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基于Matlab的洗衣机模糊控制 - 副本

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基于MATLAB的洗衣机模型模糊设计控制 一、问题描述 随着现代社会生活节奏的不断加快和人们生活水平的不断提高，人们对各种方便、快捷的家用电器需求量越来越大，为了提高人们的生活效率，全自动洗衣机应运而生。洗衣机的技术发展日新月异，产品类型众多，但是从总体来看，人们对洗衣机的基本要求应该是：省时、省电、省水、磨损率小、操作方便、功能完善等。模糊控制洗衣机不仅实现了洗衣机的全面自动化，也提高了洗衣的质量，具有很强的实用性和较好的发展前景。 本设计就是围绕着智能洗衣机进行研究。本课题的主要目的就是设计一个比较合理的洗衣机模糊控制器，这种采用模糊控制的洗衣机能够自动检测洗衣桶内水的脏污程度和污渍性质（油污或者泥污）；能自动预选洗涤时间，并适时调整这些运行参数，以达到最佳的洗涤效果。

二、解决方案 本课题的主要是通过模糊控制来对洗衣机进行控制，通过MATLAB对其仿真。课题的主要目的是设计一个比较合理的洗衣机模糊控制器，这种采用模糊控制的洗衣机能够自动检测洗衣桶内水的脏污程度和污渍性质（油污或者泥污）；能自动预选水位和洗涤时间，并能够进行整个洗涤过程中实施监控，并适时调整这些运行参数，以达到最佳的洗涤效果。模糊控制器的组成框图如图1所示

图1 数据库 规则库

模糊化接口 解模糊接口 推理机 输入 输出 1

三、实现步骤 本设计选用两输入单输出模糊控制器。控制器的输入为衣物的污泥和油脂，输出为洗涤时间。 将污泥分为3个模糊集：SD(污泥少)，MD（污泥中），LD（污泥多）；将油脂分为3个模糊集：NG（油脂少），MG（油脂中），LG（油脂多）；将输出的洗涤时间分为5个模糊集：VS（很短），S（短），M（中等），L（长），VL（很长）。

1、定义隶属函数 污泥含量选用如下隶属函数：









50/5050/10050/50/50xxxx

x

xx

μ

LDMDSD污泥

1005010050500500xx

xx

采用三角隶属函数可实现污泥的模糊化采用Matlab仿真，如图2所示。

图2 油脂含量选用如下隶属函数： 







50/5050/10050/50/50yyyy

y

yy

LGMGNG

油脂

1005010050500500yy

yy

采用三角形隶属函数实现油脂的模糊化采用Matlab仿真，如图3所示。

010203040506070809010000.10.20.30.40.50.60.70.80.91xDegree of membership 2 图3 洗涤时间选用如下隶属函数： 









20/4020/6015/2515/4015/1015/2510/10/10zzzzzzz

z

zzz

zz

VLLMSVS

洗涤时间

604060404025402525102510100100zzzz

zzzz

采用三角形隶属函数实现洗涤时间的模糊化采用Matlab仿真，如图4所示。

图4

010203040506070809010000.10.20.30.40.50.60.70.80.91yDegree of membership

010203040506000.10.20.30.40.50.60.70.80.91zDegree of membership 3

根据人的操作经验设计模糊规则，模糊规则设计的标准为：“污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长”；“污泥适中，油脂适中，洗涤时间适中”；“污泥越少，油脂越少，洗涤时将越短”。 根据模糊规则设计标准，建立模糊规则表，见表1。 表1 洗衣机模糊规则 洗 涤 时 间 z 污 泥 x SD MD LD 油 脂 y

NG MG LG VS* S M M M L L L VL

第 * 条规则为：“IF 衣物污泥少 且 油脂少 THEN 洗涤时间很短”。

2、模糊推理 分以下几步进行 （1）规则匹配

假定当前传感器测得的信息为：0x（污泥）=60，0y（油脂）=70，分别代入所属的隶属函数中，求隶属度为 5460MD，5

1

60LD

5370GM，5

2

70LG

通过上述4种隶属度，可得到4条匹配的模糊规则，见表2。 表2 模糊推理结果 洗 涤 时 间 z 污 泥 x SD MD(3/5) LD(1/5)

油 脂 y

SD 0 0 0 MD(3/5) 0 )(zM )(z

L

LG(2/5) 0 )(z

L )(z

VL

（2）规则触发 由表3-2可知，被触发的规则有4条，即 Rule 1：IF y is MD and x is MG THEN z is M Rule 2：IF y is MD and x is LG THEN z is L Rule 3：IF y is LD and x is MG THEN z is L Rule 4：IF y is LD and x is LG THEN z is VL 4

（3）规则前提推理 在同一条规则内，前提之间通过“与”的关系得到规则结论。前提的可信度之间通过取小运算，得到每一条规则总前提的可信度为 规则1 前提的可信度为：min(4/5,3/5) = 3/5 规则2 前提的可信度为：min(4/5,2/5) = 2/5 规则3 前提的可信度为：min(1/5,3/5) = 1/5 规则4 前提的可信度为：min(1/5,2/5) = 1/5 由此得到洗衣机规则前提可信度表，即规则强度表，见表3。 表3 规则前提可信度 洗 涤 时 间 z 污 泥 x

SD MD(4/5) LD(1/5) 油 脂 y NG 0 0 0 MG(3/50 0 3/5 2/5

LG(1/5) 0 1/5 1/5

（4）将上述两个表进行“与”运算 得到每条规则总的可信度输出，见表4。 表4 规则总的可信度 洗 涤 时 间 污 泥 x SD MD(4/5) LD(4/5) 油 脂 y

NG 0 0 0 MG(3/5) 0 min()(53zM，) min()(52zL，)

LG(2/5) 0 min()(51zL，) min()(51zVL，)

（5）模糊系统的输出 模糊系统总的可信度为各条规则可信度推理结果的并集，即



)(5min)(5min)(52min)(53minmax)(zzzzzVLLLMagg，，，，，1,1,

=)(5min)(52min)(53minmaxzzzVLLM，，，，1,[11] 可见，有3条规则被触发。 5

1.0 4/5 MD MG (a)规则M MD LG LG LD L VL 1.0 (b)规则(c)规则

100

100

1.0

1.0 1.0 1.0

1.0 1.0 1.0 100

1000 6100100z z 6z 42110 0

0 0 0

0 0 0





4/5

3/5 3/5

2/5 2/5 1/5 1/5

2/5

（6）反模糊化 模糊系统总的输出)(zagg实际上是3个规则推理结果的并集，需要进行反模糊化，才能得到更精确的推理结果。下面以最大平均法为例，进行反模糊化。 洗衣机的模糊推理过程如图3-4和图3-5所示。由图可知，洗涤时间隶属度

最大值为53。将53代入洗涤时间隶属度函数中的)(zM，得到规则前提

隶属度53与规则结论隶属度)(zM的交点，即

531540)(531510)(zzzzMM，

得到311921，zz 采用最大平均法，可得精确输出为

2523119221zzz 即所需要的洗涤时间为25分钟

图5 洗衣机的3个规则被触发

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基于MATLAB的洗衣机模糊控制设计PPT(精选)23页PPT

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基于MATLAB的洗衣机模糊控制设计PPT （精选） Nhomakorabea•
46、寓形宇内复几时，曷不委心任去 留。
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47、采菊东篱下，悠然见南山。
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48、啸傲东轩下，聊复得此生。
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49、勤学如春起之苗，不见其增，日 有所长 。
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50、环堵萧然，不蔽风日；短褐穿结 ，箪瓢 屡空， 晏如也 。
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
谢谢！
用 Matlab 的 Fuzzy 工具箱实现模糊控制

用 Matlab 的 Fuzzy 工具箱实现模糊控制

用 Matlab 的 Fuzzy 工具箱实现模糊控制Matlab, Fuzzy, 模糊控制, 工具箱用Matlab 中的Fuzzy 工具箱做一个简单的模糊控制，流程如下：1、创建一个FIS (Fuzzy Inference System ) 对象，a = newfis(fisName,fisType,andMethod,orMethod,impMethod, aggMethod,defuzzMethod)一般只用提供第一个参数即可，后面均用默认值。

2、增加模糊语言变量a = addvar(a,'varType','varName',varBounds)模糊变量有两类：input 和output。

在每增加模糊变量，都会按顺序分配一个index，后面要通过该index 来使用该变量。

3、增加模糊语言名称，即模糊集合。

a = addmf(a,'varType',varIndex,'mfName','mfType',mfParams)每个模糊语言名称从属于一个模糊语言。

Fuzzy 工具箱中没有找到离散模糊集合的隶属度表示方法，暂且用插值后的连续函数代替。

参数mfType 即隶属度函数(Membership Functions)，它可以是Gaussmf、trimf、trapmf等，也可以是自定义的函数。

每一个语言名称也会有一个index，按加入的先后顺序得到，从 1 开始。

4、增加控制规则，即模糊推理的规则。

a = addrule(a,ruleList)其中ruleList 是一个矩阵，每一行为一条规则，他们之间是ALSO 的关系。

假定该FIS 有N 个输入和M 个输出，则每行有N+M+2 个元素，前N 个数分别表示N 个输入变量的某一个语言名称的index，没有的话用0 表示，后面的M 个数也类似，最后两个分别表示该条规则的权重和个条件的关系，1 表示AND，2 表示OR。

智能控制实验-模糊控制

智能控制实验-模糊控制

实验一 洗衣机的模糊控制仿真一、实验目的本实验要求在学生掌握模糊控制器基本工作原理和设计方法基础上，熟悉MALAB 中的模糊控制工具箱，能针对实际问题设计模糊控制器，建立模糊控制系统，训练学生综合运用计算机来解决一些实际问题的能力。

二、实验设备计算机一台、MATLAB 软件三、实验要求设计一个模糊控制器，根据衣物的泥污和油污程度，输出衣物的洗涤时间，通过改变控制参数的大小，观察模糊控制的性能。

四、实验步骤1．确定模糊控制器的结构选用两输入单输出模糊控制器，控制器的输入为衣物的泥污和油污，输出为洗涤时间。

2. 定义输入、输出模糊集 将泥污分为三个模糊集：泥污少SD 、泥污中MD 、泥污大LD ；油污分为三个模糊集：油污少SG 、油污中MG 、油污大LG ；将洗涤时间分为五个模糊集：很短VS 、短S 、中等M 、长L 、很长VL 。

3. 定义隶属度函数选用三角形隶属度函数实现泥污、油污和洗涤时间的模糊化：(50)/50050/50050(100)/505010050100(50)/50x x x x x x x x μμμμ=-⎧≤≤⎪≤≤⎧⎪==⎨⎨-<≤⎩⎪⎪<≤=-⎩SD MD 泥污LD (50)/50050/50050(100)/505010050100(50)/50x x x x x x x x μμμμ=-⎧≤≤⎪≤≤⎧⎪==⎨⎨-<≤⎩⎪⎪<≤=-⎩SG MG 油污LG(50)/50010/50010(100)/501025/501025(100)/5025402540/504060(100)/504060(50)/50x z x z x z x z x z z x z x z x μμμμμμ=-⎧≤≤⎪⎧≤≤⎪=⎨⎪-<≤⎩⎪≤≤⎧⎪==⎨⎨-<≤⎩⎪⎪≤≤⎧⎪=⎨<≤-⎪⎩⎪≤≤=-⎩SG MG MG 洗涤时间MG LG实验结果：实验分析：6.模糊推理因模糊控制规则表对称，所以上图为input1 和input2分别为50时input2和input1与洗涤时间的关系。

基于MATLAB的模糊PID控制器的设计

基于MATLAB的模糊PID控制器的设计

基于MATLAB的模糊PID控制器的设计模糊PID控制器是一种常用的控制算法，可以解决传统PID控制器在非线性系统中效果不佳的问题。

在MATLAB中，可以使用fuzzylogic工具箱来设计模糊PID控制器。

模糊PID控制器的设计过程分为三个步骤：建立模糊系统、设计控制器和性能评估。

接下来，设计模糊PID控制器。

在MATLAB中，可以使用fuzzy工具箱提供的mamdani和sugeno两种模糊控制器类型。

其中，mamdani模糊控制器基于模糊规则的if-then逻辑，而sugeno模糊控制器使用模糊规则来计算模糊输出。

根据系统的具体需求，可以选择合适的模糊控制器类型，并设置相应的参数。

同时，可以使用模糊控制器设计工具来对模糊控制器进行优化和调整。

最后，对设计的模糊PID控制器进行性能评估。

在MATLAB中，可以使用模拟仿真工具对模糊PID控制器进行测试和评估。

具体方法是将模糊PID控制器与待控制的系统进行耦合，观察系统的响应和控制效果，并评估其性能和稳定性。

可以通过调整模糊PID控制器的参数和模糊规则来改善控制效果。

总之，基于MATLAB的模糊PID控制器设计包括建立模糊系统、设计控制器和性能评估三个步骤。

通过合理设置模糊输入、模糊输出和模糊规则，可以有效地解决非线性系统的控制问题。

同时，利用MATLAB提供的模糊控制器设计工具和性能评估工具，可以对模糊PID控制器进行优化和改进，以达到更好的控制效果和稳定性。