MATLAB實現模糊控制

一、簡介

   MATLAB軟件有提供一個模糊推理系統編輯器，利用模糊工具箱在matlab命令窗口輸入Fuzzy命令進入模糊控制編輯環境

 

二、主要步驟

     1、接受輸入變量

     2、輸入變量模糊化

    3、利用模糊規則進行推理得出結論

    4、綜合步驟3利用結論從模糊隸屬度得到實際的輸出值

   5、輸出結果

 

三、MATLAB運行結果

 

 

 輸入 e 的模糊語言變量及其隸屬度函數：

 

 輸入 ec 的模糊語言變量及其隸屬度函數：

 

 

 輸出結果：

 

 

四、總結

        在本次實驗中設置了兩個模糊輸入變量（e和ec),一個模糊輸出變量u 。在規則庫中建立了7x7=49條規則，模糊規則中第一個和第二個為輸入，第三個數表輸出，后倆個數分別是規則權重和AND OR選項。模糊變量的隸屬函數分別設置成了“Z型”、“三角形”、“S型”

 

五、代碼部分

 

%模糊控制器設計
a=newfis('fuzzf');                   %創建新的模糊推理系統

%輸入1
f1=1; 
a=addvar(a,'input','e',[-6*f1,6*f1]);                   
 %添加 e 的模糊語言變量
a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-6*f1,-2*f1]);          
 %添加 e 的模糊語言變量的隸屬度函數（z型）
a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-6*f1,-4*f1,-1]);      
  %隸屬度函數為三角形
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]); 

%輸入2
f2=1;
a=addvar(a,'input','ec',[-6*f2,6*f2]);                   
 %添加 ec 的模糊語言變量
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]); 

%輸出
f8=1.5;
a=addvar(a,'output','u',[-6*f8,6*f8]);                 
   %添加 u 的模糊語言變量
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]);

%規則庫
rulelist=[1 1 1 1 1;             %編輯模糊規則，后倆個數分別是規則權重和AND OR選項
               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);                %添加模糊規則函數
showrule(a)                             %顯示模糊規則函數
a1=setfis(a,'DefuzzMethod','centroid');                  %設置解模糊方法
writefis(a1,'fuzzf');                       %保存模糊系統
a2=readfis('fuzzf');   %從磁盤讀出保存的模糊系統
disp('fuzzy Controller table:e=[-3,+3],ec=[-3,+3]');%顯示矩陣和數組內容

%推理
Ulist=zeros(7,7);                                   %全零矩陣
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);    %完成模糊推理計算
       end
   end
%   Ulist=ceil(Ulist)                               %朝正無窮方向取整
   Ulist                               %朝正無窮方向取整
   
%畫出模糊系統
figure(1); plotfis(a2);  
figure(2);plotmf(a,'input',1);
figure(3);plotmf(a,'input',2);
figure(4);plotmf(a,'output',1);