【正文】 zVL?⑤ 模糊系統(tǒng)總的輸出 模糊系統(tǒng)總的輸出為各條規(guī)則推理結(jié)果的并 ， 即 ??????????????))(,51m i n ()),(,52m i n ()),(,53m i n (m a x))(,51m i n ()),(,51m i n ()),(,52m i n ()),(,53m i n (m a x)(zzzzzzzzVLLMVLLLMagg????????⑥ 反模糊化 模糊系統(tǒng)總的輸出實(shí)際上是三個規(guī)則推理結(jié)果的并集 ， 需要進(jìn)行反模糊化 ， 才能得到精確的推理結(jié)果 。 下面以最大平均法為例 ，進(jìn)行反模糊化 。 將 帶入洗滌時間隸屬函數(shù)中的 ，得到規(guī)則前提隸屬度 與規(guī)則結(jié)論隸屬度 的交點(diǎn)： ， 得： ， 。 采用最大平均法 ， 可得精確輸出 53?? )(zM?53??)(zM?531510)( ??? zzM? 531540)( ??? zzM?252 31192* 21 ????? zzz191 ?z 312 ?z仿真實(shí)例：采用 MATLAB中模糊控制工具箱中的模糊命令設(shè)計洗衣機(jī)模糊控制系統(tǒng) ， 采用本節(jié)的隸屬函數(shù) ， 按上述步驟設(shè)計模糊系統(tǒng) 。 取 x=60， y=70， 反模糊化采用重心法 ，模糊推理結(jié)果為 。 利用模糊命令ruleview可實(shí)現(xiàn)模糊控制的動態(tài)仿真 。 動態(tài)仿真模糊系統(tǒng)如圖 416所示 。 仿真程序： 圖 416 動態(tài)仿真模糊系統(tǒng) 第 5節(jié) 模糊自適應(yīng)整定 PID控制 模糊自適應(yīng)整定 PID控制原理 ? 見 WORD文檔。 第 6節(jié) Sugeno模糊模型 Sugeno模糊模型 傳統(tǒng)的模糊系統(tǒng)為 Mamdani模糊模型，輸出為模糊量。 Sugeno模糊模型輸出隸屬函數(shù)為 constant或 linear，其函數(shù)形式為： 它與 Mamdani模型的區(qū)別在于： （ 1）輸出變量為常量或線性函數(shù)； （ 2）輸出為精確量。 baxyay??? Sugeno模糊模型的設(shè)計 設(shè)輸入 ， ， 將它們模糊化為兩個模糊量：小 ， 大 。 輸出為輸入的線性函數(shù) ， 模糊規(guī)則為： 3yx t h e n Z s m a l l Y a n d s m a l l 為X If ??為1yx t h e n Z b i g Y a n d s m a l l 為X If ???為22 y t h e n Z s m a l l Y a n d b i g 為X If ??為62 t h e n Z b i g Y a n d b i g 為X If ??? yx為? ?5,0?X ? ?10,0?Y仿真設(shè)計： 根據(jù)上述規(guī)則設(shè)計一個二輸入、單輸出的Sugeno模型，可觀察到輸入輸出隸屬函數(shù)曲線。 仿真結(jié)果如圖所示。 仿真程序： 0 0 . 5 1 1 . 5 2 2 . 5 3 3 . 5 4 4 . 5 500 . 20 . 40 . 60 . 81xMF Degree of input 1l i t t l e b i g0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1000 . 20 . 40 . 60 . 81xMF Degree of input 2l i t t l e b i g圖 Sugeno模糊推理系統(tǒng)的輸入隸屬函數(shù)曲線 01234505100510XYZ圖 Sugeno模糊推理系統(tǒng)的輸入 /輸出曲線 ? 第 7節(jié) 基于 Sugeno模糊模型的倒立擺模糊控制 ? ? 倒立擺模型的局部線性化 ? ? 當(dāng)?shù)沽[的擺角和擺速很小時 ， 其模型可進(jìn)行線性化 ，從而可實(shí)現(xiàn)基于 Sugeno模糊模型的倒立擺模糊控制 。 ? 倒立擺的動力學(xué)方程為： 1211221221c o s3/4)c o s (2/)2s i n ()s i n (xa m lluxaxa m l xxgxxx???????? 其中 表示擺與垂直線的夾角 ， ， 表示擺的擺動角速度 ， ， 為重力加速度 ， ? 為倒立擺的質(zhì)量 ， 為擺長 ， ， 為小車質(zhì)量 ， ? 當(dāng)擺角 和擺速 很小時 ， ? 。 在平面上對倒立擺模型進(jìn)行局部線性化 ，倒立擺的動力學(xué)方程可近似寫為： ua m ll axa m ll gxxx?????3/43/4 1221??1x ??1x 2x?? ???2x 2/ smg ? ml2 )/( Mmla ?? M? ? 11s i n xx ? ? ? 1co s 1 ?x022 ?amlx? ?? 仿真實(shí)例 取倒立擺參數(shù) ， ， 。令 ，則倒立擺的動力學(xué)方程可表示為如下狀態(tài)方程： 其中 ， 。 則可得到 Sugeno型模糊模型規(guī)則： u= BAxx ????????? 21xxxkgm 2? kgM 8? ml ???????? 08 9 1 10A ???????? ux=x t he n ZRx a nd ZR 為 xIf 21 BA ??為? 選擇期望的閉環(huán)極點(diǎn) ， 采用 ? 的反饋控制 ， 利用極點(diǎn)配置函數(shù) place(A,B,P)， 可以得到系統(tǒng)的反饋增益矩陣 F： 。 ? 根據(jù)倒立擺的模糊建模過程 ， 可以設(shè)計 Sugeno型模糊控制器 ， 其 Sugeno型模糊控制規(guī)則為： ? 利用上述兩種模糊規(guī)則 ， 可設(shè)計基于 Sugeno模糊模型的倒立擺模糊控制系統(tǒng) 。 ? ?ii 1010,1010 ???? Fx??u? ?246 .7 266 2. 7?FFx=u t he n ZRx a nd ZR 為 xIf 21 為? 設(shè)倒立擺的擺角范圍為 度 ， 擺角角速度范圍為 度 /秒 ， 擺角角加速度范圍為 ? 度 /秒 2。 采用三角形隸屬函數(shù)對擺角和擺角角速度進(jìn)行模糊化 。 擺角初始狀態(tài)為 ， 運(yùn)行仿真程序 ， 倒立擺的擺角 、 角速度 、 控制輸出信號及模糊輸入隸屬函數(shù)曲線的仿真結(jié)果如圖所示 。 ? ?1515?? ?202200?? ?2 0 02 0 0?? ?0,第 8節(jié) 模糊控制的應(yīng)用 1 模糊控制在家電中的 應(yīng)用 (1)模糊電視機(jī) (2) 模糊空調(diào) (3) 模糊微波爐 (4) 模糊洗衣機(jī) (5) 模糊電動剃刀 2 模糊控制在過程控制中的 應(yīng)用 (1)工業(yè)爐 (2)石化 (3)煤礦 (4)食品加工行業(yè) 第 9節(jié) 模糊控制發(fā)展概況 模糊控制發(fā)展的幾個轉(zhuǎn)折點(diǎn) 模糊控制的發(fā)展方向 1 FuzzyPID復(fù)合控制 2 自適應(yīng)模糊控制 3 專家模糊控制 4 神經(jīng)模糊控制 5 多變量模糊控制 模糊控制面臨的主要任務(wù)