模糊控制算法详细讲解
雙輸入單輸出模糊控制器詳細設計流程
一、模糊語言確定及等級劃分
如表1是模糊語言的確定，認為確定
| 人類模糊語言 | 負大 | 負中 | 負小 | 負零 | 正零 | 正小 | 正中 | 正大 |
| 符號 | NL | NM | NS | N0 | P0 | PS | PM | PL |
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對于人類模糊語言，每一個語言（例如：負大）分成 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 這些等級。
二、變量隸屬度及其表格
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| ?????????? E ??? μ(E) 語言 | -6 | -5 | -4 | -3 | -2 | -1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| E1 ?NL | 1.0 | 0.8 | 0.4 | 0.1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E2? NM | 0.2 | 0.7 | 1 | 0.7 | 0.2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E3? NS | 0 | 0 | 0.1 | 0.5 | 1 | 0.8 | 0.3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E4? ZO | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.1 | 0.6 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E5? PS | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0.6 | 0.1 | 0 | 0 | 0 |
| E6? PM | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.1 | 0.2 | 0.7 | 1 | 0.2 |
| E7 ??PL | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.1 | 0.1 | 0.4 | 0.8 |
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E的隸屬度表格
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| ???????? EC ?? u(EC) 語言 | -6 | -5 | -4 | -3 | -2 | -1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| E1 ?NL | 1.0 | 0.8 | 0.4 | 0.1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E2? NM | 0.2 | 0.7 | 1 | 0.7 | 0.2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E3? NS | 0 | 0 | 0.1 | 0.5 | 1 | 0.8 | 0.3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E4? ZO | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.1 | 0.6 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E5? PS | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0.6 | 0.1 | 0 | 0 | 0 |
| E6? PM | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.1 | 0.2 | 0.7 | 1 | 0.2 |
| E7 ??PL | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.1 | 0.1 | 0.4 | 0.8 |
EC的隸屬度表格
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| ???????? U ?? u(U) 語言 | -6 | -5 | -4 | -3 | -2 | -1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| E1 ?NL | 1.0 | 0.8 | 0.4 | 0.1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E2? NM | 0.2 | 0.7 | 1 | 0.7 | 0.2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E3? NS | 0 | 0 | 0.1 | 0.5 | 1 | 0.8 | 0.3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E4? ZO | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.1 | 0.6 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E5? PS | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0.6 | 0.1 | 0 | 0 | 0 |
| E6? PM | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.1 | 0.2 | 0.7 | 1 | 0.2 |
| E7 ??PL | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.1 | 0.1 | 0.4 | 0.8 |
U的隸屬度表格
根據這個隸屬度表格，結合MATLAB，自己就可以寫個小程序，從而畫出各個等級的對于某個語言的隸屬函數圖像。
如下是示意的隸屬度函數圖像：
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三、模糊語言控制規則及表示方法
根據人類描述的模糊語言控制規則可以很容易得出：IF E=Ei and EC=ECj then U=Uij ，也就是可以用數學模糊表示為：R=∪(Ei
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轉載于:https://www.cnblogs.com/qidaiymm/p/6270532.html
總結
以上是生活随笔為你收集整理的模糊控制算法详细讲解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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