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目录
摘要I
ABSTRACTII
第一章引言1
第二章3
2.1模糊控制的基本思路3
2.2模糊控制洗衣机的基本设计思路4
第三章5
3.1模糊全自动洗衣机的模糊推理5
3.2模糊洗衣机的控制系统逻辑结构9
3.2.1电源电路10
3.2.2洗衣机状态检测电路10
3.2.3显示电路11
3.2.4输出控制电路11
3.3洗衣机物理量检测12
3.3.1浑浊度的检测12
3.3.2布量和布质的检测14
3.3.3水温检测15
3.3.4水位的检测15
3.4检测软件框图16
3.5洗衣机的自学习功能18
总结20
参考资料:
21
致谢22
Contents
AbstractI
Firstchapterintroduction1
Secondchapter3
2.1fuzzycontrolsbasicmentalities3
2.2fuzzilycontrolsthewasherthebasicdesignmentalit4
Thirdchapter5
3.1fuzzycompletelyautomaticswashersfuzzyreasoning5
3.2fuzzywasherscontrolsystemlogicalorganizations9
3.2.1powercircuits10
3.2.2washersconditionsexaminationelectriccircuit10
3.2.3displaycircuits11
3.2.4outputscontrolcircuit11
3.3washersphysicalquantitiesexamine12
3.3.1opacitiesexaminations12
3.3.2clothsquantitiesandtheclotharcherytargetexamines14
3.3.3watertemperaturesexamine15
3.3.4waterlevelsexaminations15
3.4examinationssoftwaresdiagram16
3.5washersfromstudyfunction18
Summarizes20
Reference:
Expressesthanks22
第一章引言
模糊控制是以集合理论为基础的一种新兴手段,它是模糊系统理论和模糊技术与自动控制技术相结合的产物。
自从这门学科诞生以来,它产生许多探索性的甚至是突破性的研究应用成果,同时,这一方法也逐步成为人们思考问题的重要方法论。
1995年美国的控制论专家L。
A。
Zadeh教授创立了模糊集合论,从而为描述,研究和处理模糊性现象提供了一种新的工具。
一种利用模糊集合的理论来建立系统模型,设计控制器的新型方法——模糊控制也随之问世了。
模糊控制的核心就是利用模糊集合理论,把人的控制策略的自然语言转化为计算机能够接受的算法语言所描述的控制算法,这种方法不仅能实现控制,而且能模拟人的思维方式对一些无法构造数学模型的被控对象进行有效的控制。
我们都知道在现实生活中的一些概念是有着明确意义的,比如说“一个”,“男人”,“货币”等概念,对于这些明确的概念,在数学中常常用经典集合来表示,但是现实生活中不是每个概念都是很明确的,比如我门是“青年人”这个概念,你能在年龄上划两条线,表明在两条线内的就是青年人,而在其外的就截然不是青年人吗?
显然这样做是不行的,因为人的生命是一个连续的过程,一个人从少年走向青年是一日一日积累的,同样,一个人从青年步入中年也是一个渐变的过程。
我们把这样的一类概念称之为模糊概念。
模糊集合理论就是处理这些模糊概念的。
将模糊集合理论运用于自动控制而形成的模糊控制理论,在近年来得到了迅速的发展,其原因在于对那些时变的非线性的复杂系统,当无法获得精确的数学模型的时候,利用具有智能的模糊控制器能给出有效的控制。
例如,在炼钢,化工,人文系统以及医学心理系统中,要得到正确而且精密的数学模型是相当困难的。
对于这些系统却具有大量的以定性的形成表示的极其重要的先验信息,以及仅仅用语言规定的性能指标。
同时,要求过程的操作人员是系统的基本组成部分等。
所有这些都是一种不精确性,应用一般的控制理论是很难实现控制的,但是,这类系统由人来控制却往往容易做到。
这是因为过程操作人员的控制方法是建立在直观的和经验的基础上,他们凭借实践积累的经验,采取适当的对策完成控制任务,于是,人们把操作人员的控制经验归纳成定性描述的一组条件语句,然后运用模糊集合理论将其定量化,使控制器得以接受人的经验,模仿人的操作策略,这样就产生了以模糊集合理论为基础的模糊控制器。
模糊控制理论的提出是控制思想的一次深刻的变革,它标志着人工智能发展到了一个新的阶段。
随着计算机及其相关技术的发展,模糊控制也由最初的经典模糊控制发展到自适应模糊控制,专家模糊控制和基于神经网络的自学习模糊控制。
其实现方式也由最初在微型机(单片机)上用软件方法实现发展到应用模糊控制开发出计算机进行直接控制。
模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法,已经在家用电器自动化领域和其他很多行业中解决了传统控制方法无法或者是难以解决的问题,取得了令人瞩目的成效。
已经引起了越来越多的控制理论的研究员和相关领域的广大工程人员的极大兴趣。
但是就目前的状况来看,尚缺乏重大的突破,因此模糊控制无论在理论和应用上都有待于进一步的深入研究和探讨。
以洗衣机为例,早期人们洗衣时用洗衣板,进而用机械定时式洗衣机,是半机械半电子式。
到后来是全自动洗衣机。
现在,人们希望的是智能型的洗衣机。
只要把衣服放进洗衣机,启动电源,洗衣机就能自动判别衣质、衣量、污浊度并自动确定洗涤时间,到最后出来的就是干净的衣服。
我国的模糊研究是从1976年开始的,而在1992年前尚无在家电产品上应用.1992年四月轻工部系统企业在重庆召开了首届“全国家用电器模糊技术应用研讨会重点研究了国外洗衣机模糊控制的范例。
使我国在家电模糊控制领域中发展自己的产品,适应现代社会人们对电器方便快捷准确的要求。
本文介绍了一种具有自学习功能模糊智能洗衣机的设计方法。
第二章
2.1模糊控制的基本思路
在设计一个模糊控制的洗衣机前,我门必须先弄懂关于模糊控制的基本思路,这样才能在对模糊控制器的学习过程中得到我门想要的设计方法和必要的理论依据。
模糊控制通过对模糊逻辑和近似推理方法,把人的经验形式化、模型化,变成计算机可以接受的控制模型,让计算机代替人来进行有效的实时控制,为实现模糊控制,语言变量的概念可作为描述受动控制策略的基础,并在此基础上发展为一种新型的控制器——模糊控制器8,设计模糊控制器必须解决以下三个问题:
(1)输入量、输出量的模糊量化;
(2)建立模糊控制规则或模糊控制表;
(3)输出信息的模糊判决。
模糊控制原理框图如图2-1所示。
S——系统的设定值,是精确量。
e,c——系统偏差与偏差变化率,均是精确量。
E,C——经模糊量化处理后,偏差与偏差变化率变成的模糊量。
U——模糊量的偏差与偏差变化率经模糊控制规则,近似推理处理后,得到模糊量的控制作用U。
u——对模糊量的控制作用U,经模糊判决,得到模糊控制器输出的精确量的控制作用u,去控制被控对象。
在图2-1中,由模糊量化模糊化模块、模糊控制规则模块和模糊判决模块组成的是模糊控制器。
模糊控制器其实就是一台微机,它可以是系统机,也可以是由完全模糊硬件来实现的模糊控制器,也可以是单片机。
本文讲述的正是用单片机作模糊控制器来实现整个模糊控制的。
2.2模糊控制洗衣机的基本设计思路
在对模糊控制有了一定了解后我们很容易就能确定我门设计的着手方向。
所以模糊控制(也称自适应控制)全自动洗衣机由硬件(模糊控制器)和软件(模糊芯片)组成,本文着重介绍硬件部分。
模糊控制器一般是由驱动部分、光传感器、水位传感器、衣物量和布质传感器、温度传感器、微处理器组成,由各传感器得到数据.送入微机处理,驱动洗衣机工作。
通过我门选定的单片机,我们可以把通过各个传感器得来的信号在单片机中进行模糊处理然后得到微机可识别的信号,从而达到洗衣机的全自动洗涤。
第三章
3.1模糊全自动洗衣机的模糊推理
在设计一个模糊洗衣机的时候,我们必须考虑到模糊控制器的规则问题,这些都可以通过对日常生活的经验中得到,我们可以对洗衣机洗涤过程中遇到的典型量实行模糊推理,从而得到想要的一种规则。
而在模糊洗衣机中,浑浊度,布质,布量等最常见的量都是通过对现行状态的检测再通过模糊推理得出的。
在模糊推理中,需要推理的前件和后件,也即是推理的输入条件和输出结果。
在模糊洗衣机中,主要是要考虑布质、布量、水温和肮脏程度这几项条件,而从这些条件求取水位、洗涤时间和水位、漂洗、方式和脱水时间等。
在洗衣机中,布质和布量是无法直接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、布量与洗涤的过程有很大的关系。
所以,除了肮脏程度之外,模糊推理还考
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