模糊逻辑和模糊推理

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模糊逻辑中如何解模糊化

标签:文库时间:2024-10-07
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利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。在传统的控制领域里,控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键,系统动态的信息越详细,则越能达到精确控制的目的。然而,对于复杂的系统,由于变量太多,往往难以正确的描述系统的动态,于是工程师便利用各种方法来简化系统动态,以达成控制的目的,但却不尽理想。换言之,传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力,但对于过于复杂或难以精确描述的系统,则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。

自从Zadeh发展出模糊数学之后,对于不明确系统的控制有极大的贡献,自七○年代以后,便有一些实用的模糊控制器相继的完成,使得我们在控制领域中又向前迈进了一大步,在此将对模糊控制理论做一番浅介。

编辑本段 概述 编辑本段 3.1概念

图3.1为一般控制系统的架构,此架构包含了五个主要部分,即:定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化,底下将就每一部分做简单的说明: (1) 定义变量

也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作,例如在一般控制问题上,输入变量有输出误差E与输出误差之变化率CE,而控制变量则为下一个状态之输入U。其中E、CE、U统称为模糊变量。 (2) 模糊化(fuz

第五章 模糊推理及模糊控制

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学习模糊数学的好资料

第五章 糊模理及模糊控制推一、言变量、语语言限词定模糊、题命二 模糊推理、几的种推规断 则、三糊模理推的中amMdani方 法四、 糊模与去化模化五、糊 糊控模简介制

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、一言变语、语量限言词定模糊、题命 语言量(变inguistiLc Variable)可以取语值言变的称为量语言变量 如:例 温是个语言变量度,取值可以是其:很高、高、中适、不高、、低低很;等速车是个言语量,其取值可以是变:慢、很慢一、、般快飞快等、语言变量的取。通常称值为言值语。

:注语言在值本质上是糊模集。

语言限

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定(词iLngusiti Quacntfier)i对语言值进行修饰定的词称限为语言定词限

。如例非:、差常不、很多、有点、略等微。两类本基的限定词:[ A (x]) 21 .非常很), (义为:定 (常A)非(x=其中A)为个一语值所对应言模糊集. 的. 有点(2微), 略定为义:( 点有)Ax() A=( ).x

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例. 1设 X 1,{2,34,,}5小 , 1 /1 0.8 / 2 0 6 /. 304 . / 042 /. .5则非:小常 1/ 1 064.

模糊推理系统在DSP上的实现和优化

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您的论文得到两院院士关注

文章编号:1008-0570(2007)03-2-0177-03

DSP开发与应用

模糊推理系统在DSP上的实现和优化

RealizationandoptimizationofFuzzyInferencesysteminDSP

(吉林大学)武星星

朱喜林李晓梅

WUXINGXINGZHUXILINLIXIAOMEI

摘要:提出了一种便捷的模糊推理系统在DSP(数字信号处理器)上的实现方法,详述了利用MATLAB的模糊逻辑工具箱对模糊系统建模、算法模拟及在TMS320VC5509系统上的实现过程,对实现中遇到的问题给出了相应的解决方法。结合程序特点和硬件结构对代码进行了优化。通过实例证明,按此方法在DSP上实现的模糊推理系统和在MATLAB中算法模拟的输出一致,优化后代码的运行时间减少了约四分之一。

关键词:模糊推理系统;数字信号处理器;MATLAB;代码优化

文献标识码:A中图分类号:TP273

Abstract:AnimblemethodtorealizefuzzyinferencesysteminDSPwasadvanced.Wholeprocessofmodelingfuzzyinferencesystem

withfuzzylogi

模糊逻辑控制作业

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《智能控制技术》平时作业题

2016年4月1日

学号______________ 姓名

题一: 设被控对象的传递函数为

1G(s)?

1000s2?44s?1)(1)针对阶跃输入R(s)?5/s,设计模糊监督PID控制系统,使得系统输出的超调量??2%,进行系统仿真。

(2)已知条件和性能指标同(1),设计模糊监督模糊控制系统,进行系统仿真,同(1)的仿真结果进行比较。 题二:设被控对象的传递函数为

G(s)?s2?2?p?ps??p2

Kp式中,KP?1,?P?0.707,?P?1。参考模型为一阶系统

KrM(s)?K?1,ar?1。系统参考输入为r(t)?sin(0.6t)。

s?ar,r(1)针对G(s)设计一个直接模糊控制器(非自适应),使得对象的输出尽可能接近参考模型的性能指标。模糊控制器为二维模糊控制器,其输入变量为偏差e?r?y,r为系统参考输入,y为

?(kT)?被控对象输出;偏差变化e向差分近似)。

e(kT)?e(kT?T)(用一阶后

T(2)针对G(s)设计模糊模型参考学习自适应控制系统,使得对

象输出跟踪参考模型输出并尽可能地靠近它。将(1)中所设计的模糊控制器作为初始模糊控制器

模糊语

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一、模糊语言在商务英语中遵守的原则

质准则要求努力使提供的信息是真实的,不要说自知虚假的话,不要缺乏足够证据的话。商贸英语一般情况下用于不同国度间的外贸公司相互往来及业务联系,其最终目的是达成商品买卖或者服务交易。所以无论是书面信函还是用于商务谈判中的会话,大的方面可能涉及国家的对外政策、公司的信誉和公司间的关系,小的方面通常涉及商品数量、质量、价格、交易条件等内容。因此,内容应该是真实可靠的。商务英语中的模糊语言的使用正是遵循了该准则。看看下面这个例子:

The market investigation suggests that there is a steady demand for silk garments of high quality in the American market.市场调查研究显示,在美国市场对高质量的丝绸服装有稳定的需求。

suggest在这句上下文中,表达“显示、暗示”的意义,它恰如其分地说明了对市场调查研究的结论只不过是隐含其中的主观分析。根据质准则,提供的信息必须是真实的,不要说自知虚假的话,不要缺乏足够证据的话。这里的市场调查便是证据,同时suggest这一意义模糊的动词的使用使读

模糊控制仿真

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智 能 控 制 实 验 报 告

模糊控制器的仿真

一.实验目的

1.了解模糊控制的原理

2.学习Matlab模糊逻辑工具箱的使用 3.使用工具箱进行模糊控制器的仿真 二.实验设备

1.计算机

2.Matlab软件

3.window 7操作系统 三.实验原理

模糊逻辑控制又称模糊控制,是以模糊集合论,模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一类计算机控制策略,模糊控制是一种非线性控制。图1-1是模糊控制系统基本结构,由图可知模糊控制器由模糊化,知识库,模糊推理和清晰化(或去模糊化)四个功能模块组成。 针对模糊控制器每个输入,输出,各自定义一个语言变量。因为对控制输出的判断,往往不仅根据误差的变化,而且还根据误差的变化率来进行综合评判。所以在模糊控制器的设计中,通常取系统的误差值e和误差变化率ec为模糊控制器的两个输入,则在e的论域上定义语言变量“误差E” ,在ec的论域上定义语言变量“误差变化EC” ;在控制量u的论域上定义语言变量“控制量U” 。

通过检测获取被控制量的精确值,然后将此量与给定值比较得到误差信号e,对误差取微分得到误差变化率ec,再经过模糊化处理把分明集输入量转换为模糊集输入量,模糊输入变量根据预先设定的模糊规则,

MATLAB模糊逻辑工具箱及函数调用方法

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4 MATLAB模糊工具箱介绍

Fuzzy Logic工具箱功能非常强大,利用它人们可以方便地建立模糊逻辑推理系统,并对其进行测试。这里我们主要介绍它提供的5个图形化的系统设计工具。

4.1模糊推理系统编辑器

启动模糊推理系统编辑器(FISE, Fuzzy Inference SystemEditer)的方法有两种,在MATLAB的命令窗口中输入“fuzzy”命令或者依次点击MATLAB软件左下角的“Start”,“Toolboxes”,“Fuzzy Logic”也可打开FISE,然后双击FIS Editor Viewer项。FISE的图形界面如下图14示。

图1FISE图形界面

4.2隶属函数编辑器

在MATLAB的命令界面输入“mfedit”命令或者在模糊推理系统编辑器的“File”

?“Edit/Membership Functions”或者双击图14中红色矩形,都可打开隶属函数

编辑器。通过该编辑器可以设定和变更输入/输出语言变量的各自的语言值的隶属函数的类型及参数。如下图15所示。

图2隶属函数编辑器界面

4.3模糊规则编辑器

在MATLAB的命令界面中输入“ruleedit”命令或者利用模糊推理系统编辑

器的“File”?“Edit/R

模糊数学

标签:文库时间:2024-10-07
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模糊分类的方法及其应用

摘要 本文总结了模糊传递闭包法、直接聚类法、最大树法以及编网法四种分类方法的基本步骤及其应用。并且通过用不同的方法对同一示例进行求解,说明并得到不同的分类方法分类结果是完全一样的。同时使读者对模糊分类的方法有一定的了解.

关键字 模糊数学;模糊分类;方法;应用

The method of fuzzy classification and its application

Abstract This paper summarizes the basic steps of classification and its application of four classification such as the fuzzy transitive closure method, the direct classification method, the maximum tree cluster method and the netting method. And by using different methods to solve the same example to illustrate and get th

模糊数学

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模糊分类的方法及其应用

摘要 本文总结了模糊传递闭包法、直接聚类法、最大树法以及编网法四种分类方法的基本步骤及其应用。并且通过用不同的方法对同一示例进行求解,说明并得到不同的分类方法分类结果是完全一样的。同时使读者对模糊分类的方法有一定的了解.

关键字 模糊数学;模糊分类;方法;应用

The method of fuzzy classification and its application

Abstract This paper summarizes the basic steps of classification and its application of four classification such as the fuzzy transitive closure method, the direct classification method, the maximum tree cluster method and the netting method. And by using different methods to solve the same example to illustrate and get th

模糊控制心得

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模糊控制的心得体会

一、模糊控制的定义

所谓模糊控制,就是对难以用已有规律描述的复杂系统,采用自然语言(如大、中、小)加以叙述,借助定性的、不精确的及模糊的条件语句来表达,模糊控制是一种基于语言的智能控制。

模糊控制是近代控制理论中建立在模糊集合理论基础上的一种基于语言规则与模糊推理的控制理论,是智能控制的一个重要分支。

二、模糊控制的发展史

模糊理论(Fuzzy Logic)是在美国加州大学教授L.A.Zadeh于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的,主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。美国加州大学的L.A.Zadeh教授在1965年发表了著名论文,文中首次提到了表达事物模糊性的重要概念:隶属函数。从而突破了19世纪末笛卡尔的经典集合理论,奠定了模糊理论的基础。1966年P.N.Marinos发表模糊逻辑的研究报告。1974年L.A.Zadeh发表模糊推理的研究报告。从此,模糊理论成了一个热门的课题。1974年,英国的E.H.Mamdani首次用模糊逻辑和模糊推理实现了世界上第一个实验性的蒸汽机控制,并取得了比传统的直接数字控制算法更好的效果,从而宣告模糊控制的诞生。1980年丹麦的L.P.Holm