matlab实现车速控制模糊算法例程

以下是一个MATLAB实现车速控制模糊算法的例程：

% 车速控制模糊算法，输入变量为距离和速度偏差，输出变量为油门开度

% 定义输入变量
distance = 0:0.1:10; % 距离
speed_error = -50:1:50; % 速度偏差

% 定义输出变量
throttle = 0:1:100; % 油门开度

% 定义模糊集合
distance_fuzzy = trimf(distance, [0, 2, 5]); % 远、中、近
speed_error_fuzzy = trimf(speed_error, [-50, -20, 0]); % 负大、负中、零
throttle_fuzzy = trimf(throttle, [0, 20, 50]); % 小、中、大

% 定义模糊规则
rule = [
    1, 1, 1, 1;
    1, 2, 2, 1;
    1, 3, 3, 1;
    2, 1, 2, 0.5;
    2, 2, 2, 0.5;
    2, 3, 3, 0.2;
    3, 1, 3, 0.2;
    3, 2, 3, 0.5;
    3, 3, 3, 1;
];

% 进行模糊推理
output = zeros(length(distance), length(speed_error)); % 初始化输出变量
for i = 1:length(distance)
    for j = 1:length(speed_error)
        input = [distance_fuzzy(i), speed_error_fuzzy(j)]; % 输入变量
        rule_weight = rule(min(i, size(rule, 1)), :); % 对应规则权重
        output_fuzzy = throttle_fuzzy(rule_weight(:, 3)); % 输出变量的模糊集合
        output(i, j) = sum(output_fuzzy .* rule_weight(:, 4)) / sum(rule_weight(:, 4)); % 模糊加权平均法解模糊
    end
end

% 绘制输出曲线
surf(distance, speed_error, output');
xlabel('Distance');
ylabel('Speed Error');
zlabel('Throttle');

该例程定义了输入变量为距离和速度偏差，输出变量为油门开度，根据模糊集合和模糊规则，进行模糊推理得到输出变量的模糊集合，然后使用模糊加权平均法进行解模糊得到具体的油门开度。最后绘制出油门开度随距离和速度偏差变化的曲面图。该例程仅供参考，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。