【正文】 第一篇：4畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)外文文獻(xiàn)翻譯范文黃石理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）外文文獻(xiàn)翻譯模糊控制理論摘自 維基百科 2011年11月20日概述模糊邏輯廣泛適用于機(jī)械控制。這個(gè)詞本身激發(fā)一個(gè)一定的懷疑,試探相當(dāng)于“倉促的邏輯”或“虛假的邏輯”,但“模糊”不是指一個(gè)部分缺乏嚴(yán)格性的方法,而這樣的事實(shí),即邏輯涉及能處理的概念,不能被表達(dá)為“對”或“否”,而是因?yàn)椤安糠终鎸?shí)”。雖然遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以執(zhí)行一樣模糊邏輯在很多情況下,模糊邏輯的優(yōu)點(diǎn)是解決這個(gè)問題的方法,能夠被鑄造方面接線員能了解,以便他們的經(jīng)驗(yàn),可用于設(shè)計(jì)的控制器。這讓它更容易完成機(jī)械化已成功由人執(zhí)行。歷史以及應(yīng)用模糊邏輯首先被提出是有Lotfi在加州大學(xué)伯克利分校在1965年的一篇論文。他闡述了他的觀點(diǎn)在1973年的一篇論文的概念,介紹了語言變量”,在這篇文章中相當(dāng)于一個(gè)變量定義為一個(gè)模糊集合。其他研究打亂了,第二次工業(yè)應(yīng)用中,水泥窯建在丹麥,即將到來的在線1975。模糊系統(tǒng)在很大程度上在美國被忽略了,因?yàn)樗麄兏嚓P(guān)注的是人工智能，一個(gè)被過分吹噓的領(lǐng)域，尤其是在1980年中期年代,導(dǎo)致在誠信缺失的商業(yè)領(lǐng)域。然而日本人對這個(gè)卻沒有偏見和忽略，模糊系統(tǒng)引發(fā)日立的Seiji Yasunobu和Soji Yasunobu Miyamoto的興趣。,他于1985年的模擬,證明了模糊控制系統(tǒng)對仙臺鐵路的控制的優(yōu)越性。他們的想法是被接受了,并將模糊系統(tǒng)用來控制加速、制動、和停車，當(dāng)線于1987年開業(yè)。1987年另一項(xiàng)促進(jìn)模糊系統(tǒng)的興趣。在一個(gè)國際會議在東京的模糊研究那一年,Yamakawa論證這次展示給觀察者家們留下了深刻的印象,以及后來的實(shí)驗(yàn),他登上一Yamakawa酒杯包含水或甚至一只活老鼠的頂部的鐘擺。該系統(tǒng)在兩種情況下,保持穩(wěn)定。Yamakawa最終繼續(xù)組織自己的fuzzysystems研究實(shí)驗(yàn)室?guī)椭米约旱膶＠谔锏乩锏臅r(shí)候。黃石理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）外文文獻(xiàn)翻譯展示之后,日本工程師開發(fā)出了大范圍的模糊系統(tǒng)用于工業(yè)領(lǐng)域和消費(fèi)領(lǐng)域的應(yīng)用。1988年,日本建立了國際模糊工程實(shí)驗(yàn)室,建立合作安排48公司進(jìn)行模糊控制的研究。松下吸塵器使用微控制器運(yùn)行模糊算法去控制傳感器和調(diào)整吸塵力。日立洗衣機(jī)用模糊控制器LoadWeight,FabricMix和塵土傳感器及自動設(shè)定洗滌周期來最佳利用電能、水和洗滌劑。佳能研制出的一種上相機(jī)使用電荷耦合器件(CCD)測量中的圖像清晰的六個(gè)區(qū)域其視野和使用提供的信息來決定是否這個(gè)影像在焦點(diǎn)上(清晰)。它也可以追蹤變化的速率在鏡頭運(yùn)動的重點(diǎn),以及它的速度以防止控制超調(diào)。相機(jī)的模糊控制系統(tǒng)采用12輸入,6個(gè)輸入了解解現(xiàn)行清晰所提供的數(shù)據(jù)和其他6個(gè)輸入測量CCD鏡頭的變化率的運(yùn)動。輸出的位置是鏡頭。模糊控制系統(tǒng)應(yīng)用13條規(guī)則, 千字節(jié)記憶信息。另外一個(gè)例子是,三菱工業(yè)空調(diào)設(shè)計(jì)采用25加熱規(guī)則和25冷卻規(guī)則。溫度傳感器提供輸入,輸出一個(gè)控制逆變器,一個(gè)壓縮機(jī)氣閥,風(fēng)扇電機(jī)。和以前的設(shè)計(jì)相比,新設(shè)計(jì)的模糊控制器增加五次加熱冷卻速度,降低能耗24%,增加溫度穩(wěn)定性的一個(gè)因素兩個(gè),使用較少的傳感器。日本人對模糊邏輯的人情是反映在很廣泛的應(yīng)用范圍上,他們一直在研究或?qū)崿F(xiàn):例如個(gè)性和筆跡識別光學(xué)模糊系統(tǒng),機(jī)器人,聲控機(jī)器人直升飛機(jī)。模糊系統(tǒng)的相關(guān)研究工作也在美國和歐洲進(jìn)行著。美國環(huán)境保護(hù)署分析了模糊控制節(jié)能電動機(jī),美國國家航空和宇宙航行局研究了模糊控制自動太空對接。仿真結(jié)果表明,模糊控制系統(tǒng)可大大降低燃料消耗。如波音公司、通用汽車、艾倫布拉德利、克萊斯勒、伊頓,和漩渦了模糊邏輯用于低功率冰箱、改善汽車變速箱。在1995年美泰克公司推出的一個(gè)“聰明” 基于模糊控制器洗碗機(jī)，“一站式感應(yīng)模塊”包括熱敏電阻器,用來溫度測量。電導(dǎo)率傳感器,用來測量離子洗滌劑水平存在于洗。分散和濁度傳感器用來檢測透射光測量失禁的洗滌,以及一個(gè)磁致伸縮傳感器來讀取旋轉(zhuǎn)速率。這個(gè)系統(tǒng)確定最優(yōu)洗周期任何載荷,獲得最佳的結(jié)果用最少的能源、洗滌劑、和水。研究和開發(fā)還繼續(xù)模糊應(yīng)用軟件,作為反對固件設(shè)計(jì),包括模糊專家系統(tǒng)模糊邏輯與整合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和所謂的自適應(yīng)遺傳軟件系統(tǒng),其最終目的是建立“自主學(xué)習(xí)”模糊控制系統(tǒng)。黃石理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）外文文獻(xiàn)翻譯模糊集輸入變量在一個(gè)模糊控制系統(tǒng)是集映射到一般由類似的隸屬度函數(shù),稱為“模糊集”。轉(zhuǎn)換的過程中,一個(gè)干脆利落的輸入值模糊值稱為“模糊化”。一個(gè)控制系統(tǒng)也有各種不同的類型開關(guān)或“開關(guān)”,連同它的模擬輸入輸入,而這樣的開關(guān)輸入當(dāng)然總有一個(gè)真實(shí)的價(jià)值等于要么1或0,但該方案能對付他們,簡單的模糊函數(shù),要么發(fā)生一個(gè)值或另一個(gè)。賦予了“映射輸入變量的隸屬函數(shù)和進(jìn)入真理價(jià)值,單片機(jī)然后做出決定為采取何種行動基于一套“規(guī)則”,每一組的形式。在一個(gè)例子里,有兩個(gè)輸入變量是“剎車溫度”和“速度”,定義為模糊集值。輸出變量,“制動壓力” ,也定義為一個(gè)模糊集,有價(jià)值觀像“靜”、“稍微增大” “略微下降”,等等。這條規(guī)則本身很莫名其妙,因?yàn)樗雌饋砗孟窨梢允褂?，會干擾到與模糊,但要記住,這個(gè)決定是基于一套規(guī)則。所有的規(guī)則都調(diào)用申請,使用模糊隸屬度函數(shù)和誠實(shí)得到輸入值,確定結(jié)果的規(guī)則。這個(gè)結(jié)果將被映射成一個(gè)隸屬函數(shù)和控制輸出變量的真值。這些結(jié)果相結(jié)合,給出了具體的(“脆”)的答案,實(shí)際的制動壓力,一個(gè)過程被稱為解模糊化，結(jié)合了模糊操作規(guī)則 “推理“描述”模糊專家系統(tǒng)”。傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)是基于數(shù)學(xué)模型的控制系統(tǒng),描述了使用一個(gè)或更多微分方程確定系統(tǒng)回應(yīng)其輸入。這類系統(tǒng)通常被作為“PID控制器”他們是產(chǎn)品的數(shù)十年的發(fā)展建設(shè)和理論分析,是非常有效的。如果PID和其他傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)是如此的先進(jìn),何必還要模糊控制嗎?它有一些優(yōu)點(diǎn)。在許多情況下,數(shù)學(xué)模型的控制過程可能不存在,或太“貴”的認(rèn)識論的計(jì)算機(jī)處理能力和內(nèi)存,與系統(tǒng)的基于經(jīng)驗(yàn)規(guī)則可能更有效。此外,模糊邏輯都適合低成本實(shí)現(xiàn)基于廉價(jià)的傳感器、低分辨率模擬/數(shù)字轉(zhuǎn)換器,或8位單片機(jī)芯片onechip 4比特。這種系統(tǒng)可以很容易地通過增加新的規(guī)則升級來提高性能或添加新功能。在許多情況下,模糊控制可以用來改善現(xiàn)有的傳統(tǒng)控制器系統(tǒng)通過增加了額外的情報(bào)電流控制方法。模糊控的細(xì)節(jié)模糊控制器是很簡單的理念上。它們是由一個(gè)輸入階段,一個(gè)處理階段,一個(gè)輸黃石理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）外文文獻(xiàn)翻譯出階段。地圖傳感器輸入級或其他輸入,比如開關(guān)等等,到合適的隸屬函數(shù)和真理的價(jià)值。每一個(gè)適當(dāng)?shù)募庸るA段調(diào)用規(guī)則和產(chǎn)生的結(jié)果對每個(gè)人來說,然后結(jié)合結(jié)果的規(guī)則。最后,將結(jié)果輸出階段相結(jié)合的具體控制輸出回他的價(jià)值。最常見的形狀是三角形的隸屬度函數(shù),盡管梯形和貝爾曲線也使用,但其形狀通常比數(shù)量更重要曲線及其位置。從三人至七人通常是適當(dāng)?shù)母采w曲線所需要的范圍的一個(gè)輸入值,或“宇宙的話語“在模糊術(shù)語。作為討論之前,加工階段是基于規(guī)則的集合的形式邏輯IFThen規(guī)則。作為一個(gè)例子,解釋一個(gè)規(guī)則,因?yàn)槿绻?溫度是“冷”),那么(加熱器是“高”)由第一階表達(dá)式冷(x)→高(y)和假設(shè)r是一個(gè)輸入這樣冷(r)是假的。然后公式冷(r)→高(t)是適用于任何一個(gè)師,因此任何不正確的控制提供了一種給r。很明顯,如果我們考慮系統(tǒng)的先例的規(guī)則類定義一個(gè)分區(qū)這樣一個(gè)自相矛盾的現(xiàn)象不會出現(xiàn)。在任何情況下它有時(shí)是不考慮兩個(gè)變量x和y在一條規(guī)則沒有某種功能的依賴。嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬚?dāng)化中給出的模糊控制Hajek的書,被描繪成一個(gè)模糊控制理論的基本Hajek邏輯。在2005 Gerla模糊控制邏輯方法,提出了一種基于以下的想法。f模糊函數(shù)表示的系統(tǒng)與模糊控制相結(jié)合,即:給定輸入r,s(y)=f(r,y)是模糊集合可能的輸出。然后給出一個(gè)可能的輸出的t,我們把f(r,t)為真理程度的表示。更多的是任何系統(tǒng)的IfThen規(guī)則可轉(zhuǎn)化為一個(gè)模糊的程序,在這種情況下模糊函數(shù)f模糊謂詞的解釋很好(x,y)在相關(guān)的最小模糊Herbrand模型。以這樣一種方式成為一個(gè)章模糊控制的模糊邏輯編程。學(xué)習(xí)過程成為一個(gè)問題屬于歸納邏輯理論。黃石理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）外文文獻(xiàn)翻譯Fuzzy Control From Wikipedia November 2011OverviewFuzzy logic is widely used in machine term itself inspires a certain skepticism, sounding equivalent to ”halfbaked logic“ or ”bogus logic“, but the ”fuzzy“ part does not refer to a lack of rigour in the method, rather to the fact that the logic involved can deal with concepts that cannot be expressed as ”true“ or ”false“ but rather as ”partially true“.Although genetic algorithms and neural networks can perform just as well as fuzzy logic in many cases, fuzzy logic has the advantage that the solution to the problem can be cast in terms that human operators can understand, so that their experience can be used in the design of the makes it easier to mechanize tasks that are already successfully performed by and applicationsFuzzy logic was first proposed by Lotfi of the University of California at Berkeley in a 1965 elaborated on his ideas in a 1973 paper that introduced the concept of ”linguistic variables“, which in this article equates to a variable defined as a fuzzy research followed, with the first industrial application, a cement kiln built in Denmark, ing on line in systems were largely ignored in the they were associated with artificial intelligence, a field that periodically oversells itself, especially in the mid1980s, resulting in a lack of credibility within the mercial Japanese did not have this in fuzzy systems was sparked by Seiji Yasunobu and Soji Miyamoto of Hitachi, who in 1985 provided simulations that demonstrated the superiority of fuzzy control systems for the Sendai ideas were adopted, and fuzzy systems were used to control accelerating, braking, and stopping when the line opened in event in 1987 helped promote interest in fuzzy an international meeting of fuzzy researchers in Tokyo that year, Takeshi Yamakawa demonstrated the use of fuzzy control, through a set of simple dedicated fuzzy logic chips, in an ”inverted pendulum“ is a classic control problem, in which a vehicle tries to keep a pole mounted on its top by a hinge upright by moving back and were impressed with this demonstration, as well as later experiments by Yamakawa in which he mounted a wine glass containing water or even a live mouse to the top of the system maintained stability in both eventually went on to organize his own fuzzysystems research lab to help exploit his patents in the such demonstrations, Japanese engineers developed a wide range of fuzzy systems for both industrial and consumer 1988 Japan established黃石理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）外文文獻(xiàn)翻譯the Laboratory for Internatio