基于matlab的神经模糊控制洗衣机仿真设计

本科毕业论文（设计、创作）

学生姓名： 学号： 0231002047 所在院系： 信息与通信技术系 专业： 电子信息工程 入学时间： 2010 年 9 月 导师姓名： 职称/学位： 讲师/博士 导师所在单位：

完成时间： 2014 年 5 月

题 目： 基于matlab的神经模糊控制洗衣机仿真设计

安徽三联学院教务处 制

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基于matlab的神经模糊控制洗衣机仿真设计

摘 要：本论文的首要设计目的是设计一个洗衣机模糊控制器，根据洗衣机桶内水的状况，来调节洗涤过程中水位和时间的控制，以达到洗涤成功的目的。本文着重研究了MATLAB模糊控制。开始，介绍了模糊控制基本原理，提出要控制的变量因素，水位、洗涤时间。而后，定义输入、输出的模糊集，结合实际情形定义隶属函数，再以后创建模糊控制的规则，给出控制表，进行推理。最后，对系统进行仿真，此处利用了Simulink。

关键词：模糊控制；模糊集；隶属函数；控制规则；模糊推理

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Design and implementation of the washing machine

based on MATLAB

Abstract：The primary design objective of this thesis is to design a fuzzy controller based on the washing machine, water washing machine barrel, control to adjust the water level and time in the washing process, in order to achieve the purpose of washing success. This paper focuses on the MATLAB fuzzy control. Start, introduces the basic principle of fuzzy control, the variable factors to control, water, washing time. Then, the definition of fuzzy input, output set, combined with the actual situation of definition of membership function, then create a fuzzy control rules, gives the control table, reasoning. Finally, the system simulation, the use of Simulink.

Keywords: fuzzy control; fuzzy set; membership function; control rules; fuzzy reasoning

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目 录

第一章 引言 .................................................................................................................................... 1

1.1 选题的目的和意义 ........................................................................................................... 1 1.2 国内外发展形势 ............................................................................................................... 1 1.3 MATLAB ............................................................................................................................... 1 1.4 模糊控制 ........................................................................................................................... 3 1.5 论文要容 ........................................................................................................................... 3 第二章 模糊控制器原理及设计..................................................................................................... 5

2.1 模糊控制原理 ................................................................................................................... 5

2.1.1 模糊集合 ............................................................................................................... 5 2.1.2 模糊控制器的组成 ............................................................................................... 6 2.1.3 模糊控制系统的工作原理 ................................................................................... 8 2.1.4 模糊控制器的结构 ............................................................................................. 13 2.2 模糊控制系统 ................................................................................................................. 14

2.2.1 按信号的时变特性分类 ..................................................................................... 14 2.2.2按模糊控制的线性特性分类 .............................................................................. 14 2.2.3 按静态误差是否存在分类 ................................................................................. 14 2.2.4 按系统输入变量分类 ......................................................................................... 14 2.3 模糊控制器的设计 ......................................................................................................... 14 第三章 洗衣机的模糊控制........................................................................................................... 17

3.1时间控制 .......................................................................................................................... 17

3.1.1 确定模糊控制器的结构 ..................................................................................... 17 3.1.2定义输入、输出模糊集 ...................................................................................... 17 3.1.3定义隶属函数 ...................................................................................................... 17 3.1.4创建模糊控制规则 .............................................................................................. 19 3.1.5创建模糊控制表 .................................................................................................. 19 3.1.6模糊推理 .............................................................................................................. 20 3.2水位控制 .......................................................................................................................... 23

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3.2.1 创建模糊控制系统 ............................................................................................. 23 3.2.2 模糊控制的Simulink仿真 ............................................................................... 24 3.3 本章小结 ......................................................................................................................... 25 结 论 .............................................................................................................................................. 26

参考文献 ................................................................................................................................. 28 附录1 ............................................................................................................................................. 29 附录2 ............................................................................................................................................. 30 附录3 ............................................................................................................................................. 31 附录4 ............................................................................................................................................. 32 致谢 ................................................................................................................................................ 27

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第一章 引言

1.1 选题的目的和意义

当代社会，人们生活水平不停提高，生活节奏不停加快,人们对种种方便、快捷的家用电器需求量愈来愈大，为提高人们的生活效率和质量，全自动洗衣机应运而生。此篇论文设计是以此进行研究。本论文的首要设计目的是设计一个洗衣机模糊控制器，根据洗衣机桶内水的状况，来调节洗涤过程中水位和时间的控制，以达到洗涤成功的目的。

洗衣机的发展是迅速变化的，其产品类型也有很多。我对于洗衣机的要求，无非就是：省时、省电、省水、磨损率小、操作方便、功能完善等。我们希望有好的洗涤方式，同时我们想能够得到好的洗衣控制方式。现在，洗衣机的发展，是趋向智能化、全自动化的，利用微电脑科技控制。

1.2 国内外发展形势

1965年，美国加州大学 L. A. zadeh教授提出用\"隶属函数\"的观点来描述事物模糊性的模糊聚合理论，奠定了模糊数学的基本。

首例，在自动控制和模糊控制的领域，是实际工程中的应用。30 年，模糊数学得到很大的发展，在理论和应用方面都取得惊人的成绩。

1985年，第一个模糊逻辑芯片诞生，这是模糊技术在实际应用重的的一个里程碑。日本、美国、德国等众多知名企业都在研究此方面的工作，开辟了许多商业的模糊逻辑芯片。年代后期至年代中期在上个世纪取得了自顺应模糊类似推理，模糊控制，模糊神经网络和自顺应模糊推理体系。给模糊技术的应用带来了新的活力，带来了很好的前景。

我国在工程技术中的应用相对较弱，连续监测体系的设计方式和便于模糊控制方式的工程应用已经被提出。

1.3 MATLAB

科学研究和工程应用中，经常需要大量的数学计算，矩阵运算也是必要的。这些操作常常很难用手动精确、快速进行，需要在计算机协调下完成计算。现在比较盛行的言语，如Fortran和C编写步调必要的相干算法既深刻明白，还必要熟练掌握言语的语法和编程技术。关于多数科学家，同时有这两技术很难。常常

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环境下，程序复杂，不但消耗人手及资源，也会影响事情流程和效率。为了降服这些困难，美国公司推出\"矩阵实行室\"（简称）包，并不停更新和扩充。现在最新的版本为5.x。实践证明你能够在很短时间了解 Matlab 的基本知识，利用的只是几个小时后它将能够或者开端掌握。

Matlab言语有以下特点： NO.1：编程的效率很高；

这是科学与工程计算的高级言语，容许书面言语步调的数学形式，更加基础易懂。因此，言语也被称为微积分基本科学论文的写作，因为它是简略算法，言语编程效率高，易于明白。

NO.2：用户利用方便；

Matlab 言语是表明的言语实行 （在没有专用对象之前正在编译)，它是机动、 方便、 调试其富对象、 调试速度更快，必要更少的时间来学习。人们用任何言语到步调和调试步调一样平常经历四个步骤：编辑、编译、连接以及实行和调试。每一步都是为了干系，编程进程中它们之间的循环瀑布。言语比其他言语，能够办理上述问题，编辑，编译，链接和实行集成。它能够在同一屏幕上，操作机动敏捷清除在文字输入步调，以及语义错误，语法错误，从而加快了用户编写，修改和调试步调的运行速度，能够说，在编程和调试的进程，而且是一个比VB言语简略。

NO.3：扩充能力强；

高版本具的有丰富的库函数，庞大的数学运算，能够直接调用，和库函数，如在形成用户的文件，用户文件或作为一个库函数调用。因此，用户能够依据本身的需求来促进创建和拓展新的库函数，从而提高了Matlab效率和扩大其功能。另外，为了充实利用资源的言语如Fortran ，C ，包罗方式，在混合编程的形式传输文件的用户的Fortran ， C言语步调，方便地调用的Fortran ，C子步调言语相干的子程序。

NO.4：语句简略，有丰富的内涵；

在MAT1 AB言语功能的最基本和最重要的组成部门，它的一般形式，这是从函数名的函数，输入变量和输出变量，函数f 。

NO.5：高效方便的矩阵和数组运算；

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大多数这些操作符不能转变被移动到数组的数组操作，一些如算术运算符只要增长\" ？\"阵列能够另外间操作，利用，它不必要定义数组的维数，并给出了特别矩阵的矩阵功能，专业图书馆的功能，因此，不太迢遥的将来，它必须能够或者成为名副其实的\"主计算表\"的科学算法言语。

NO.6：方便的绘图功能；

Matlab的绘图是非常方便的，它有一系列的图形函数（命令）。另外，在稳固的色彩调解变量调用绘图功能点，线，双重或多重线。这类设计是通用的编程言语所不能及的。

1.4 模糊控制

在人为经历基本之上。对一个熟练的操作人员，他每每依附丰富的实践经历，采取恰当的方式来奇妙地控制一个庞大进程。

模糊控制还没有一个统一的定义。从广义上，可将模糊控订定义为：\"以模糊控制聚合理论、模糊言语变量以及模糊推理为基本的一类控制方式\"，或定义为\"接纳模糊聚合理论和模糊逻辑，

模糊控制理论具有的特点： a.模糊控制不必要被控对象 b. 模糊控制是一种智能控制方式。 c.模糊控制易于被人们继承。

d. 容易布局。模糊控制规则易于用软件来实现。

e.鲁棒性好，顺应性好。议决专家经历设计的模糊规则能够对庞大的对象进行有效的控制。

1.5 论文要容

本课题的重要是议决模糊控制来对洗衣机进行控制，议决MATLAB对其进行仿真。能自动预选水位和洗涤时间，对整个洗涤进程实施监控，并适时调解这些运行的参数，以到达最佳的洗涤结果。 重要内容：

第一章，当前洗衣机的技术及应用，本设计的研究目的和意义； 第二章，介绍模糊控制的原理，控制器的分类，模糊控制的设计步骤。

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第三章，洗衣机的控制器设计，确定了两个变量，时间和水位。从两方面设计进程以及相应的设计参数。最终议决软件得出结论图，证明本设计的合理性和可行性。

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第二章 模糊控制器原理及设计

2.1 模糊控制原理

模糊控制的原理框图如图1所示。其核心为模糊控制器，图中线框内所示， 得到模糊控制量u，即

ueR

由模糊控制原理图可知，模糊控制体系与常常计算机数字控制体系的差异是模糊控制器的使用。重要是取决于模糊控制器的布局、所接纳的模糊规则、合成推理算法以及模糊决定筹划的方式等因素。

给定 值 A/— 计算控制模糊量化模糊控制模糊决策 非模糊化D/ +

传感器 被控对象 执行机构 图2-1 模糊控制原理图

2.1.1 模糊集合

模糊聚合[3]是用来表达模糊性观点的聚合，又称模糊集、模糊子集。平凡的聚合是指具有某种属性所表达的观点应该是清楚的，边界是明白的。因此每个对象对付聚合的隶属干系也是明确的。

普通聚合用特征函数来表现，模糊聚合用隶属函数来描述。隶属函数很好地描述事物了模糊性。隶属函数有以下两个特点。

（1）隶属函数的值域为[0,1]，隶属函数的值越靠近于1，表现元素x属于模糊聚合A的程度越大。反之， 越靠近于0，表现元素x属于模糊聚合A的程度越小。

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（2）隶属函数完全刻画了模糊聚合，隶属函数是模糊数学的基本观点，差另外隶属函数所描述的模糊聚合也差异。

典范的隶属函数有11种，即双S形、团结高斯型、高斯型、广义钟形、Ⅱ型、双S形乘积、S状、S型、梯形、三角形、Z形。 2.1.2 模糊控制器的组成

控制器的组成框图如2-2

数据库 规矩库 输入 模糊化接口 推理机 解模糊接口 输出

图2-2控制器的组成图

2.1.2.1 模糊化接口

模糊子集常常能够进行以下方式区分：

（1）E = {负，负，零，是小，是} = { Nb，NS，ZO，PS，Pb }

（2）E = {负，负，负，零，是小，中位数，是} = { NB，NM，NS，ZO，PS，PM，Pb }

（2）E = {负，负，负，零，是小，中位数，是} = { NB，NM，NS，ZO，PS，PM，Pb }

将（3）用三角形隶属度函数示意，如图2-3

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2.1.2.2 知识库

知识库由两部份组成：数据库和规则库。 （1）数据库

数据库寄存：全部输入输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值。 （2）规则库

模糊控制器的规则库由专家知识或手动操作人员长时间积累的经验来得出，是按人的直观推理的一种言语示意形式。模糊规则通常由字连接，如如果然后，别的，也，结束，或，关系词必须是“翻译”的模糊规则和数值积分。最常用的词的关系如果然后，同时，多变量模糊控制系统，和等。 ×为模糊直积运算；为模糊合成运算。

NB NM NS NZ PZ PS PM PB

图2-3 模糊子集和模糊化等级

2.1.2.3 推理与解模糊接口

推理是，在模糊控制器中依据输入模糊量，由模糊控制规则实现模糊推理，从而求解模糊关联方程，取得模糊控制量的功能部份。

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h

h0

图2-4 水箱液位控制

2.1.3 模糊控制系统的工作原理

以水位的模糊控制为例。按照日常的操作经验，得到基本的控制规则为： “水位高于O点，向外排水，差值大，排水快；” “水位低于O点，向内注水，差值大，注水快；“ 依据上述实验课按下列步骤设计一维模糊控制器。 2.1.3.1 确定观测量的控制量

液位O点的水位h0，实际水位高度为h，液位差

eΔhh0h

将当前水位相对O点的偏差e作为观测量。 2.1.3.2输入量和输出量的模糊化

偏差e分5个模糊集：负大NB，负小NS，零ZO，正小PS，正大PB。偏差e

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的转变分为7个等级：-3，-2，-1,0，+1，+2，+3，得到水位转变模糊表，表2-1。

表2-1 水位转变e区分表

隶 属 度 模 糊 集 PB PS ZO NS NB -3 0 0 0 0 1 -2 0 0 0 0.5 0.5 -1 0 0 0.5 1 0 变 化 等 级 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0.5 0 0 2 0.5 0.5 0 0 0 3 1 0 0 0 0 2.1.3.3 模糊控制规则描述

依据日常的经验，设计模糊规则： （1）若e负大，则u负大 （2）若e负小，则u负小 （3）若e为零，则u为零 （4）若e正小，则u正小 （5）若e正大，则u正大 其中，排水时u为负，注水时u为正。

将上述规则采用“if a then b”的形式来描述，则模糊规范示意为 （1）if e = nb then u =nb （2）if e = ns then u = ns （3）if e = zo then u= zo （4）if e = ps then u = ps （5）if e = pb then u = pb

依据上述经验规则，可得到模糊控制表，表2-2。

表2-2 模糊控制规则表

若（IF） 则（THEN） nbe nbe nse nsu zoe zou pse psu pbe pbu 9

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2.1.3.4 求模糊关联

模糊控制规则示意为U×V，即模糊关联R

R=(nbe×bnu)∪(nse×nsu)∪(zoe×zou)∪(pse×psu)∪(pbe×pbu) 其中规则内的模糊集运算取交集，规则间的模糊集运算取并集 nbe×nbu

10.51.00.50000000=00×10.50000000=

0

nse×nsu

00.50010000000=

0×00.510.500000=

0zoe×zou

00000.51.0000.5000=0×0000.510.5000=

0

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0.5000000.500000000000000000000000000000000000000000.50.50.5000.51.00.5000000000000000000000000000000.50.50.5000.51.00.5000.50.50.500000000000000000000000000000

000000000000000000000000000000000000000000

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pse×psu

=

00001.00.50×

000000.51.00.50=

000000000000000000000000000000000000000000.51.00.50000000.50.50.50000000000

000000.5pbe×pbu

= 1.0×

00000000000000000000000000000000000000000000000000000.50.500000000.51.0

由以上5个模糊矩阵求并集，得

00

000000.5.0=

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1.00.500.50.50.500.51.0000000000000R = 00.500000.50.50.50.51.00.50.50.50.500000.5000000000001.00.500.50.50.500.51.0

002.1.3.5模糊决策

模糊控制器的输出由误差向量和模糊关联合成，即

ueR

当误差e为nb时，e = 1.00.5000000,控制器输出为

ueR= 10.500000

1.00.500.50.50.500.51.0 = 00000000000000.500000000000000 1.00.500.50.50.500.51.0000.50.50.50.51.00.50.50.50.500000.502.1.3.6控制量的反模糊化

当误差为负大，液位远高于理想，e = nb，输出为模糊矢量，可示意为

u =

10.50.50.500000 432101234阀门应关大一些，减少进水，加大排水。

表2-3 模糊控制响应表

e u

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-3 -3 -2 -2 -1 -1 0 0 1 1 2 2 3 3 安徽三联学院毕业论文

2.1.4 模糊控制器的结构

确定性控制系统中，单变量和多变量控制系统。模糊控制系统中，区分为单变量和多变量模糊控制。 2.1.4.1 变量模糊控制器

单变量，其输入变量的个数定义为模糊控制的维数，如图2-5。

e e 一维 模糊 空制器 u e d/dt ec 二维 模糊 控制器 u (a)一维模糊控制器 (b)二维模糊控制器

e d/dt d/dt e ec ecc 三维 模糊 控制器 u (c)三维模糊控制器

图2-5 单变量模糊控制器

a.一维

图2-5（a），一维控制器，这类一维模糊控制器被用于一阶被控对象。 b.二维

图2-5（b），二维控制器，是目前采用广泛的模糊控制器。 c.三维

图2-5（c），三维控制器，控制器结构复杂，运算时间长，一般少选用三维

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模糊控制器。

2.2 模糊控制系统

2.2.1 按信号的时变特性分类

a.恒值模糊控制系统

命令信号系统是一个恒定值，通过模糊控制器对系统扰动消除影响，常数。该系统的输出跟踪输入的值。

b.随动模糊控制系统

作为时间的函数的命令信号的系统，高精度的系统输出的要求，快速跟踪系统的输入。也被称为“跟踪模糊控制系统”或“模糊控制系统”。 2.2.2按模糊控制的线性特性分类

定义线性度δ，用于衡量模糊控制系统的线性化程度，即

δΔvmax

2umaxm式中，vmaxvmaxvmin，umaxumaxumin，ξ为线性化因子，m为模糊子集V的个数。

设k0为一经验值，则定义模糊系统的线性特性为：①当kk0δ时，系统S为线性模糊系统;②当kk0δ时，系统S为非线性模糊系统。 2.2.3 按静态误差是否存在分类

（1）有差模糊

将偏差的大小及其偏差转变率作为系统输入. （2）无差模糊

在有差模糊控制系统基础上，引入积分功用，使系统的静差降至最小。 2.2.4 按系统输入变量分类

控制输入个数为1的系统为单变量模糊控制系统，控制输入个数大于1的系统为多变量模糊控制系统。

2.3 模糊控制器的设计

最简单的实现方式：将模糊控制规则离线，转化为查询表，存储在计算机中

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在线控制使用。以单变量二维模糊控制器为例，介绍这类形式控制器的设计，设计思想是设计其他模糊控制器的基础。模糊控制器的设计步骤：

[5]

A.结构

单变量二维模糊控制器是常见的结构形式。 B.定义输入输出模糊集

误差e、误差转变ec、控制量u：

e，ec的论域均为：{-3，-2，-1，0，1，2，3} e，ec和u：{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB} u：{-4.5，-3，-1.5，0，1，3，4.5} C.定义输入输出隶属函数 D.创建模糊控制规则 E.创建模糊控制表

上述描写的模糊控制规则可采用模糊规则表2-4来描述，表中共49跳模糊规则，各个模糊语句之间是“或”的关联，由第一条语句所确定的控制规则能够计算出u1。控制量为模糊集合U,可示意为

Uu1u2u3u49

表2-4 模糊控制规则表

u NB ec NS ZO PS PM PB PM PM PS PS ZO PM PM PS ZO ZO PM PS ZO NS NM PS ZO NS NM NM ZO NS NS NM NM NS NM NM NM NB NS NM NM NB NB NB NM PB PB NM PB PB NS PM PM e ZO PM PS PS PS PS PM ZO ZO PB ZO NS

F．模糊推理

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G反模糊化

通过模糊推理得到的结果是个模糊集合，要有一个确定值才能控制或驱动

[6]

执行机构。常用的反模糊化有三种

○1最大隶属度法 ○

2重心法

○

3加权平均法

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第三章 洗衣机的模糊控制

洗衣机的重要控制有两个：一洗涤时间；二水位的控制。[4]

3.1时间控制

3.1.1 确定模糊控制器的结构

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。

3.1.2定义输入、输出模糊集

污泥分为三个指数表示：污泥少【SD】，污泥中【MD】，污泥多【LD】；油脂分为三个指数表示：油脂少【NG】，油脂中【MG】，油脂多【LG】；洗涤时间分为五个指数表示：很短【VS】，短【S】，中等【M】，长【L】，很长【VL】。 3.1.3定义隶属函数

选用以下隶属函数

μ污泥SDx50x/50x/50MDx

100x/50xx50/50LD0x500x5050x10050x100

三角隶属函数实现污泥的模糊化。Matlab仿真，污泥隶属函数设计程序看附录1，仿真结果图3-1。

选用以下隶属函数

油脂NGy50y/50y/50 MGy100y/50yy50/50LG0y500y5050y10050y100

三角形隶属函数实现油脂的模糊化，图3-2，程序见附录2。

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10.90.8Degree of membership0.70.60.50.40.30.20.1001020304050x60708090100

图3-1 污泥隶属函数

10.90.8Degree of membership0.70.60.50.40.30.20.1001020304050y60708090100

图3-2 油脂隶属函数

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选用以下隶属函数

洗涤时间VSz10z/100z100z10zz/10S10z2525z/1510z25z10/15 Mz40z/1525z4025z40z25/15Lz40z6060z/2040z60VLzz40/20三角形隶属函数实现洗涤时间的模糊化，如图3-3所示。洗涤时间隶属函数的设计程序附录3。

10.90.8Degree of membership0.70.60.50.40.30.20.100102030z405060

图3-3 洗涤时间隶属函数

3.1.4创建模糊控制规则

依据人的操作设计标准为：1、污泥、油脂多，洗涤时长；2、污泥、油脂适中，洗涤时间适中；3、污泥、油脂少，洗涤时短。 3.1.5创建模糊控制表

依据模糊规则设计标准，创建模糊规则表，表3-1。

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表3-1 洗衣机模糊规则

洗 涤 时 间 z SD 油 脂 y NG MG LG VS* S M 污 泥 x MD M M L LD L L VL

3.1.6模糊推理

a.规则匹配

假设当前传感器测得的信息为：x0（污泥）=60，y0（油脂）=70，分别代入所属的隶属函数中，求隶属度为

41，LD60 5532MG70，LG70

55MD604种隶属度， 4条匹配的模糊规则

表3-2 模糊推理结果

洗 涤 时 间 z SD 油 脂 y

b.规则触发

表3-2，触发规则4条，即

1：IF y is MD and x is MG THEN z is M 2：IF y is MD and x is LG THEN z is L 3：IF y is LD and x is MG THEN z is L 4：IF y is LD and x is LG THEN z is VL

20

污 泥 x MD(3/5) 0 LD(1/5) 0 0 0 0 SD MD(3/5) LG(2/5) M(z) L(z) VL(z) L(z) 安徽三联学院毕业论文

c.规则前提推理

在同一规则，通过“与”的关联得到规则结论。前提的可信度之间通过取小运算，得到每一规则总前提可信度为

规则1 前提可信度：min(4/5,3/5) = 3/5 规则2 前提可信度：min(4/5,2/5) = 2/5 规则3 前提可信度：min(1/5,3/5) = 1/5 规则4 前提可信度：min(1/5,2/5) = 1/5 得到规则强度表，

表3-3 规则前提可信度

洗 涤 时 间 z SD 油 脂 y NG MG(3/50 LG(1/5) 0 0 0 污 泥 x MD(4/5) 0 3/5 1/5 LD(1/5) 0 2/5 1/5

d.上述两个表进行“与”运算 得到每条规则总的可信度输出，

表3-4 规则总的可信度

洗 涤 时 间 油 脂 y NG MG(3/5) SD 0 0 污 泥 x MD(4/5) 0 min(，M(z)) LG(2/5) 0 min(，L(z)) min(，VL(z)) LD(4/5) 0 min(，L(z)) 35251515

e.模糊系统的输出

模糊系统总的可信度为各条可信度推理的并集，即

agg(z)maxmin，M(z)，min，L(z),min，L(z),min，VL(z)21

35251515安徽三联学院毕业论文

321 =maxmin，M(z)，min，L(z),min，VL(z)

555[11]

有3条规则被触发。 f.反模糊化

模糊推理过程图3-4和3-5所示。洗涤时间隶属度最大值为代入洗涤时间隶属度函数中的M(z)，得到规则前提隶属度属度M(z)的交点，即

33。将553

与规则结论隶5

M(z)z10340z3，M(z) 155155得到z119，z231

最大平均法，可得精确输出为

zz1z2193125 22即洗涤时间为25分钟



0 0 1.0 4/5 MD 1.0 3/5 MG 1.0 3/5 M 1000

(a)规矩

100

0 1

z 1.0 4/5 MD 1.0 2/5 100

0

(b)规 矩

LG 1.0 2/5 L 100

0

21

z



1.0 LD 1.0 2/5  22 LG 1.0 VL 1/5 0

6

100

1/5 100

0

4

6z

0

(c)规矩

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图3-4 3个规则被触发

3.2水位控制

3.2.1 创建模糊控制系统

Matlab命令窗口运行Fuzzy函数，创建两个FIS文件,依据系统的要求，确定输入为e和ec,输出u,分别给出它们的隶属函数如图3-7程序附录4。

通过总结专家经验,能够有:“如果水位偏低,且有大幅度降低的趋势,则进水阀门开到中等大小”、“如果有水位非常低,且有大幅度升高的趋势,则进水阀门开大”、“如果有水位高,且有大幅度升高的趋势,则出水阀门开到中等大小”[10]。

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图3-7 隶属度函数:e、ec、u

3.2.2 模糊控制的Simulink仿真

设被控对象

G(s)2500

s225s首先运行模糊程序见附录4所示，并将模糊推理系统保存在a2中。而后运行模糊控制的Simulink仿真程序如图3-8所示。仿真结果如图3-9。

图3-8 Simulink仿真程序

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图3-9水位跟踪

结果可看出，实线的模糊控制仿真输出值与虚线的预定值接近，说明模糊控制有着较高的稳态精度和动态特性，通过模糊控制可达到预期的效果，对实际液位控制具有较好的指导意义。

3.3 本章小结

通过学习,了解了全自动洗衣机的模糊控制,设计出了全自动洗衣机模糊控制的控制规则。随着模糊控制技术的不断发展进步,智能化家电的社会需求的增加,智能洗衣机将一直会成为洗衣机行业的主流产品。

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结 论

随着控制技术的发展，控制理论更加完善，控制方式更加适用。

本文围绕着模糊控制洗衣机的基本工作原理，对其在水位和洗涤时间上的控制方式进行研究，并通过MATLAB较顺利的实现了预期结果。

(1)对洗衣机中的水位进行控制，合理的减少了洗衣时水的用量和洗涤剂的用量；

(2)洗涤时间合理化，依据衣物的清洁度，智能安排洗涤时间，节省了大量电力资源；

模糊控制理论对我们将来的生活起着举足轻重的功用，在未来的科技发展中也占据着重要地位，对提高人们的生产生活质量有着深远的意义。

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致谢

衷心感谢我的论文指导老师

感谢老师在这段时间对我的指导和帮助，没有他的帮助我想我很难实现这次设计，在这段时间里老师关注我的论文设计，当我遇到困难时都会及时的给予帮助。

通过本论文的写作过程，使我对MATLAB的开发、模糊控制都有了比较深刻的理解，感谢学校给了我这样一个学习的机会。

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参考文献

[1] 刘金琨.智能控制 [M].北京：电子工业出版.2005：5 [2] 诸静.模糊控制原理与应用[M].北京：机械工业出版社，1998. [3] 汪培庄.模糊集合论和应用[M].上海：上海科技出版社，1983.

[4] 经顺林,潘皓炫,肖健华.全自动洗衣机的自适应模糊控制方式[J].计算机技术与自动化, 1999, 18(4): 13-17.

[5] D. Bellomo，D. Naso，R. Babuška．Adaptive fuzzy control of a non-linear servo-drive: Theory and experimental results [J] ．Engineering Applications of Artificial Intelligence，2008:234-240.

[6] 曾璐,李明.基于AT89C52单片机的洗衣机智能控制系统[J].电子技术, 2006, 11: 67-69.

[7] 王耀南,孙炜.智能控制理论及应用[M].北京:机械工业出版社, 2008. [8] 李长河.人为智能及其应用[M].北京:机械工业出版社, 2007

[9] 吴晓莉,林哲辉.MATLAB辅助模糊系统设计[M].西安:西安电子科技大学出版社, 2002. [10] 李小光,段春霞.基于PLC的全自动洗衣机控制系统的设计[J].湖北广播电视大学学报, 2008, 28(1): 159-160.

[11] Bellomo, D., Naso, D., Babuška, R． Parameter convergence in adaptive fuzzy control [J]. In: Proceedings of the International Conference on Informatics in Control Automation and Robotics, vol. 2, Setúbal, Portugal, pp. 135–142.

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附录1

%Define N +1 triangle membership function clear all close all N = 2;

x = 0:0.1:100; for i= 1:N + 1

f(i) = 100/N*(i - 1); end

u = trimf(x,[f(1),f(1),f(2)]); figure(1); plot(x,u); for j = 2:N

u = trimf(x,[f(j - 1),f(j),f(j + 1)]); hold on; plot(x,u); end

u = trimf(x,[f(N),f(N + 1),f(N + 1)]); hold on; plot(x,u); xlabel('x');

ylabel('Degree of membership');

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附录2

clear all close all N = 2;

y = 0:0.1:100; for i= 1:N + 1

f(i) = 100/N*(i - 1); end

u = trimf(y,[f(1),f(1),f(2)]); figure(1); plot(y,u); for j = 2:N

u = trimf(y,[f(j - 1),f(j),f(j + 1)]); hold on; plot(y,u); end

u = trimf(y,[f(N),f(N + 1),f(N + 1)]); hold on; plot(y,u); xlabel('y');

ylabel('Degree of membership');

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附录3

%Define N + 1 triangle membership function clear all close all z = 0 :0.1:60; u = trimf(z,[0,0,10]); figure(1); plot(z,u);

u = trimf(z,[0,10,25]); hold on; plot(z,u);

u = trimf(z,[0,10,25]); hold on; plot(z,u);

u = trimf(z,[10,25,40]); hold on; plot(z,u);

u = trimf(z,[25,40,60]); hold on; plot(z,u);

u = trimf(z,[40,60,60]); hold on; plot(z,u); xlabel('z');

ylabel('Degree of membership')

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附录4

%Fuzzy Controller clear all; close all;

a=newfis('fuzzf'); f1=1;

a=addvar(a,'input','e',[-3*f1,3*f1]);%parameter e a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3*f1,-1*f1]); a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-3*f1,-2*f1,0]); a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3*f1,-1*f1,1*f1]); a=addmf(a,'input',1,'ZO','trimf',[-2*f1,0,2*f1]); a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1*f1,1*f1,3*f1]); a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,2*f1,3*f1]); a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1*f1,3*f1]); f2=1;

a=addvar(a,'input','ec',[-3*f2,3*f2]);%parameter e a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3*f2,-1*f2]); a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-3*f2,-2*f2,0]); a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-3*f2,-1*f2,1*f2]); a=addmf(a,'input',2,'ZO','trimf',[-2*f2,0,2*f2]); a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-1*f2,1*f2,3*f2]); a=addmf(a,'input',2,'PM','trimf',[0,2*f2,3*f2]); a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[1*f2,3*f2]); f3=1.5;

a=addvar(a,'output','u',[-3*f3,3*f3]);%parameter e a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-3*f3,-1*f3]); a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-3*f3,-2*f3,0]); a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-3*f3,-1*f3,1*f3]); a=addmf(a,'output',1,'ZO','trimf',[-2*f3,0,2*f3]); a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-1*f3,1*f3,3*f3]); a=addmf(a,'output',1,'PM','trimf',[0,2*f3,3*f3]);

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a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[1*f3,3*f3]);

rulelist=[1 1 1 1 1; 1 2 1 1 1; 1 3 2 1 1; 1 4 2 1 1; 1 5 3 1 1; 1 6 3 1 1; 1 7 4 1 1;

2 1 1 1 1; 2 2 2 1 1; 2 3 2 1 1; 2 4 3 1 1; 2 5 3 1 1; 2 6 4 1 1; 2 7 5 1 1;

3 1 2 1 1; 3 2 2 1 1; 3 3 3 1 1; 3 4 3 1 1; 3 5 4 1 1; 3 6 5 1 1; 3 7 5 1 1;

4 1 2 1 1; 4 2 3 1 1; 4 3 3 1 1; 4 4 4 1 1; 4 5 5 1 1; 4 6 5 1 1; 4 7 6 1 1;

5 1 3 1 1; 5 2 3 1 1;

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5 3 4 1 1; 5 4 5 1 1; 5 5 5 1 1; 5 6 6 1 1; 5 7 6 1 1;

6 1 3 1 1; 6 2 4 1 1; 6 3 5 1 1; 6 4 5 1 1; 6 5 6 1 1; 6 6 6 1 1; 6 7 7 1 1;

7 1 4 1 1; 7 2 5 1 1; 7 3 5 1 1; 7 4 6 1 1; 7 5 6 1 1; 7 6 7 1 1; 7 7 7 1 1];

a=addrule(a,rulelist); %showrule(a)

%show fuzzy rule base

a1=setfis(a,'DefuzzMethod','mom');%Defuzzy

writefis(a1,'fuzzf'); %save to fuzzy file \"fuzzf.fis\"which can be %simulated with fuzzy tool a2=readfis('fuzzf');

disp('fuzzy controller table:e=[-3,3],ec=[-3,3]'); Ulist=zeros(7,7); for i=1:7 for j=1:7 e(i)=-4+i;

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ec(j)=-4+j;

Ulist(i,j)=evalfis([e(i),ec(j)],a2); end end

Ulist=ceil(Ulist)

figure(1); plotfis(a2); figure(2);

plotmf(a,'input',1); figure(3);

plotmf(a,'input',2); figure(4);

plotmf(a,'output',1);

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