模糊控制实验报告Word格式文档下载.doc
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同组人数
成绩
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]);
a=addmf
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