一、简介
MATLAB软件有提供一个模糊推理系统编辑器，利用模糊工具箱在matlab命令窗口输入Fuzzy命令进入模糊控制编辑环境
二、主要步骤
1、接受输入变量
2、输入变量模糊化
3、利用模糊规则进行推理得出结论
4、综合步骤3利用结论从模糊隶属度得到实际的输出值
5、输出结果
三、MATLAB运行结果
输入 e 的模糊语言变量及其隶属度函数：
输入 ec 的模糊语言变量及其隶属度函数：
输出结果：
四、总结
在本次实验中设置了两个模糊输入变量（e和ec),一个模糊输出变量u 。在规则库中建立了7x7=49条规则，模糊规则中第一个和第二个为输入，第三个数表输出，后俩个数分别是规则权重和AND OR选项。模糊变量的隶属函数分别设置成了“Z型”、“三角形”、“S型”
五、代码部分
%模糊控制器设计 a=newfis(\'fuzzf\'); %创建新的模糊推理系统 %输入1 f1=1; a=addvar(a,\'input\',\'e\',[-6*f1,6*f1]); %添加 e 的模糊语言变量 a=addmf(a,\'input\',1,\'NB\',\'zmf\',[-6*f1,-2*f1]); %添加 e 的模糊语言变量的隶属度函数（z型） a=addmf(a,\'input\',1,\'NM\',\'trimf\',[-6*f1,-4*f1,-1]); %隶属度函数为三角形 a=addmf(a,\'input\',1,\'NS\',\'trimf\',[-6*f1,-2*f1,1*f1]); a=addmf(a,\'input\',1,\'Z\',\'trimf\',[-4*f1,0,4*f1]); a=addmf(a,\'input\',1,\'PS\',\'trimf\',[-2*f1,0*f1,2*f1]); a=addmf(a,\'input\',1,\'PM\',\'trimf\',[0,4*f1,6*f1]); a=addmf(a,\'input\',1,\'PB\',\'smf\',[2*f1,6*f1]); %输入2 f2=1; a=addvar(a,\'input\',\'ec\',[-6*f2,6*f2]); %添加 ec 的模糊语言变量 a=addmf(a,\'input\',2,\'NB\',\'zmf\',[-6*f2,-2*f2]); a=addmf(a,\'input\',2,\'NM\',\'trimf\',[-6*f2,-4*f2,-1]); a=addmf(a,\'input\',2,\'NS\',\'trimf\',[-6*f2,-2*f2,1*f2]); a=addmf(a,\'input\',2,\'Z\',\'trimf\',[-4*f2,0,4*f2]); a=addmf(a,\'input\',2,\'PS\',\'trimf\',[-2*f2,0*f2,2*f2]); a=addmf(a,\'input\',2,\'PM\',\'trimf\',[0,4*f2,6*f2]); a=addmf(a,\'input\',2,\'PB\',\'smf\',[2*f2,6*f2]); %输出 f8=1.5; a=addvar(a,\'output\',\'u\',[-6*f8,6*f8]); %添加 u 的模糊语言变量 a=addmf(a,\'output\',1,\'NB\',\'zmf\',[-6*f8,-2*f8]); a=addmf(a,\'output\',1,\'NM\',\'trimf\',[-6*f8,-4*f8,-1]); a=addmf(a,\'output\',1,\'NS\',\'trimf\',[-6*f8,-2*f8,2*f8]); a=addmf(a,\'output\',1,\'Z\',\'trimf\',[-4*f8,0,4*f8]); a=addmf(a,\'output\',1,\'PS\',\'trimf\',[-2*f8,0*f8,6*f8]); a=addmf(a,\'output\',1,\'PM\',\'trimf\',[1,4*f8,6*f8]); a=addmf(a,\'output\',1,\'PB\',\'smf\',[2*f8,6*f8]); %规则库 rulelist=[1 1 1 1 1; %编辑模糊规则，后俩个数分别是规则权重和AND OR选项 1 2 1 1 1; 1 3 1 1 1; 1 4 2 1 1; 1 5 2 1 1; 1 6 3 1 1; 1 7 4 1 1; 2 1 1 1 1; 2 2 2 1 1; 2 3 2 1 1; 2 4 2 1 1; 2 5 3 1 1; 2 6 4 1 1; 2 7 5 1 1; 3 1 7 1 1; 3 2 6 1 1; 3 3 5 1 1; 3 4 4 1 1; 3 5 3 1 1; 3 6 2 1 1; 3 7 1 1 1; 4 1 7 1 1; 4 2 6 1 1; 4 3 5 1 1; 4 4 4 1 1; 4 5 3 1 1; 4 6 2 1 1; 4 7 1 1 1; 5 1 7 1 1; 5 2 6 1 1; 5 3 5 1 1; 5 4 4 1 1; 5 5 3 1 1; 5 6 2 1 1; 5 7 1 1 1; 6 1 7 1 1; 6 2 6 1 1; 6 3 5 1 1; 6 4 4 1 1; 6 5 3 1 1; 6 6 2 1 1; 6 7 1 1 1; 7 1 7 1 1; 7 2 6 1 1; 7 3 5 1 1; 7 4 4 1 1; 7 5 3 1 1; 7 6 2 1 1; 7 7 1 1 1; ]; a=addrule(a,rulelist); %添加模糊规则函数 showrule(a) %显示模糊规则函数 a1=setfis(a,\'DefuzzMethod\',\'centroid\'); %设置解模糊方法 writefis(a1,\'fuzzf\'); %保存模糊系统 a2=readfis(\'fuzzf\'); %从磁盘读出保存的模糊系统 disp(\'fuzzy Controller table:e=[-3,+3],ec=[-3,+3]\');%显示矩阵和数组内容 %推理 Ulist=zeros(7,7); %全零矩阵 for i=1:7 for j=1:7 e(i)=-4+i; ec(j)=-4+j; Ulist(i,j)=evalfis([e(i),ec(j)],a2); %完成模糊推理计算 end end % Ulist=ceil(Ulist) %朝正无穷方向取整 Ulist %朝正无穷方向取整 %画出模糊系统 figure(1); plotfis(a2); figure(2);plotmf(a,\'input\',1); figure(3);plotmf(a,\'input\',2); figure(4);plotmf(a,\'output\',1);