模糊控制系统及其MATLAB实现.doc

"模糊控制系统及其MATLAB实现" 模糊控制系统是一种智能控制系统，基于模糊集合论和模糊逻辑理论，能够处理非线性、不确定性和复杂性问题。模糊控制系统的发展可以追溯到1965年，L.A.Zadeh教授提出了模糊集合论的数学基础。之后，模糊控制理论和技术得到了快速发展，模糊控制器的基本框架、模糊算法、模糊决策、模糊排序、语言变量和模糊IF-THEN规则等理论被提出和应用。 模糊控制系统的核心是模糊逻辑推理系统（FIS），它是基于知识或基于规则的系统。模糊逻辑推理系统由一组模糊IF-THEN规则组成，通过组合这些规则可以构建一个完整的模糊控制系统。模糊控制系统设计的关键在于模糊控制器的设计，主要包括三个部分：输入量的模糊化、模糊逻辑推理和反模糊化过程。 模糊控制系统的应用非常广泛，包括图像识别、语言处理、自动控制、故障诊断、信息检索、地震研究、环境预测、楼宇自动化等领域。近30年来，模糊控制系统已经取得了引人注目的成果。 MATLAB/SIMULINK工具箱是实现模糊控制系统的一种常用方法。SIMULINK工具箱可以方便地对模糊控制系统进行仿真，用户可以根据系统的不同需要，设置或更改模块的参数，然后打开仿真菜单，设置仿真参数，起动仿真过程。FIS编辑器可以设置输入输入变量的模糊隶属度函数和模糊控制规则。 在模糊控制系统中，模糊逻辑推理系统的设计是关键。模糊逻辑推理系统可以根据不同的问题域和应用场景进行设计和实现。模糊控制系统的设计需要考虑到系统的非线性、不确定性和复杂性问题，选择合适的模糊逻辑推理系统和控制策略是非常重要的。 模糊控制系统是一种智能控制系统，能够处理非线性、不确定性和复杂性问题，广泛应用于各种领域。MATLAB/SIMULINK工具箱是实现模糊控制系统的一种常用方法，可以方便地对模糊控制系统进行仿真和设计。