基于matlab的洗衣机模糊控制器的设计及仿真

基于matｌab的洗衣机模糊控制器的设计及仿真

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期:

?

基于ma ｔla ｂ的洗衣机模糊控制器的设计及仿真

以洗衣机洗涤时间的模糊控制系统设计为例,其控制原理是根据衣物上污泥和油脂的程度，调节洗涤时间,该控制是一个开环的模糊决策过程，模糊控制按以下步骤进行：

1. 确定模糊控制器的结构

选用两输入单输出的模糊控制器。控制器的输入为衣物的污泥和油脂,输出 为洗涤时间。

2. 定义输入、输出的模糊集

将污泥分为3个模糊集:SD （污泥少）,MD （污泥中),L Ｄ（污泥多），取 值为[0,1０0];将油脂分为3个模糊集：NG （油脂少），MG （油脂中)，LG (油脂多），取值为[0,１00];将洗涤时间分为5个模糊集：VS (很短),Ｓ(短),Ｍ（中等），Ｌ(长）,V Ｌ(很长）,取值为[0,６0]。

3. 定义输入、输出隶属函数

选用如下三角形隶属函数可实现污泥的模糊化。

?

采用Ma ｔｌａｂ进行仿真，污泥隶属函数仿真结果如图1所示。 选用如下三角形隶属函数实现油脂的模糊化，如图2所示。

??

??

?

??≤<-=??

?≤<-≤≤=≤≤-==100

5050/)50()(1005050/)100(50050/)(50050/)50()(x x x x x x x x x x x LD

MD SD μμμμ污泥

??

??

?

??≤≤-=??

?≤<-≤≤=≤≤-==100

5050/)50()(1005050/)100(50050/)(50050/)50()(y y y y y y y y y y y LG

MG NG μμμμ油脂

图1污泥隶属函数

图2油脂隶属函数

选用如下三角形隶属函数实现洗涤时间的模糊化，如图３所示。

图3 洗涤时间隶属函数

4. 建立模糊控制规则

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,洗涤时间越短”。

根据前面定义的隶属度函数并且结合以往专家们所取得的经验,定义该模糊控制系统的模糊控制规则,如表1示。

?

????

??

?

?????≤≤-=???≤<-≤≤-=??

?≤<-≤≤-=???≤<-≤≤=≤≤-==604020

/)40()(604020/)60(402515/)25()(402515/)40(251015/)10()(251015

/)25(10010

/)(10010/)10()(z z z z z z z z z z z z z x z z z z z z z VL L M S

VS μμμμμμ洗涤时间

表１ 洗衣机的模糊规则表

规则设置为如下9条：

１． Ｉf (x is SD) and (y is N Ｇ) ｔh ｅn （z is ＶＳ) 2． If （x ｉs MD) ａｎd (ｙ is ＮG) ｔｈen （z is Ｓ) 3. Ｉｆ (x is ＬD) and (y is NG) ｔｈｅn (z is M) 4. If (x is ＳD) and (y i ｓ MG ） t ｈｅn (z ｉs M) 5. If (x ｉｓ ＭD ） and (y ｉｓ MG) ｔh ｅn （z i ｓ M) ６． If （x i ｓ LD) ａｎd （y is ＭG) then （z ｉs Ｌ) 7. If (x is S Ｄ) an ｄ (y is ＬG) t ｈen (ｚ i ｓ L) 8. If (ｘ ｉｓ MD ） and （ｙ ｉs LG) then （ｚ is L) ９. Ｉf (x is ＬD) and (y ｉｓ L Ｇ） ｔh ｅn (ｚ is VL)

5. 仿真结果分析

当取x=60,y=70时，反模糊采用重心法，模糊推理的结果为3３．7。利用模糊命令vie ｗ--rules 可实现模糊控制的动态仿真如下。

洗涤时间ｚ

油脂y

NG

MG LG 污泥 x

ＳD V Ｓ M Ｌ ＭD S Ｍ L LD

M

Ｌ

VL

模糊控制系统及其MATLAB实现

1. 模糊控制的相关理论和概念 1.1 模糊控制的发展 模糊控制理论是在美国加州伯克利大学的L.A.Zadeh 教授于1965 年建立的模糊集合论的数学基础上发展起来的。之后的几年间Zadeh 又提出了模糊算法、模糊决策、模糊排序、语言变量和模糊IF-THEN 规则等理论，为模糊理论的发展奠定了基础。 1975年，Mamdani 和Assilian 创立了模糊控制器的基本框架，并用于控制蒸汽机。 1978年，Holmblad 和Ostergaard 为整个工业过程开发出了第一个模糊控制器——模糊水泥窑控制器。 20世纪80年代，模糊控制开始在工业中得到比较广泛的应用，日本仙台地铁模糊控制系统的成功应用引起了模糊领域的一场巨变。到20世纪90年代初，市场上已经出现了大量的模糊消费产品。 近30 年来, 因其不依赖于控制对象的数学模型、鲁棒性好、简单实用等优点, 模糊控制已广泛地应用到图像识别、语言处理、自动控制、故障诊断、信息检索、地震研究、环境预测、楼宇自动化等学科和领域, 并且渗透到社会科学和自然科学许多分支中去, 在理论和实际运用上都取得了引人注目的成果。 1.2模糊控制的一些相关概念 用隶属度法来定义论域U 中的集合A ，引入了集合A 的0-1隶属度函数，用()A x μ表示，它满足： 1 ()0A x μ?=?? x A x A ∈? 用0-1之间的数来表示x 属于集合A 的程度，集合A 等价与它的隶属度函数()A x μ 模糊系统是一种基于知识或基于规则的系统。它的核心就是由所谓的 IF-THEN 规则所组成的知识库。一个模糊的IF-THEN 规则就是一个用连续隶属度函数对所描述的某些句子所做的IF-THEN 形式的陈述。例如: 如果一辆汽车的速度快，则施加给油门的力较小。 这里的“快”和“较小”分别用隶属度函数加以描述。模糊系统就是通过组合IF-THEN 规则构成的。 构造一个模糊系统的出发点就是要得到一组来自于专家或基于该领域知识的模糊IF-THEN 规则，然后将这些规则组合到单一系统中。不同的模糊系统可采用不用的组合原则。 用隶属度函数表征一个模糊描述后，实质上就将模糊描述的模糊消除了。 模糊控制系统设计的关键在于模糊控制器的设计。模糊控制器的设计主要有三个部分: (1) 输入量的模糊化 所谓模糊化(Fuzzification) 就是先将某个输入测量量的测量值作标准化处理,把该输入测量量的变化范围映射到相应论域中,再将论域中的各输入数据以相应

洗衣机模糊控制

工业洗衣机模糊控制系统技术策略及实现 摘要]介绍了模糊控制这一被称为“21世纪的核心技术”的研究背景;提出了工业洗衣机模糊控制系统开 发的技术策略和设计框架;综述了模糊控制知识库的建立和模糊控制器的设计以及系统的硬件设计和软件 设计. [关键词]工业洗衣机;模糊控制;模块化设计;多任务编程 1 研究的背景和意义 模糊数学和模糊控制的概念是加利福尼亚大学 教授扎德(L A Zadeb)在他的《Fuzzy Sets》、《Algo- rithm》和《A Rationale For Fuzzy Control》等论著 中首先提出[1].1974年英国伦敦大学教授E H Manidani首先应用模糊控制逻辑研制成功模糊控 制器.1979年,英国I J Procyk和E H Manidani研 制成功自组织模糊控制器,标志着模糊控制器“智能 化”程度的进一步提高.1984年年底国际模糊系统 学会成立.模糊控制理论从提出至今虽然只有20 多年,但是无论在模糊理论的算法、模糊推理决策、 工业控制应用、模糊系统集成,以及自学习、自适应 和工程应用方面都取得了长足的进步[2]. 模糊控制是智能控制领域的重要发展方向,模 糊控制技术被称为“21世纪的核心技术”.模糊控制 技术进入商品化,使产品的自动化和智能化水平不 断提高. 工业洗衣机广泛应用于宾馆、饭店、医院、部队、 学校、车站、客运码头等洗涤衣物量大的场所,由于 洗涤容量大、洗涤效率高以及洗净度高等特点,赢得 了越来越大的市场. 对工业洗衣机模糊控制系统的研制与开发,旨 在进一步提高其自动化、智能化程度,将给工业洗衣 机以更强大的生命力.系统的研制开发是以XGQ- 25型全自动洗涤脱水机为原型机,实现洗涤过程的 模糊控制.原型机是程序控制洗涤脱水机,用户根 据不同洗涤物的布质、布量、脏污状况凭经验选择多 个功能键,决策因人而异,洗涤效果自然有差别.采 用模糊控制技术的全自动洗涤脱水机,用电脑全部 或部分代替人脑进行洗涤过程的决策,由计算机进 行模糊判断、推理和决策,并自动生成优化的洗涤方 案,使整个洗涤过程在无需人工干预的情况下自动 完成,而且可以节水、节电、省时、省心.经文献检索 确认,迄今,模糊控制工业洗衣机研制在国内外尚属 空白.因此,笔者的研制成果不仅具有重大的科学 意义,而且可以增强国产工业洗衣机的国内外市场 竞争力.

人工智能-模糊控制全自动洗衣机 -

模糊控制全自动洗衣机 1.模糊控制简介 模糊控制是一种非线性的控制方法,主要针对那些无法取得数学模型或数学模型相当粗糙的系。首先要对被控对象按照人们的经验总结出模糊规则,采用模糊量,借助单片机对这些信息按照模糊规则转换为控制量,来完成自动控制。2.应用前景 近年来,模糊控制在家用电器控制中得到较广泛的应用,采用模糊控制的洗衣机,可具有自动识别衣质、衣量、脏污程度、脏污性质、自动决定水量、自动投入恰当的洗涤剂等功能,不仅实现了洗衣机的全面自动化,也大大提高了洗衣的质量。 3.基本原理 洗衣机的自动控制系统为一多输入多输出系统,输入量为衣质、衣量、脏污程度(即水的浑浊度)、脏污性质(浑浊度变化率);输出量为洗涤剂量、水位、水流、脱水时间、洗涤时间、漂洗方式等。从洗衣机的运行过程可以看出,洗涤剂量、水位、水流、脱水时间都可以通过输入量推理求得,而洗涤时间与漂洗方式为实时控制量,影响其主要因素是被洗物品的脏污程度,这两个量可以用水的浑浊度和浑浊度变化率来表示,油性脏污的浑浊度变化率小,泥性脏污的浑浊度变化率大。 4.模糊洗衣机的模糊推理 在模糊洗衣机中，浑浊度，布质，布量等都是通过对现行状态的检测，在通过模糊推理得出的．在模糊推理中，需要考虑推理的前件和后件，也就是推理的输入条件和输出结果．在模糊洗衣机中，主要是考虑布质，布量，水温和肮脏程度着几个条件，而从这些条件求取水位，洗涤时间和水流，漂洗方式和脱水时

间等．故而，模糊洗衣机的推理如图2所示。 图2模糊洗衣机的模糊推理 在模糊洗衣机中,布质和布量是无法通过物理传感器测出的;所以,它们的求取都是采用间接的方法.布质，布量和洗涤的过程有很大的关系.从一般人们的经验知道,布质是绵质,则洗涤会困难一些;布质如果是化学纤维,则困难会小一些.布量多一些,则洗涤过程要长一些,反之短一些.所以,除了肮脏度之外,模糊推理还考虑布质和布量. 从图2中可以看出,模糊洗衣机是一个多输入多输出的模糊推理和控制系统.在实际中,模糊推理的前件和后件之间的相关关系对于不同的因素而有所不同. 例如，肮脏程度和水温可以确定洗涤剂投放的量剂和洗涤时间，而布量、布质等可以确定水位和水流、脱水时间等。因此，在推理中把有关前件和后件进行处理。这种处理分成主要因素推理和顺序因素推理两种。通过这两种推理处理，不但使推理变得较为简单，而且可以在众多因素中清晰的区别出连锁关系的因素。 考虑到洗衣过程中的两种情况，一种是静态的，即洗涤剂浓度；另一种是动态的，即洗衣水流及时间。故而推理分两大部分，这也就是洗涤剂浓度推理和洗衣推理。 在洗涤剂浓度推理中，其规则如下：如果浑浊度高，则洗涤剂投入量大；如

实验一--模糊控制器的MATLAB仿真

实验一 模糊控制器的MATLAB 仿真 一、实验目的 本实验要求利用MATLAB/SIMULINK 与FUZZYTOOLBOX 对给定的二阶动态系统，确定模糊控制器的结构，输入和输出语言变量、语言值及隶属函数，模糊控制规则；比较其与常规控制器的控制效果；研究改变模糊控制器参数时，系统响应的变化情况；掌握用 MATLAB 实现模糊控制系统仿真的方法。 实验时数：3学时。 二、实验设备：计算机系统、Matlab 仿真软件 三、实验原理 模糊控制器它包含有模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口等部分，输人变量是过程实测变量与系统设定值之差值。输出变量是系统的实时控制修正变量。模糊控制的核心部分是包含语言规则的规则库和模糊推理。模糊推理就是一种模糊变换，它将输入变量模糊集变换为输出变量的模糊集，实现论域的转换。工程上为了便于微机实现，通常采用“或”运算处理这种较为简单的推理方法。Mamdani 推理方法是一种广泛采用的方法。它包含三个过程：隶属度聚集、规则激活和输出总合。模糊控制器的体系结构如图1所示。 图1 模糊控制器的体系结构 四、实验步骤 （1）对循环流化床锅炉床温，对象模型为 ()()1140130120 ++s s 采用simulink 图库，实现常规PID 和模糊自整定PID 。 （2）确定模糊语言变量及其论域：模糊自整定PID 为2输入3输出的模糊控制器。该模糊控制器是以|e|和|ec|为输入语言变量，Kp 、Ki 、Kd 为输出语言变量，其各语言变量的论域如下：

误差绝对值：e={0，3，6，10}； 误差变化率绝对值：ec={0，2，4，6}； 输出Kp：Up={0，0.5，1.0，1.5}； 输出Ki：Ui={0，0.002，0.004，0.006}； 输出Kd：Ud={0，3，6，9}。 （3）语言变量值域的选取：输入语言变量|e|和|ec|的值域取值“大”(B)、“中”(M)、“小”(s)和“零”(Z) 4种；输出语言变量Kp、Ki、Kd的值域取值为“很大”(VB)、“大”(B)、“中”(M)、“小”(s) 4种。 （4）规则的制定：根据PID参数整定原则及运行经验，可列出输出变量Kp、Ki、Kd 的控制规则表。 （5）推理方法的确定 隐含采用“mamdani”方法：max-min； 推理方法，即“min”方法； 去模糊方法：面积中心法； 选择隶属函数的形式：三角型。

简易模糊控制器设计及MATLAB仿真

简易模糊控制器的设计及仿真 摘要：模糊控制（Fuzzy Control ）是以模糊集理论、模糊语言和模糊逻辑推理为基础的一种控制方法，它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。本文利用MATLAB/SIMULINK 与FUZZY TOOLBOX 对给定的二阶动态系统，确定模糊控制器的结构，输入和输出语言变量、语言值及隶属函数，模糊控制规则，比较其与常规控制器的控制效果，用MATLAB 实现模糊控制的仿真。 关键词：模糊控制 参数整定 MATLAB 仿真 二阶动态系统模型： ()()1140130120 ++s s 采用simulink 图库，实现常规PID 和模糊自整定PID 。 一．确定模糊控制器结构 模糊自整定PID 为2输入3输出的模糊控制器。在MATLAB 的命令窗口中键入fuzzy 即可打开FIS 编辑器，其界面如下图所示。此时编辑器里面还没有FIS 系统，其文件名为Untitled ，且被默认为Mandani 型系统。默认的有一个输入，一个输出，还有中间的规则处理器。在FIS 编辑器界面上需要做一下几步工作。 首先，模糊自整定PID 为2输入3输出的模糊控制器，因此需要增加一个输入两个输出，进行的操作为：选择Edit 菜单下的Add Variable/Input 菜单项。

如下图。 其次，给输入输出变量命名。单击各个输入和输出框，在Current Variable 选项区域的Name文本框中修改变量名。如下图 最后，保存系统。单击File菜单，选择Export下的To Disk项。这里将创建的系统命名为PID_auot.fi。 二．定义输入、输出模糊集及隶属函数

全自动洗衣机模糊控制器设计说明

全自动洗衣机模糊控制器设计 1 简介 洗衣机自问世以来，经过一个多世纪的发展，现正呈现出全自动、多功能、大容量、高智能、省时节能的发展趋势。近年来，电子技术、控制技术、信息技术的不断完善、成熟，为上述发展趋势提供了坚强的技术保障。美国教授查徳（L.A.Zandeh）在1965年首先提出模糊集合的概念，由此打开了模糊数学及其应用的大门。1974年英国教授马丹尼（E.H.Mamdani）首先将模糊集合理论应用于加热器的控制，创造了模糊控制的基本框架。1980年，Sugeno开创了日本的首次模糊控制应用于一家富士电子水净化厂。1983年他又开始研究模糊机器人。随着模糊控制技术的不断发展，模糊控制逐渐被应用到日用家电产品的控制，例如电饭锅﹑照相机﹑吸尘器﹑洗衣机等。模糊控制全自动滚筒洗衣干衣机是通过模糊推理找出最佳洗涤烘干方案，以优化洗涤烘干时间、洗净程度、烘干效果，最终达到提高效率，简化操作，节水节电省时的效果。 2 模糊洗衣机的基本原理 洗衣机的自动控制系统为一多输入多输出系统,输入量为衣质、衣量、脏污程度(即水的浑浊度)、脏污性质(浑浊度变化率);输出量为洗涤剂量、水位、水流、脱水时间、洗涤时间、漂洗方式等。从洗衣机的运行过程可以看出,洗涤剂量、水位、水流、脱水时间都可以通过输入量推理求得,而洗涤时间与漂洗方式为实时控制量,影响其主要因素是被洗物品的脏污程度,这两个量可以用水的浑浊度和浑浊度变化率来表示,油性脏污的浑浊度变化率小,泥性脏污的浑浊度变化率大。实际分析证明:输入与输出之间很难用一定的数学模型来描述,系统的具体条件具有较大的不确定性,其控制过程在很大程度上依赖于操作者的经验,用常规的控制方法难以达到理想的效果。而采用模糊控制技术就能很容易解决问题。因而采用了模糊控制器设计全自动洗衣机。在洗涤衣物的过程中,衣物的多少、面料的软硬、衣物的脏污程度等都是模糊量,所以必须经过大量的实验,总结出人为的洗涤方式,从而形成模糊控制规则。再根据检测系统检测到的信息,判断出衣物多少、面料软硬、脏污程度、脏污性质等,计算出控制量,从而完成注水量、洗涤时间、水流强弱、洗涤方式、脱水时间、排水等一列的设置。根据上述分析和模糊控制技术的基本原理,可以确定洗衣机的模糊控制框如图。

基于单片机的模糊温度控制器的设计

基于单片机的模糊温度控制器的设计 1 引言 本文研究的被控对象为某生产过程中用到的恒温箱,按工艺要求需保持箱温100℃恒定不变。我们知道温度控制对象大多具有非线性、时变性、大滞后等特性, 采用常规的PID 控制很难做到参数间的优化组合, 以至使控制响应不能得到良好的动态效果。而模糊控制通过把专家的经验或手动操作人员长期积累的经验总结成的若干条规则,采用简便、快捷、灵活的手段来完成那些用经典和现代控制理论难以完成的自动化和智能化的目标, 但它也有一些需要进一步改进和提高的地方。模糊控制器本身消除系统稳态误差的性能比较差, 难以达到较高的控制精度, 尤其是在离散有限论域设计时更为明显, 并且对于那些时变的、非线性的复杂系统采用模糊控制时, 为了获得良好的控制效果, 必须要求模糊控制器具有较完善的控制规则。这些控制规则是人们对受控过程认识的模糊信息的归纳和操作经验的总结。然而, 由于被控过程的非线性、高阶次、时变性以及随机干扰等因素的影响, 造成模糊控制规则或者粗糙或者不够完善, 都会不同程度的影响控制效果。为了弥补其不足, 本文提出用自适应模糊控制技术,达到模糊控制规则在控制过程中自动调整和完善, 从而使系统的性能不断完善, 以达到预期的效果。 2 自调整模糊控制器的结构及仿真 (1) 控制对象 一般温度可近似用一阶惯性纯滞后环节来表示, 其传递函数为: 式中: K———对象的静态增益; Tc———对象的时间常数; τ———对象的纯滞后时间常数。 本文针对某干燥箱的温度控制, 用Cohn-Coon 公式计算各参数得: K=0.181; Tc=60; τ=20。 ( 2) 自调整模糊控制器的结构 自调整模糊控制器的结构如图1 所示。

洗衣机模糊控制matlab仿真

洗衣机模糊控制仿真1.模糊控制背景 1980年，Sugeno开创了日本的首次模糊应用——控制一家富士电子水净化厂。1983年他又开始研究模糊机器人。 随着模糊控制技术的不断发展，模糊控制逐渐被应用到日用家电产品的控制，例如电饭锅﹑照相机﹑吸尘器﹑洗衣机等。 2.仿真目的 本次仿真的主要目的是设计一个比较合理的洗衣机模糊控制器，它能够根据被洗涤衣物的污泥多少和油脂多少，综合得到洗涤时间，从而达到最佳的洗涤效果。 3.仿真方法 本次仿真借助matlab中集成的模糊控制工具箱，使用图形界面进行模糊控制器的设计。最后随意给定几组输入，得到输出并作出简单分析。 4.模糊控制器的设计 模糊控制器理论设计方法 ①选择合适的模糊控制器类型； ②确定输入输出变量的实际论域； ③确定e,e ?,u ?的模糊集个数及各模糊集的隶属度函数； ④输出隶属度函数选为单点，可使解模糊简单； ⑤设计模糊控制规则集； ⑥选择模糊推理方法； ⑦解模糊方法。 实际设计过程 ①模糊控制器类型：选用两输入单输出模糊控制器，控制器输入为衣物的污泥和油脂，输出为洗涤时间。 ②确定输入输出变量的实际论域：输入为Mud(污泥)和Grease（油脂），设置Range=[0

100]（输入变化范围为[0,100]）；输出为Time(洗涤时间)，Range=[0 60]（输出变化范围为[0,60]）。 对应matlab 中模糊控制模块： ③确定模糊集个数及各模糊集的隶属度函数：将污泥分为3个模糊集：SD （污泥少）MD （污泥中）LD(污泥多)；将油脂分为三个模糊集：NG （油脂少）MG （油脂中）LG （油脂多）；将洗涤时间非为5个模糊集：VS （很短）S （短）M （中等）L （长）VL （很长）。 输入﹑输出隶属度函数都定为三角形隶属函数。结合④输出隶属度函数选为单点，可使解模糊简单；定义污泥隶属函数如下 50)50()(x x SD -=μ 0≤x ≤50 50x 0≤x ≤50 50)100(x - 50＜x ≤100 50)50()(-=x x LD μ 50＜x ≤100 对应matlab 中隶属度函数仿真图如下： 由隶属函数设置污泥的3个模糊集参数为 [Input1] Name='Mud' NumMFs=3 MF1='SD':'trimf',[-50 0 50] MF2='MD':'trimf',[0 50 100] MF3='LD':'trimf',[50 100 150] 定义油脂隶属函数如下： 50)50()(y x SG -=μ 0≤y ≤50 50y 0≤y ≤50 50)100(y - 50＜y ≤100 50)50()(-=y x LG μ 50＜y ≤100 对应matlab 中隶属度函数仿真图如下： 由隶属函数设置油脂3个模糊集参数为 [Input2] Name='Grease' NumMFs=3 MF1='SG':'trimf',[-50 0 50] MF2='MG':'trimf',[0 50 100] MF3='LG':'trimf',[50 100 150] 定义输出时间隶属函数如下： μ VS (Z)=(10-Z)/10 0≤Z ≤10

基于模糊控制智能洗衣机

-- １课题背景及意义 现代洗衣机是利用电能产生机械作用来洗涤衣物的清洁电器。洗衣机主要由箱体、洗涤脱水桶、传动和控制系统等组成,有的还装有加热装置。洗衣机一般专指使用水作为主要的清洗液体,有别于使用特制清洁溶液及通常由专人负责的干洗。洗衣机的出现,将人们从诸如手搓、棒打等重复而又令人疲劳的简单劳动中解放出来，提高了清洗衣物的工作效率,继而提高了人们的生活质量。随着科学技术的不断进步，人们对洗衣机的制造水平和性能指标也日益提升,基于模糊控制的智能洗衣机便是顺应时代发展的科技产物之一。 回顾洗衣机的发展史,１8５8年,一个叫汉密尔顿·史密斯的美国人在匹茨堡制成了世界上第一台洗衣机,标志着用机器洗衣的开端。次年在德国出现了一种用捣衣杵作为搅拌器的洗衣机。18７４年,“手洗时代”受到了前所未有的挑战,美国人比尔·布莱克斯发明了木制手摇洗衣机。1８80年,美国又出现了蒸气洗衣机,蒸气动力开始取代人力。蒸汽洗衣机之后,水力洗衣机、内燃机洗衣机也相继出现。1910年，美国的费希尔在芝加哥试制成功世界上第一台电动洗衣机。电动洗衣机的问世，标志着人类家务劳动自动化的开端。１９２２年,美国玛塔依格公司改造了洗衣机的洗涤结构,把拖动式改为搅拌式，使洗衣机的结构固定下来，这也就是第一台搅拌式洗衣机的诞生。1９32年,美国本德克斯航空公司宣布,他们研制成功第一台前装式滚筒洗衣机，洗涤、漂洗、脱水在同一个滚筒内完成。第一台自动洗衣机于1９３7年问世。这是一种"前置"式自动洗衣机。195５年,日本研制出独具风格、并流行至今的波轮式洗衣机。60年代的日本出现了带干桶的双桶洗衣机，人们称之为“半自动型洗衣机”。70年代,生产出波轮式套桶全自动洗衣机。70年代后期，以电脑（实际上微处理器）控制的全自动洗衣机在日本问世,开创了洗衣机发展史的新阶段。 197４年英国学者Ｅ.Ｈ.Mamdａni首次把模糊集合理论成功地应用在锅炉和蒸汽机的控制之中，在自动控制领域中首开模糊控制在实际工程上应用之先河[1］。到了80年代，以模糊控制和神经网络为代表的智能控制技术广泛地运用到洗衣机的制造过程中。90年代初，模糊家电风靡日本,给日本企业带来了巨大的商业利润，同时也推动欧美和其它国家,进一步促进了模糊技术的发展[2]。上个世纪80年代末期到90年代中期先后提出了模糊近似推理、模糊自适应控制、模糊神经元网络和模糊自适应推理系统等。给模糊技术的应用注入了新的活力， --

基于MATLAB的洗衣机模糊控制设计

基于MATLAB的洗衣机模糊控制设计

基于MATLAB的洗衣机模糊控制设计 摘要：模糊洗衣机是一种智能型的洗衣机，它和传统的洗衣机相比，是一种全新的家用电器。传统的全自动化洗衣机有两种，一种是机械控制式，一种是单片机控制式。无论采用什么方式，它们都需要进行人为的洗涤程序选择，衣质和衣量选择，然后才能投入工作。在本质上讲，这种洗衣机还称不上是全自动的，最多只能称为半自动的。 用单片机控制的模糊洗衣机和传统的洗衣机有很大的区别，它能自动化识别衣质、衣量、自动识别肮脏程度、自动化决定水量、自动投入恰当的洗涤剂，从而全部自动地完成整个洗染过程。由于洗涤程序是经过模糊推理而决定的，有着极高的洗涤效能，从而不但大大提高洗衣机的全自动化程度，也大大提高了洗衣的质量。 用单片机控制的模糊洗衣机能够说是真正的全自动洗衣机。在整个控制过程中，单片机和模糊控制软件起了决定作用。 关键词：洗衣机、智能型、模糊控制、自动化

1 课题背景及意义 洗衣机自问世以来，经过一个多世纪的发展，现正呈现出全自动、多功能、大容量、高智能、省时节能的发展趋势。近年来，电子技术、控制技术、信息技术的不断完善、成熟，为上述发展趋势提供了坚强的技术保障。L·A·Zadeh教授最早提出了模糊集合理论，由此产生了模糊控制技术，其突出的优点是：不需要对被控对象建立精确的数学模型。对于复杂的、非线性的、大滞后的、时变的系统来说，建立数学模型是非常困难的。全自动滚筒洗衣干衣机的自动化、智能化控制正是一种难以建立精确数学模型的控制问题，采用模糊控制技术，能够很方便的控制洗衣干衣过程。模糊控制全自动滚筒洗衣干衣机是经过模糊推理找出最佳洗涤烘干方案，以优化洗涤烘干时间、洗净程度、烘干效果，最终达到提高效率，简化操作，节水节电省时的效果。模糊控制全自动滚筒洗衣干衣机属于创新项目，填补国内空白，达到国际先进水平。它的研制成功，必将大大推动中国乃至世界洗衣

模糊控制器的设计

4模糊控制器的设计 4 Design of Fuzzy Controllor 4.1概述(Introduction) 随着PLC在自动控制领域内的广泛应用及被控对象的日趋复杂化，PLC控制软件的开发单纯依靠工程人员的经验显然是行不通的，而必须要有科学、有效的软件开发方法作为指导。因此，结合PLC可编程逻辑控制器的特点，应用最新控制理论、技术和方法，是进一步提高PLC软件开发效率及质量的重要途径。 系统设计的目标之一就是要提高装车的均匀性，车厢中煤位的高度变化直接影响装车的均匀性，装车不均匀对车轴有很大的隐患。要保持高度值不变就必须不断的调整溜槽的角度，但是，在装车过程中，煤位的高度和溜槽角度之间无法建立精确的数学模型。模糊控制它最大的特点是[43-45]：不需建立控制对象精确数学模型，只需要将操作人员的经验总结描述成计算机语言即可，因此采用模糊控制思想实现均匀装车是行之有效的方法。虽然很多PLC生产厂家推出FZ模糊推理模块，但这些专用模块价格昂贵，需使用专门的编程设备，成本高通用性差，所以自主开发基于模糊控制理论的PLC控制器有很大的工程价值。 本章首先介绍了模糊控制的基本原理、模糊控制系统及模糊控制器的设计步骤；然后在对煤位高度控制系统分析的基础上，设计基于模糊理论的PLC控制，分别从查询表计算生成和PLC程序查询两个部分进行设计。 4.2模糊控制原理(Fuzzy Control Principle) 4.2.1模糊控制理论(Fuzzy Control Theory) 模糊控制理论是由美国加利福尼亚大学的自动控制理论专家L.A.Zadch教授首次提出，由英国的Mamdani首次用于工业控制的一种智能控制技术[46]。模糊控制（FUZZY）技术是一种由数学模型、计算机、人工智能、知识工程等多门科学领域相互渗透、理论性很强的科学技术。 模糊控制是以人的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的数学工具，用计算机来实现的一中计算机智能控制[47-48]。它的基本思想是：把人类专家对待特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以“IF…THEN…”形式表示的控制规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用与被控对象或过程。与传统的控制方法相比，它具有以下优点[48]：无需知道被控对象的数学模型；是一种反映人类智慧思维的智能控制；易被人们所接受；构造容易；鲁棒性好。

洗衣机模糊控制matlab仿真

洗衣机模糊控制仿真 1.模糊控制背景 美国教授查徳（L.A.Zandeh）在1965年首先提出模糊集合的概念，由此打开了模糊数学及其应用的大门。 1974年英国教授马丹尼（E.H.Mamdani）首先将模糊集合理论应用于加热器的控制，创造了模糊控制的基本框架。 1980年，Sugeno开创了日本的首次模糊应用——控制一家富士电子水净化厂。1983年他又开始研究模糊机器人。 随着模糊控制技术的不断发展，模糊控制逐渐被应用到日用家电产品的控制，例如电饭锅﹑照相机﹑吸尘器﹑洗衣机等。 2.仿真目的 本次仿真的主要目的是设计一个比较合理的洗衣机模糊控制器，它能够根据被洗涤衣物的污泥多少和油脂多少，综合得到洗涤时间，从而达到最佳的洗涤效果。 3.仿真方法 本次仿真借助matlab中集成的模糊控制工具箱，使用图形界面进行模糊控制器的设计。最后随意给定几组输入，得到输出并作出简单分析。4.模糊控制器的设计 4.1模糊控制器理论设计方法 ①选择合适的模糊控制器类型； ②确定输入输出变量的实际论域； ③确定e,e?,u ?的模糊集个数及各模糊集的隶属度函数； ④输出隶属度函数选为单点，可使解模糊简单； ⑤设计模糊控制规则集； ⑥选择模糊推理方法； ⑦解模糊方法。

4.2实际设计过程 ①模糊控制器类型：选用两输入单输出模糊控制器，控制器输入为衣物的污泥和油脂，输出为洗涤时间。 ②确定输入输出变量的实际论域：输入为Mud(污泥)和Grease （油脂），设置Range=[0 100]（输入变化范围为[0,100]）；输出为Time(洗涤时间)，Range=[0 60]（输出变化范围为[0,60]）。 对应matlab 中模糊控制模块： ③确定模糊集个数及各模糊集的隶属度函数：将污泥分为3个模糊集：SD （污泥少）MD （污泥中）LD(污泥多)；將油脂分为三个模糊集：NG （油脂少）MG （油脂中）LG （油脂多）；将洗涤时间非为5个模糊集：VS （很短）S （短）M （中等）L （长）VL （很长）。 输入﹑输出隶属度函数都定为三角形隶属函数。结合④输出隶属度函数选为单点，可使解模糊简单；定义污泥隶属函数如下 50)50()(x x SD -=μ 0≤x ≤50 50 x 0≤x ≤50 =Mad μ =)(x MD μ 50 ) 100(x - 50＜x ≤100 50)50()(-=x x LD μ 50＜x ≤100 对应matlab 中隶属度函数仿真图如下：

洗衣机模糊控制建模

智能控制课程作业 模糊控制理论实验报告 题目洗衣机系统模糊控制建模与仿真 班级 姓名 学号

2014年3月13日 一.实验目的 通过设计洗衣机洗涤时间的模糊控制系统，理解模糊控制的基本原理。掌握模糊控制系统MATLAB建模与仿真的方法。 二.实验原理 洗衣机洗涤时间的模糊控制是一个开环模糊决策过程，其基本原理框图如图 1-1所示。它的核心部分是模糊控制器，模糊控制器的控制律由计算机程序来实现。 图1-1系统原理框图 系统选用两输入单输出的模糊控制器。控制器的输入为衣物的污泥量x和油脂量y,输出为洗涤时间z。 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）；将洗涤时间分为5个模糊集：VS（很短），S （短），M （中等），L （长），VL很长。 首先，定义输入x，y变量，输出z变量的隶属函数。根据“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，洗涤时间越短”的规律建立洗衣机模糊规则表。然后，根据模糊规则进行模糊推理并得到洗涤时间的模糊集合。最终，利用重心法对模糊系统反模糊化，将洗涤时间的推理结果转化成精确值z输出。 三.实验内容 利用MATLAB软件实现上述洗衣机系统模糊控制的建模与仿真。 1. 建立x,y,z的隶属函数 洗衣机系统变量x,y,z的隶属函数分段表达式，如式1-1所示。

在MATLAB 中，定义本系统为一个 Mamdani （普通）型模糊控制系统，命 名为a 。根据式1-1，分段建立系统a 的x,y,z 变量隶属函数，如图1-2所示际 (X )=(50—x y 50 0兰x 兰50 lx /50 0兰x 兰50 D (X 鬥(100—x j/50 50 ex 兰100 % (x )=(x _50)/50 50 ex 兰100 ?NG (y 尸f 50 - y )/50 0兰y 兰50 fy/50 0兰y 兰50 2 ^M G "尸((100 —y )/50 50 cy 兰100 比G (y )=(y -50 y50 50 c y 兰100 》 s (z )=(10—z )/10 0兰z 兰10 fz/10 0 Ez 兰10 比㈠尸 j (25_z )/15 10cz 兰25 ff z —10 M15 10兰z 兰25 =? ?M (Z }= i 、「 J40—z )/15 25

模糊控制器设计的基本方法

第5章 模糊控制器设计的基本方法 5.1 模糊控制器的结构设计 结构设计：确定输入、输出变量的个数（几入几出）。 5.2 模糊控制规则设计 1. 语言变量词集 {}PB PM PS O NS NM NB ,,,,,, 2. 确立模糊集隶属函数（赋值表） 3. 建立模糊控制规则，几种基本语句形式： 若A 则B c R A B A E =?+? 若A 则B 否则C c R A B A C =?+? 若A 或B 且C 或D 则E ()()R A B E C D E =+?+????????? 4. 建立控制规则表 5.3 模糊化方法及解模糊化方法 模糊化方法 1. 将[]b a ,内精确量离散化为[]n n +-,内的模糊量 2. 将其区间精确量x 模糊化为一个单点集，即0)(,1)(==x x μμ 模糊推理及非模糊化方法 1. MIN-MAX ——重心法 11112222n 00R and R and R and and '? n n n A B C A B C A B C x y c →→→→= 三步曲： 取最小 1111'()()()()c A o B o C z x y z μμμμ=∧∧ 取最大 12''''()()()()n c c c c z z z z μμμμ=∨∨∨ 2. 最大隶属度法 例： 10.3 0.80.5 0.511234 5 C =+----- ＋＋＋，选3-=*u

20.30.80.40.21101234 5 C =+ ＋＋＋ ＋ ，选 5.12 21=+=*u 5.4 论域、量化因子及比例因子选择 论域：模糊变量的取值范围 基本论域：精确量的取值范围 误差量化因子：e e x n k /= 比例因子：e y k u u /= 误差变化量化因子：c c x m k /= 5.5 模糊控制算法的流程 m j n i C u B EC A E ij j i ,,2,1;,,2,1 then then if ===== 其中 i A 、 j B 、ij C 是定义在误差、误差变化和控制量论域X 、Y 、Z 上的模糊集合，则该语句所表示的模糊关系为 j i ij j i C B A R ,??= m j n i j i C B A R z y x z y x ij j i ===== ,1 ,1)()()(),,(μμμ μ 根据模糊推理合成规则可得：R B A U )(?= Y y X x B A R U y x z y x z ∈∈=)()(),,()(μμμμ 设论域{}{}{}l m n z z z Z y y y x x x X ,,,,,,,Y ,,,,212121 ===，则X ，Y ，Z 上的模糊集合分别为一个n ，m 和l 元的模糊向量，而描述控制规则的模糊关系R 为一个m n ?行l 列矩阵。 由i x 及i y 可算出ij u ，对所有X ，Y 中元素所有组合全部计算出相应的控制量变化值，可写成矩阵()ij n m u ?，制成的表即为查询表或称为模糊控制表。 * 模糊控制器设计举例（二维模糊控制器） 1. 结构设计：二维模糊控制器，即二输入一输出。 2. 模糊控制规则：共21条语句，其中第一条规则为 t h e n o r and or if :1 PB u NM NB EC NM NB E R === 3. 对模糊变量E ，EC ，u 赋值（见教材中的表）

模糊控制系统及其MATLAB实现

模糊控制系统及其MATLAB实现 1. 模糊控制的相关理论和概念 1.1 模糊控制的发展 模糊控制理论是在美国加州伯克利大学的L.A.Zadeh教授于1965 年建立的模 糊集合论的数学基础上发展起来的。之后的几年间Zadeh又提出了模糊算法、模糊 决策、模糊排序、语言变量和模糊IF-THEN规则等理论，为模糊理论的发展奠定了 基础。 1975年，Mamdani和Assilian创立了模糊控制器的基本框架，并用于控制蒸 汽机。 1978年，Holmblad和Ostergaard为整个工业过程开发出了第一个模糊控制器——模糊水泥窑控制器。 20世纪80年代，模糊控制开始在工业中得到比较广泛的应用，日本仙台地铁 模糊控制系统的成功应用引起了模糊领域的一场巨变。到20世纪90年代初，市场 上已经出现了大量的模糊消费产品。 近30 年来, 因其不依赖于控制对象的数学模型、鲁棒性好、简单实用等优点, 模糊控制已广泛地应用到图像识别、语言处理、自动控制、故障诊断、信息并且渗透到社会科学和检索、地震研究、环境预测、楼宇自动化等学科和领域, 自然科学许多分支中去, 在理论和实际运用上都取得了引人注目的成果。 1.2 模糊控制的一些相关概念 用隶属度法来定义论域U中的集合A，引入了集合A的0-1隶属度函数， 用,()x表示，它满足: A xA,1, ,x(),,AxA,0,

用0-1之间的数来表示x属于集合A的程度，集合A等价与它的隶属度函 数,()x A 模糊系统是一种基于知识或基于规则的系统。它的核心就是由所谓的IF-THEN 规则所组成的知识库。一个模糊的IF-THEN规则就是一个用连续隶属度函数对所描述的某些句子所做的IF-THEN形式的陈述。例如: 如果一辆汽车的速度快，则施加给油门的力较小。 这里的“快”和“较小”分别用隶属度函数加以描述。模糊系统就是通过组合IF-THEN规则构成的。 构造一个模糊系统的出发点就是要得到一组来自于专家或基于该领域知识的模糊IF-THEN规则，然后将这些规则组合到单一系统中。不同的模糊系统可采用不用的组合原则。 用隶属度函数表征一个模糊描述后，实质上就将模糊描述的模糊消除了。 模糊控制系统设计的关键在于模糊控制器的设计。模糊控制器的设计主要有三个部分: (1) 输入量的模糊化 所谓模糊化(Fuzzification) 就是先将某个输入测量量的测量值作标准化处理,把该输入测量量的变化范围映射到相应论域中,再将论域中的各输入数据以相应的模糊语言值的形式表示,并构成模糊集合。这样就把输入的测量量转换为用 隶属度函数表示的某一模糊语言变量。 (2) 模糊逻辑推理 根据事先已定制好的一组模糊条件语句构成模糊规则库,运用模糊数学理论对 模糊控制规则进行推理计算,从而根据模糊控制规则对输入的一系列条件进行综合评估,以得到一个定性的用语言表示的量,即模糊输出量。完成这部分功能的过程就是模糊逻辑推理过程。

基于MATLAB的模糊控制洗衣机的设与仿真(谷风软件)

基于MATLAB的模糊控制洗衣机的设计与 仿真 卫瑶瑶,王胜红 （南京农业大学工学院，210031） 摘要：根据模糊控制的原理对传统洗衣机进行改造，设计了模糊控制系统。通过MA TLAB仿真，采用取最大隶属度法得到清晰化结果，所得结果与理论计算结果一致。 关键词：模糊控制；洗衣机；MA TLAB Design and Simulation of Fuzzy Control System of Washing Machine Based on MATLAB Wei yaoyao, Wang Shenghong (College of Engineering，Nanjing Agricultural University，210031) Abstract: This paper designed a fuzzy control system for washing machine based on the theory of fuzzy control. This paper conducted the simulation of MATLAB, and took maximum membership degree method to get the results of clarity. Finally, it’s proved that the simulation results is the same with theory calculation. Keywords: fuzzy control; washing machine; MATLAB 自动控制从最早的开环控制起步，然后是反馈控制、最优控制、随机控制，再到自适应控制、自学习控制、自组织控制，一直发展到自动控制的最新阶段——智能控制。智能控制的几个重要分支有：专家系统、模糊控制、神经网络控制等。作为人类思维外壳的自然语言，本身就带有模糊性，这是计算机所不能理解的。模糊控制是以模糊集合理论和模糊逻辑推理为基础，把专家用自然语言表述的知识和控制经验，通过模糊理论转换成数学函数，再用计算机进行处理。传统控制方法对一个系统进行控制时，首先要建立控制系统的数学模型，即描述系统内部物理量（或变量）之间关系的数学表达式，必须得知道系统模型的结构、阶次、参数等。然而在工程实践中人们发现，有些复杂的控制系统，虽然不能建立起数学模型，无法用传统控制方法进行控制，但是凭借丰富的实际操作经验，技术工人却能够通过相应操作得到满意的控制效果【1】。 模糊控制之所以被人们广泛接受，是因为其有以下优点：（1）模糊控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型；（2）模糊控制易于被操作人员接受；（3）便于用计算机软件实现；（4）鲁棒性和适应性好。 1 洗衣机模糊控制系统的原理 传统洗衣机从控制角度看，实际上是一台按事先设定好的参数进行顺序控制的机器，它不能根据情况和条件的变化来改变参数。而模糊逻辑控制的智能洗衣机，它能够完成除开启电源、放取衣物之外的全部功能，智能洗衣机的核心是单片机控制板，它具有检测和控制

基于matlab的洗衣机模糊控制器的设计及仿真

基于matlab 的洗衣机模糊控制器的设计及仿真 以洗衣机洗涤时间的模糊控制系统设计为例，其控制原理是根据衣物上污泥和油脂的程度，调节洗涤时间，该控制是一个开环的模糊决策过程，模糊控制按以下步骤进行： 1. 确定模糊控制器的结构 选用两输入单输出的模糊控制器。控制器的输入为衣物的污泥和油脂，输出 为洗涤时间。 2. 定义输入、输出的模糊集 将污泥分为3个模糊集：SD （污泥少），MD （污泥中），LD （污泥多），取 值为[0,100];将油脂分为3个模糊集：NG （油脂少），MG （油脂中），LG （油脂多），取值为[0,100];将洗涤时间分为5个模糊集：VS （很短），S （短），M （中等），L （长），VL （很长），取值为[0,60]。 3. 定义输入、输出隶属函数 选用如下三角形隶属函数可实现污泥的模糊化。 采用Matlab 进行仿真，污泥隶属函数仿真结果如图1所示。 选用如下三角形隶属函数实现油脂的模糊化，如图2所示。 ?? ?? ? ??≤<-=?? ?≤<-≤≤=≤≤-==100 5050/)50()(1005050/)100(50050/)(50050/)50()(x x x x x x x x x x x LD MD SD μμμμ污泥 ?? ?? ? ??≤≤-=?? ?≤<-≤≤=≤≤-==100 5050/)50()(1005050/)100(50050/)(50050/)50()(y y y y y y y y y y y LG MG NG μμμμ油脂

图1污泥隶属函数 图2油脂隶属函数 选用如下三角形隶属函数实现洗涤时间的模糊化，如图3所示。

基于MATLAB的模糊控制系统设计

实验一基于MATLAB的模糊控制系统设计 1.1实验内容 （1）基于MATLAB图形模糊推理系统设计，小费模糊推理系统； （2）飞机下降速度模糊推理系统设计； （3）水箱液位模糊控制系统设计及仿真运行。 1.2实验步骤 1小费模糊推理系统设计 （1）在MATLAB的命令窗口输入fuzzy命令，打开模糊逻辑工具箱的图形用户界面窗口，新建一个Madmdani模糊推理系统。 （2）增加一个输入变量，将输入变量命名为service、food，输出变量为tip，这样建立了一个两输入单输出模糊推理系统框架。 （3）设计模糊化模块：双击变量图标打开Membership Fgunction Editor 窗口，分别将两个输入变量的论域均设为[0,10],输出论域为[0,30]。 通过增加隶属度函数来进行模糊空间划分。 输入变量service划分为三个模糊集：poor、good和excellent，隶属度函数均为高斯函数，参数分别为[1.5 0]、[1,5 5]和[1.5 10]； 输入变量food划分为两个模糊集：rancid和delicious，隶属度函数均为梯形函数，参数分别为[0 0 1 3]和[7 9 10 10]； 输出变量tip划分为三个模糊集：cheap、average和generous，隶属度函数均为三角形函数，参数分别为[0 5 10]、[10 15 20]和[20 25 30]。

（4）设置模糊规则：打开Rule Editor窗口，通过选择添加三条模糊规则： ①if (service is poor) or (food is rancid) then (tip is cheap) ②if (service is good) then (tip is average) ③if (service is excellent) or (food is delicious) then (tip is generous) 三条规则的权重均为 1.