R1:if E is NB and Ec is NB then U is PB
R2:if E is NB and Ec is NS then U is PM
(3)模糊推理
根据输入模糊量和知识库完成模糊推理获得模糊控制量,一般采用最小最大合成运算进行模糊推理合成,其过程可表示为(以二维形式的模糊推理为例):
①已知前提“X。”和“Y。”,建立的各模糊规则为:文献综述
A is Ai,and B is Bj →C is Cij (i=l,2,3⋯m;j=1,2,3,⋯n)
根据规则推定前提为真的程度(即整个前提的隶属度)以及结论为真的程度(即每条规则的结论的隶属度)其最后的推理结果 ,可表述为:
(2-3)
②采用模糊推理将每条规则的推理结果 进行合成,得到综合输出模糊集c,可表示为:
(2-4)
式中,“v"一表示取大运算。
(4)清晰化
由上面可以看出,模糊推理的结果并不是实际控制要求的清晰量。可用清晰化方法将其转换为清晰量。它包括以下几种方法。
模糊算法在PID控制系统中的应用MATLAB仿真(3):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_201984.html