模糊逻辑方法.ppt

哈尔滨工程大学 6.1 引言—模糊概念的引出 引入模糊概念的作用 6.2 模糊理论简介—模糊理论 传统集合、模糊集合 隶属函数 模糊集合表示法 模糊集合运算 典型的隶属函数(三角形) 典型的隶属函数(梯形) 典型的隶属函数(钟形) 典型的隶属函数(不规则) 模糊理论系统化模型 解模糊化—重心法 解模糊化—重心法实例 6.3 基于模糊逻辑数据融合的一般过程 6.4 模糊融合应用－智能洗衣机 智能洗衣机中的检测技术 智能洗衣机中的检测技术(续) 模糊推理和控制 隶属函数确定 6.4 模糊融合应用－智能电饭锅 吸水过程的模糊推理 吸水过程的模糊推理(续) 快速升温过程的模糊推理 保沸过程的模糊推理 论域：论题所包括的同类事物的总和。 例如，当人们谈论白梨和鸭梨时，各种梨就是论域； 不同论题涉及的论域不同，人们谈论数学时，一切数就是论域； 人们议论物价时，一切经济问题就成为论域。 三角形模糊化 梯形模糊化 钟型模糊化 不规则模糊化 模糊描述--模糊推理--决策 比如说是年龄，属于中年的隶属度，解模糊化后为48.156 衣量的多少可以通过在一定水位下衣物阻尼的大小来判断。 如果突然切断带负载的洗涤电机的电源，由于惯性的作用，电机会维持短时间旋转，此时电机处于发电机状态，会在定子绕组的两端产生感应电动势。在衣物的阻尼作用下，电机转速下降，感应电动势跟着作相应衰减，其衰减时间和衣物的阻尼成一定的线形关系。由于衣物的阻尼作用是由衣量决定的，从而可通过感应电动势间接得出衣量的信息。因此，通过对定子绕组两端电动势进行隔离、放大、整形，由单片机检测出光电隔离产生的脉冲个数，就可得知衣量的多少，见图1。脉冲信号多，布的阻尼小，衣量少，反之亦然。见图2（a）、（b）。 衣质主要可分为棉布、混纺、化纤三大类。棉质衣物和化纤衣物在不同的水位下有不同的阻尼，由于化纤衣物的阻尼对水位敏感程度不及棉质衣物，可以通过在不同水位下停机检测感应电动势脉冲个数的差值来判断衣质。脉冲个数差值越大的，衣物是棉布的可能性就越大。脉冲个数差值越小，衣物是化纤的可能性就越大。图1、2给出了衣量、衣质传感器脉冲检测电路和相应的分析图例。 通过安装在排水口的红外光浑浊度传感器分析出透光率的变化而检测出脏污程度和脏污性质。 如图3所示，红外发射管发出一定强度的红外线，红外接收管在溶液的另一侧接收红外线。 红外线在溶液中的透光性的大小决定接收管中产生的光电电流的大小，通过检测分析该电流可用来判断出脏污程度和脏污性质。 图4(a)(b)给出浑浊度传感器透光率的变化曲线。由于脏污程度较重的衣物在洗涤一段时间后透光率变化较大，而脏污程度较轻的透光率变化较小。脏污性质可用透光率变化的快慢来进行判断，油性脏污的溶解速度慢，因而透光率的变化率小，而泥性脏污的透光率的变化率大。因而，通过对排水口液体的透光率变化的绝对量和相对量的检测，判断出衣物的脏污程度和脏污性质。 * 6 模糊逻辑方法 6.1 引言 6.2 模糊理论简介 6.3 基于模糊逻辑数据融合的一般过程 6.4 模糊融合应用 数据融合系统是一个庞大的信息处理系统，它汇集了各种信息，以取得对观察对象更加精确的估计和更加确定的推理。其中的各类信息除具有较强的实时性、多源性和分布性外，另一个显著的特性就是不确定性或称为模糊性。 在很多问题中，如人的经验和知识的表述，人的思维和控制作用具有不同于随机性的不确定性，即模糊性。为了寻找一种处理模糊信息的工具，一种描述和加工模糊信息的数学方法－模糊数学应运而生。 1965年，控制论专家L.A.Zadeh提出了模糊子集概念，给出了其定量表示法，用来描述模糊性的现象和事物。它量化一个概念或属性内在不精确性的程度。而概率论是量化一个精确的概念或属性不知道的程度。 随着模糊逻辑和可能性理论的提出和深入研究，它们在不确定性推理和多传感器信息融合中显示出越来越强大的优势。 利用“隶属函数”(Membership Function)值来描述一个概念的特质，亦即使用0与1之间的数值来表示一个元素属于某一概念的程度，这个值称为该元素对集合的隶属度(Membership grade)。 当隶属度为1或0时便如同传统的数学中的“对”与“错”，当介于两者之问便属于对与错之间的灰色地带。 传统集合是以二值逻辑(Binary Logic)为基础的方式来描述事物，元素x和集合A的关系只能是?A或?A，是一种『非此即彼』的概念。以特征函数表示为： 模糊集合则是指在界限或边界不分明且具有特定事物的集合，以建立隶属函数(Membership Function)来表示模糊集合，也就是一种“亦此亦彼”的概念。 假设论域 U = {x1, x2, …, xn}，论域