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1
f1=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2
f2=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=[1 1 1 1 1;             %编辑模糊规则，后俩个数分别是规则权重和AND OR选项
               1 2 1 1 1;
               1 3 1 1 1;
               1 4 2 1 1;
               1 5 2 1 1;
               1 6 3 1 1;
               1 7 4 1 1;
          
               2 1 1 1 1;
               2 2 2 1 1;
               2 3 2 1 1;
               2 4 2 1 1;
               2 5 3 1 1;
               2 6 4 1 1;
               2 7 5 1 1;
               
                3 1 7 1 1;
               3 2 6 1 1;
               3 3 5 1 1;
               3 4 4 1 1;
               3 5 3 1 1;
               3 6 2 1 1;
               3 7 1 1 1;
               
               4 1 7 1 1;
               4 2 6 1 1;
               4 3 5 1 1;
               4 4 4 1 1;
               4 5 3 1 1;
               4 6 2 1 1;
               4 7 1 1 1;
               
               5 1 7 1 1;
               5 2 6 1 1;
               5 3 5 1 1;
               5 4 4 1 1;
               5 5 3 1 1;
               5 6 2 1 1;
               5 7 1 1 1;
               
               6 1 7 1 1;
               6 2 6 1 1;
               6 3 5 1 1;
               6 4 4 1 1;
               6 5 3 1 1;
               6 6 2 1 1;
               6 7 1 1 1;
               
               7 1 7 1 1;
               7 2 6 1 1;
               7 3 5 1 1;
               7 4 4 1 1;
               7 5 3 1 1;
               7 6 2 1 1;
               7 7 1 1 1;
               ];
           
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=1:7
       for j=1:7
           e(i)=-4+i;
           ec(j)=-4+j;
           Ulist(i,j)=evalfis([e(i),ec(j)],a2);    %完成模糊推理计算
       end
   end
%   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);