滌時間調至中。<p

62、>　　規(guī)則4：:如果泥污少，油污中，那么洗滌時間調至短。　　規(guī)則5：:如果泥污中，油污中，那么洗滌時間調至中。　　規(guī)則6：:如果泥污多，油污中，那么洗滌時間調至長。　　規(guī)則7：:如果泥污少，油污多，那么洗滌時間調至中。　　規(guī)則8：:如果泥污中，油污多，那么洗滌時間調

63、至長。　　規(guī)則9：:如果泥污多，油污多，那么洗滌時間調至特長。　　輸入變量：泥污N {偏大，中等，偏小} 簡記為{ NB NM NS}　　油污Y {偏大，中等，偏小} 簡記為{ YB YM YS}　　輸出變量：洗滌時間 T {很短，短，中，長，很長}

64、簡記為{VS S M L VL}。　　通過以上轉化，便于在MATLAB軟件中的操作，模糊控制規(guī)則對應表3-1可以轉換成表3-2：　　表3-2 模糊控制規(guī)則表　　將輸入、輸出量模糊化，并通過模糊語言推理:　　if N=NS Y=YS then T=VS&

65、lt;/p>　　or if N=NM B=YS then T=S　　or if N=ND B =YS then T=M　　or if N=NS B=YM then T=S　　or if N=NM B=YM

66、 then T=M　　or if N=ND B=YM then T=L　　or if N=NS B=YD then T=M　　or if N=NM B=YD then T=L　　or if N=ND

67、 B=YD then T=VL　　3.3.1.3 模糊推理　　假定傳感器測得信息：x（泥污）=15，y（油污）=25。　　根據(jù)隸屬度函數(shù)方程解得：　　根據(jù)所求隸屬度，對應表3-2可得4條觸法規(guī)則。　　Rule1：I

68、F x is NS and Y is YS THEN z is VS　　Rule2：IF x is NM and Y is YS THEN is S　　Rule3：IF x is NS and Y is YM THEN is S　　Rule4：IF x is NM and Y is YM THEN z is M&

69、lt;/p>　　在實際中泥污是多少克是確定的，但在隸屬度函數(shù)里有兩種可能，這就要求計數(shù)機能自動判斷哪一個更加的合理，更加符合實際。這就要求我們建立相應的數(shù)學求法。　　在同一條規(guī)則內(nèi)，先通過取小運算得到每一條規(guī)則前提的可信度，而后可得每條規(guī)則總的可信度分別為：min(5/8，)、min(3/8，)、min(3/8， )、min(5/8，)．<

70、;p>　　模糊系統(tǒng)總的可信度為各條規(guī)則可信度的并集，即：max{(min(5/8，)，min(3/8，)，min(3/8， )，，min(5/8， ))=max{min(5/8，)，min(3/8，)，min(5/8， )}　　3.3.1.4 反模糊化　　模糊系統(tǒng)的總輸出實際是3個規(guī)則推理結果的并集，需要進行反模糊化，才能得到精確的結果，本文中采用

71、最大平均法，進行反模糊化．由上述推理過程可得洗滌時間隸屬度最大值為5/8,將其代入到洗滌時間隸屬度函數(shù)中，得到2個洗滌時間值，，采用最大平均法，可得輸出為，即洗滌時間為20min.通過仿真發(fā)現(xiàn)，設計的模糊系統(tǒng)是有效的。　　3.3.2 基于衣質、衣量的模糊控制　　基于衣質、衣量和水溫的輸入信息進行模糊推理，以決定最佳水流和最佳洗滌時間的模糊控制系統(tǒng)。&l

72、t;/p>　　3.3.2.1 模糊規(guī)則　　1輸入變量（分三級）　　衣量：大、中等、小　　衣質：棉織品偏多、棉和化纖制品各半、化纖制品偏多　　水溫：偏高、中等、偏低

73、　2輸出變量（分四級）　　水流強度：特強、強、中、弱、特弱　　洗滌時間：特長、長、中、短、特短　　3模糊規(guī)則表　　根據(jù)輸入變量和輸出變量的分級組合，對于水流強度和洗滌時間就可以用表3-3中的27條模糊規(guī)則表示。

74、　　表3-3 衣質、衣量模糊規(guī)則表　　3.3.2.2 模糊控制的隸屬函數(shù)　　采用最簡單的三角形隸屬函數(shù)表示　　輸入變量：衣量，衣質，水溫。　　圖 3-8 （a）（b）（c）分別表示輸入變量負載、質料和水溫的隸屬函數(shù)。<p&g

75、t;　　(a) 衣量隸屬度函數(shù)　　(b) 衣質隸屬度函數(shù)圖　　(c) 水溫隸屬度函數(shù)　　圖3-8 輸入變量的隸屬度函數(shù)　　輸出變量：洗滌時間，水流。通過MATLAB建立的隸屬度函數(shù)如圖3-9所示下：　?。╝）洗滌時間隸

76、屬度函數(shù)　?。╞）水流強度隸屬度函數(shù)　　圖3-9 輸出量的隸屬度函數(shù)　　3.4 全自動洗衣機的模糊控制　　1.通過上兩個部分的分析，利用相同的方法可以的設計一個完整的洗衣機模糊控制系統(tǒng)。因為方法相同，所以不做具體分析。通過很多次的實驗，具體建立起較為完整的規(guī)則表3

77、-4。　　表3-4 模糊規(guī)則表　　表3-1中每一項有 4位數(shù)字 ,從左到右依次代表水位、洗滌劑投放量、冼滌時間、水流方式 4個輸出變量 ,每位數(shù)的取值代表相應的輸出所取的模糊子集。例如：當衣物的衣質是棉，衣量多，油污很臟對應的是3 553（3=水位很高，5=洗滌劑投入量很多，5=洗滌時間很長，3=水流強）。符合實際正常的洗衣原則。說明這個模糊規(guī)則是正確

78、的。　　2.通過MATLAB軟件設計洗衣機模糊控制系統(tǒng)。方法在上面的部分已經(jīng)做具體研究，這里就不再詳細的進行敘述。只是簡單的說明一些關鍵部分。　　圖3-10 洗衣機模糊控制信號框圖　　輸入量：衣質yz，衣量yl，泥污nw，油污yw，臟污程度zw。　　輸出量：水位sw，洗

79、滌劑量xdj，時間time，水位sl。　　這樣就可以完成了一個最基本的洗衣機模糊控制系統(tǒng)。因為時間和水平的有限，舍去一些模糊量，像水溫，洗滌方式等。這樣便于系統(tǒng)的設計和仿真。　　4 仿真　　4.1 基于洗凈度的模糊控制仿真　　當輸

80、入量泥污nw=15g，油污yw=25g是，通過仿真，結果為：輸出量洗滌時間time=19.8分鐘。　　具體仿真結果如下圖：　　圖4-1基于洗凈度的模糊控制仿真結果圖　　4-2基于洗凈度的模糊控制仿真結果　　從圖4-1，當input=[15 25]，即泥污是15g，油污是2

81、5g時，輸出為19.8min根據(jù)經(jīng)驗判斷，這基本符合一般洗衣服時的實際情況。從圖4-2，我們可以總結出，當油污，泥污少時，洗滌時間短，當油污，泥污多時，洗滌時間長。這就證明了模糊系統(tǒng)是有效的，符合實際的。　　4.2 基于衣量、衣質模糊控制仿真　　圖4-2 基于衣量、布質模糊控制仿真圖　　圖中，YL表示衣量，Y

82、Z表示衣質，SW表示水溫，time表示洗滌時間，SL表示水流強度。黃色表示模糊控制器根據(jù)精確量通過隸屬度函數(shù)的關系所對應的模糊量區(qū)間，藍色表示模糊控制器根據(jù)隸屬度函數(shù)關系所對應的輸出?？刂葡到y(tǒng)通過知識庫的數(shù)據(jù)和規(guī)則表，推理出合適的模糊輸入輸出。當輸入[25,0.5,30]時，輸出[30 0.5]即當輸入量衣量YL=2.5kg，衣質YZ=0.5（即棉和纖各一半），水溫SW=30度，則通過仿真，結果為：輸出量洗滌時間time=30分鐘，水流

83、強度SL=0.5（即為中等強度）。這跟實際中洗衣機的選擇相符合，根據(jù)經(jīng)驗判斷這個系統(tǒng)是成功的。通過更換輸入量，進行多次仿真，結果的精確性還是可以的。　　4.3 全自動洗衣機控制系統(tǒng)的仿真　　圖4-3 完整控制系統(tǒng)的仿真仿真圖　　YZ表示衣質，YL表示衣量，nw表示泥污，yw表示油污，zw表示臟污程度，sw表示

84、水位高低，xdj表示洗滌劑用量，time表示洗滌時間，SL表示水流強度　　當輸入input[0.2 4 60 10 0.8] 表示：衣質YZ=0.2（棉較多），衣量YL=4kg，油污yw=60g，泥污nw=10g，臟污zw=0.8（臟）在這樣的輸入量地情況下。通過仿真，輸出結果為：水位sw=0.57，洗滌劑xdj=33,3g，洗滌時間time=39.9分鐘，水流強度sl=0.575。雖然仿真結果

85、的精確性還不是很完美，但基本上符合實際的經(jīng)驗。所以設計的洗衣機模糊控制系統(tǒng)還是成功的。　　5 結論　　本設計方案按照任務書的要求，主要研究如何用MATLAB進行科學計算、函數(shù)建立及圖形處理方面的功能，最后能利用MATLAB完成模糊控制系統(tǒng)的設計。　　通過對基本控制系統(tǒng)的分析

86、，了解了模糊控制系統(tǒng)的基本結構和工作原理，為下一步的設計奠定了基礎。通過原理的分析研究，了解了模糊控制器設計的步驟及具體如何進行模糊推理。完成模糊控制系統(tǒng)的原理設計。　　通過對模糊系統(tǒng)的深入研究，掌握了其理論基礎。然后開始設計具體的模糊控制系統(tǒng)，研究模糊控制較其他系統(tǒng)的優(yōu)越性，便捷性的特點。通過洗衣機模糊控制系統(tǒng)的設計來驗證。洗衣機模糊控制器的設計，先把全部的模糊量分成幾個方面，然后組成幾個小模

87、糊控制系統(tǒng)，通過的這些小系統(tǒng)的設計仿真，驗證模糊控制系統(tǒng)在洗衣機中的可行性，同時驗證比較其他方法，模糊控制的優(yōu)勢是不是明顯的。　　最后，把兩個部分的小模糊控制系統(tǒng)進行結合，形成一個較為完善的洗衣機模糊控制系統(tǒng)，通過對其仿真，結果證明，通過模糊控制系統(tǒng)運行的洗衣機，其運行結果基本上符合實際。這就證明模糊控制系統(tǒng)在洗衣機控制中的可行性。　　由于條件的不足，沒

88、有對洗衣機所有模糊量進行仿真設計，有待在以后的工作學習中不斷進步。　　參考文獻　　[1] 褚靜.模糊控制原理與應用[M].北京：機械工業(yè)出版社，1999，5.　　[2] 林剛.模糊控制及其在家用電器中的應用[M].北京：機械工業(yè)出版社，2006，6.&

89、lt;p>　　[3] 王沫然.MATLAB6. 0 與科學計算[M] . 北京:電子工業(yè)出版社,2001,9.　　[4] E.H.Mandani.Application of Fuzzy Algorithms for the Control of a Dynamic Plant.Proc.IEE 1974,121(12):1585～1588.　　[

90、5] 晏勇,杜繼宏,馮元琨．計算機測量與控制[J].中國計算機自動測量與控制技術, 1999，7（1）:5-7.　　[6] 劉曙光，王志宏，費佩燕，等.模糊控制的發(fā)展與展望[J]．機電工程，2000,17（1）：9-11．　　[7] 章衛(wèi)國，楊向忠．模糊控制理論與應用[M]．西安：西北工業(yè)大學出版社，1999．

91、　[8] 廉小親．模糊控制技術[M]．北京：中國電力出版社，2003．　　[9] 李士勇．模糊控制·神經(jīng)控制和智能控制論[M]．哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學出版社，1996．　　[10]余永全．模糊控制技術與模糊家用電器[M]．北京：北京航天航空大學出版社，2000．　　[11]夏瑋，李朝暉，常春藤．MATL

92、AB控制系統(tǒng)仿真與實例詳解[M]．北京：人民郵電出版社，2008．　　[12]韓俊峰，李玉慧．模糊控制技術[M]．重慶：重慶大學出版社，2003．　　[13]彭小娟．智能洗衣機的模糊控制系統(tǒng)[J]．新余高專學報，2001，6（2）：17-18．　　[14]馮海濤．智能模糊技術在全自動洗衣機中的應用[J]．家用電器

93、，2002（6）：30-31．　　[15]劉金琨．先進PID控制MATLAB仿真[M]．北京：電子工業(yè)出版社，2004．　　[16]吳曉莉，林哲輝．MATLAB輔助模糊系統(tǒng)的設計[M]．西安：西安電子科技大學出版社，2002．　　附錄1

94、;　　在MATLAB中規(guī)則輸入界面，在這個界面完成知識庫中規(guī)則的輸入。 　　附錄2　　源程代碼：　　[System]　　Name='wanzheng&

95、#39;　　Type='mamdani'　　Version=2.0　　NumInputs=5 % 5個輸入量　　NumOutputs=4 % 5個輸出量　　NumRules=54

96、% 54條規(guī)則　　AndMethod='min' % 計算方法　　OrMethod='max'　　ImpMethod='min'　　AggMethod='max'

97、　　DefuzzMethod='centroid'　　[Input1] % 輸入1　　Name='yz' % 衣質　　Range=[0 1] % 論域　　NumMFs=3 %定

98、義模糊集合隸屬度函數(shù)　　MF1='M':'trimf',[-0.5 0 0.5]　　MF2='MQ':'trimf',[0 0.5 1]　　MF3='Q':'trimf',[0.5 1 1.5]

99、　　[Input2] % 輸入2　　Name='yl(kg))' % 衣量　　Range=[0 5] 　　NumMFs=3　　MF1='S':

100、9;trimf',[-2.5 0 2.5]　　MF2='M':'trimf',[0 2.5 5]　　MF3='D':'trimf',[2.5 5 10]　　[Input3] 　　Na

101、me='yw(g)' %油污　　Range=[0 80] %規(guī)定油污量的范圍是0-80g之間 　　NumMFs=3　　MF1='S':'trimf',[-40 0 40]

102、　　MF2='M':'trimf',[0 40 80]　　MF3='D':'trimf',[40 80 120]　　[Input4]　　Name='nw(g)' %泥污

103、　　Range=[0 80]　　NumMFs=3　　MF1='S':'trimf',[-40 0 40]　　MF2='M':'trimf',[0 40 80]<

104、p>　　MF3='D':'trimf',[40 80 120]　　[Input5]　　Name='zw' %臟污度　　Range=[0 1]　　Num

105、MFs=3　　MF1='S':'trimf',[-0.5 0 0.5]　　MF2='M':'trimf',[0 0.5 1]　　MF3='D':'trimf',[0.5 1 1.5]</p&g

106、t;　　[Output1] %輸出　　Name='sw' %水溫　　Range=[0 1] 　　NumMFs=3 %隸屬度　　MF1='S':'trimf'

107、,[-0.5 0 0.5] 　　MF2='M':'trimf',[0 0.5 1] 　　MF3='D':'trimf',[0.5 1 1.5]　　[Output2]

108、;　　Name='xdj(g)' %洗滌劑用量　　Range=[0 50] %規(guī)定在0-50g之間　　NumMFs=5　　MF1='VS':'trimf',[-12.5 0 12.5]</p

109、>　　MF2='S':'trimf',[0 12.5 25]　　MF3='M':'trimf',[12.5 25 37.5]　　MF4='D':'trimf',[25 37.5 50]　　M

110、F5='VD':'trimf',[37.38 49.88 62.4]　　[Output3]　　Name='time(min)' %洗滌時間　　Range=[0 60] %規(guī)定的范圍為0-60分鐘之間

111、　　NumMFs=5　　MF1='VS':'trimf',[-15 0 15]　　MF2='S':'trimf',[0 15 30]　　MF3='M':'trimf&#

112、39;,[15 30 45]　　MF4='D':'trimf',[30 45 60]　　MF5='VD':'trimf',[45 60 75]　　[Output4]　　N

113、ame='sl' %水量　　Range=[0 1]　　NumMFs=3　　MF1='S':'trimf',[-0.5 0 0.5]　　MF2='M':

114、9;trimf',[0 0.5 1]　　MF3='D':'trimf',[0.5 1 1.5]　　[Rules] %建立的模糊規(guī)則　　1 3 3 1 3, 3 5 5 3 (1) : 1　　1 3 1

115、 3 3, 3 5 5 3 (1) : 1　　1 3 3 1 2, 3 3 5 3 (1) : 1　　1 3 1 3 2, 3 3 5 3 (1) : 1　　1 3 3 1 1, 3 3 4 3 (1) : 1　　1 3 1 3 1, 3 3 4 3 (1) : 1<

116、;/p>　　1 2 3 1 3, 3 4 5 3 (1) : 1　　1 2 1 3 3, 2 3 4 2 (1) : 1　　1 2 1 3 2, 2 3 4 2 (1) : 1　　1 2 3 1 2, 2 3 4 2 (1) : 1　　1 2

117、3 1 1, 2 2 3 2 (1) : 1　　1 2 1 3 1, 2 1 2 2 (1) : 1　　1 1 3 1 3, 1 3 4 2 (1) : 1　　1 1 1 3 3, 1 2 3 2 (1) : 1　　1 1 1 3 2, 1 2 2 2 (1) : 1&l

118、t;/p>　　1 1 3 1 2, 1 2 3 2 (1) : 1　　1 1 3 1 2, 1 1 1 1 (1) : 1　　1 1 1 3 2, 1 1 1 1 (1) : 1　　2 3 3 1 3, 3 5 5 3 (1) : 1　　2 3

119、 1 3 3, 3 4 5 3 (1) : 1　　2 3 1 3 2, 3 4 4 3 (1) : 1　　2 3 3 1 2, 3 4 5 3 (1) : 1　　2 3 3 1 1, 2 3 4 2 (1) : 1　　2 3 1 3 1, 2 3 4 2 (1) : 1&

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基于matlab的模糊控制系統(tǒng)仿真設計【畢業(yè)論文】

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