模糊控制小论文

时间:2023-05-01 11:52:26 论文范文 我要投稿
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模糊控制小论文

电烤箱的模糊控制

模糊控制小论文

电烤箱的模糊控制系统的设计是一个开环的模糊决策过程,模糊控制按一下步骤进行。

1确定模糊控制器的结构

选用两输入单输出模糊控制器。控制器的输入为被加热食物的温度和质量,输出为加热时间。

2定义输入,输出模糊集

将食物的温度分为3个模糊集:SD(温度低),MD(温度中),LD(温度高),将食物的质量分为3个模糊集:NG(质量小)MG(质量中)LG(质量大);将加热时间分为5个模糊集:VS(很短),S(短),M(中等),L(长),VL(很长)。

3定义隶属函数

选用如下三角形隶属函数可实现温度的模糊化。

?uSD??50?x?/50?

x/50??

u温度=?uMD??

?(100?x)/50?

?u?(x?50)/50?LD

0?x?500?x?50

单位:℃

50?x?10050?x?100

选用如下三角形隶属函数可实现质量的模糊化。

?uNG??500?y?/500?

y/500??

u质量=?uMG??

?(1000?y)/500?

?u?(y?500)/500?LG

0?y?5000?y?50050?y?100050?y?1000

单位:g

选用如下三角形隶属函数可实现加热时间的模糊化。

?uVS?(10?z)/100?z?10?

z/100?z?10?u????S?(25?z)/1510?z?25

?

?(z?10)/1510?x?25?

u加热时间=?uM??

(40?z)/1525?z?40??

?25?z?40?(z?25)/15?uL??

40?z?60??(60?z)/20

?40?z?60?uVL?(z?40)/20

4建立模糊控制规则

根据人的操作经验设计模糊规则,模糊规则设计的标准为:“温度越高,质量越大,加热时间越长”;“温度适中,质量适中,加热时间适中”,“温度越低,质量越小,加热时间越短”。

5建立模糊控制表

根据模糊规则的设计标准建立模糊规则表,见表1-1。

表1-1 电烤箱的模糊控制规则表

6模糊推理

模糊推理分一下几步 (1) 规则匹配

假定当前传感器测得的信息为:x(温度)=60,y(质量)=700,分别代入隶属函数求隶属度为:

uSD(60)?0,uMD(60)?4/5,uLD(60)?1/5 uNG(700)?0,uMG(700)?3/5,uLG(700)?2/5 可得到4条相匹配的模糊规则如下表

表1-2 模糊推理结果

(2)由上表1-2可知,被触发的规则有4条,即

Rule 1: IF x is MD and y is MG THEN z is M Rule 2: IF x is MD and y is LG THEN z is L Rule 3: IF x is LD and y is MG THEN z is L Rule 4: IF x is LD and y is LG THEN z is VL

(3)规则前提推理

在同一条规则内,前提之间通过“与”的关系得到规则结论。前提的可信度之间通过取小运算,由表可得到每一条规则总前提的可信度为

规则1 前提的可信度为:min(4/5,3/5)=3/5 规则2 前提的可信度为:min(4/5,2/5)=2/5 规则3 前提的可信度为:min(1/5,3/5)=1/5 规则4 前提的可信度为:min(1/5,2/5)=1/5

表1-3 模糊控制小论文规则前提可信度表

(4)将上述两个表进行“与”运算

得到每条规则总的可信度输出,见表1-4。

(5)模糊系统总的输出

模糊系统总的可信度为各条规则可信度推理结果的并集,即

uagg(z)?max?min(3/5,uM(z)),min(2/5,uL(z)),min(1/5,uL(z)),min(1/5,uVL(z))?

=max?min(3/5,uM(z)),

min(2/5,uL(z)),

min(1/5,uVL(z))?

可见有3条规则被触发。

(6)反模糊化

模糊系统总的输出实际上是3个规则推理结果的并集,需要进行反模糊化,才能得到精确的推理结果。下面以最大隶属度平均法为例进行反模糊化。

电烤箱的模糊推理过程,以加热时间的隶属度最大值为u=3/5。将u=3/5带入加热时间

隶属函数中的uM(z),得uM(z)?(z?10)/15?3/5,uM(z)?(40?z)/15?3/5,得到

z1=19,z2=31。

采用最大平均分,可得精确输出为:z?(z1?z2)/2?25,即所需的加热时间为25分钟。

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