模糊控制实验报告Word下载.doc
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一、实验目的
1．通过实验熟悉并掌握各种模糊控制系统工具箱函数的用法
2．通过实验熟悉并掌握典型隶属度函数的Matlab仿真
3．通过实验熟悉并掌握Matlab软件的使用方法
二、实验内容
1．根据给定参数编制模糊推理系统数据结构管理功能函数及整个“tipper”模糊推理系统的Matlab仿真程序。
2.运行所编制的程序，得到各功能函数的仿真结果，完成FIS的求解。
3.根据给定参数编制获得各种典型隶属度函数的Matlab仿真程序。
4.运行所编制的程序，得到隶属度函数仿真曲线，并研究参数变化对曲线特性的影响，完成典型隶属度函数的仿真研究。
三、实验步骤
1.针对“tipper”模糊推理系统，编制相应的数据结构管理功能函数的Matlab仿真程序。
2.运行所编制的程序，得到各功能函数的仿真结果。
3.根据给定参数编制整个“tipper”模糊推理系统的仿真程序，并求解在给定作用下FIS的输出。
4.熟悉Matlab软件，编制获得各种典型隶属度函数的Matlab仿真程序。
5.运行所编制的程序，得到典型隶属度函数的仿真曲线。
6.改变隶属度函数的参数，观测参数的变化对仿真曲线的影响。
7.分析实验结果，完成实验报告。
四、实验参数要求
1．在tipper模糊系统中，'
input'
1即'
service'
的范围为[010]，且分为'
poor'
，'
good'
excellent'
三个模糊集，3个模糊集均采用'
gaussmf'
型隶属函数,区间分别为[1.50]，[1.55]，[1.510]；
input
（2）即'
food'
rancid'
delicious'
2个模糊集，2个模糊集均采用'
trapmf'
型隶属函数,区间分别为[-2013]，[791012];
output
（1）即'
tip'
'
的范围为[030]，且分为'
cheap'
average'
generous'
trimf'
型隶属函数,区间分别为[0510]，[101520]，[202530]
④求解输入分别为[12]和[35;
27]时系统的输出
2．Gaussian型隶属度函数σ=2，c=5
3.gbellmf隶属度函数a=2,b=4,c=6
4.Sigmoidal隶属度函数a1=2,c1=4;
a2=2,c2=4;
5.trapezoid隶属度函数a=1,b=5,c=7,d=8
6.triangle隶属度函数a=3,b=6,c=8
7.Z形隶属度函数a=3,b=7
8．根据给定参数，设计自定义隶属函数的Matlab仿真程序
①以年龄为论域，取x=[0,150],设计模糊集“年轻”的隶属函数的Matlab仿真程序
②设计一个三角形隶属函数，按[-6，6]范围分为七个等级，建立一个模糊系统，用来表示
{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}。
五、程序及仿真图形
1“tipper”模糊推理系统
程序如下：
a=newfis（'
tipper'
）;
a=addvar（a,'
'
[010]）;
a=addmf（a,'
1,'
[1.50]）;
[1.55]）;
[1.510]）;
food'
rancid'
[-2013]）;
delicious'
[791012]）;
output'
[030]）;
cheap'
trimf'
[0510]）;
average'
[101520]）;
generous'
[202530]）;
a2=readfis（'
figure
（1）;
plotfis（a2）;
figure
（2）;
plotmf（a,'
1）;
figure（3）;
1）当输入为[12]时系统的输出：
fismat=readfis（'
out=evalfis（[12],fismat）
2）当输入为[35;
27]时系统的输出：
out=evalfis（[35;
27],fismat）
x=0:
0.1:
10;
y=gaussmf（x,[25]）
plot（x,y）;
xlabel（'
x'
ylabel（'
y'
y=gbellmf（x,[246]）
y=sigmf（x,[2424]）
y=trapmf（x,[1578]）
ylabel（'
y=trimf（x,[368]）;
y=zmf（x,[37]）;
%MembershipfunctionforYoungPeople
clearall;
closeall;
fork=1:
1:
1501
x（k）=（k-1）*0.10;
ifx（k）>
=0&
x（k）<
=35
y（k）=1.0;
else
y（k）=1/（1+（（x（k）-35）/5）^2）;
end
plot（x,y,'
k'
xyears'
Degreeofmembership'
t'
e'
[-6,6]）;
NB'
[-6,-6,-4]）;
NM'
[-6,-4,-2]）;
NS'
[-4,-2,0]）;
Z'
[-2,0,2]）;
PS'
[0,2,4]）;
PM'
[2,4,6]）;
[4,6,6]）;
1）
六、实验总结
通过该实验的练习让我熟悉了各种模糊控制系统工具箱函数的用法，加深了对模糊控制的理解和编程方法，对各种隶属度函数有了进一步的理解，对模糊控制的应用也有了更加直观的理解，也熟悉了mutlab软件的功能。
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