10个变量作为模糊控制模型的输入，21个变量作为模糊控制模型的输出

模糊控制模型的输入和输出变量数量是根据具体的控制问题来确定的，因此无法一概而论。以下是一组例子：

1. 输入变量：温度、湿度、气压、风速、风向、降雨量、日照时数、土壤湿度、CO2浓度、光照强度。
输出变量：灌溉量、施肥量、风机转速、喷雾器喷雾量、遮阳网开度、加热器功率、CO2补给量、灯光亮度、水泵功率、通风器转速、排气量。

2. 输入变量：车速、加速度、刹车踏板位置、方向盘转角、引擎转速、油门开度、空气温度、空气湿度、路面摩擦系数、车辆负载。
输出变量：制动力、转向角度、油门控制、引擎转矩、空调温度、空调风量、音响音量、座椅加热、雨刮器速度、车灯亮度、车窗开闭程度、巡航控制速度。

3. 输入变量：温度、湿度、气压、风速、风向、降雨量、日照时数、CO2浓度、灯光亮度、音乐声音大小。
输出变量：空调温度、空调风速、加湿器功率、加热器功率、遮阳帘开合程度、风扇转速、灯光亮度、窗帘开合程度、音响声音大小、氧气浓度、负离子浓度、气味浓度。

这些变量可以通过模糊控制模型来实现对相应系统的智能控制，以实现更好的性能和效果。

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matlab模糊控制simlink模型

### 使用 MATLAB Simulink 构建模糊控制系统的教程

#### 创建新的 Simulink 模型
启动 MATLAB 后，在命令窗口输入 `simulink` 或者点击主页选项卡上的 Simulink 图标打开库浏览器。创建一个新的空白模型文件。

#### 添加必要的模块
为了实现模糊控制器的设计，可以从 Simulink 库中找到并添加如下组件：

- Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer：此模块位于 "Fuzzy Logic Toolbox" 文件夹下的 “Membership Functions” 和 “Rulebase and Inference System” 中[^1]。

% 打开Simulink Library Browser
slLibraryBrowser;

#### 设定被控对象及其参数
根据具体的应用场景设定被控对象（Plant），这可以是一个传递函数、状态空间表达式或者其他形式的动力学方程表示的对象。对于简单的一阶惯性环节为例，可以在 Simulink 中使用 Transfer Function 模块来设置相应的系数。

#### 编辑模糊推理系统 (Mamdani or Sugeno)
双击已加入的 Fuzzy Logic Controller 模块进入编辑模式，这里可以选择 Mamdani 类型或 Sugeno 类型的模糊推理引擎，并定义输入变量、输出变量以及隶属度函数的形式；接着编写规则表完成整个模糊逻辑决策过程的设计[^2]。

#### 调整和优化性能指标
利用 Scope 或 To Workspace 等观测工具观察闭环响应曲线，调整各部分参数直至获得满意的动态特性为止。如果有必要的话还可以引入 PID 控制器作为辅助手段进一步改善稳态精度等问题。

#### 示例代码片段
下面给出一段简单的 M-file 用来加载预设好的 .fis 文件至工作区以便后续调用：

% 加载预先设计好的.fis文件到workspace
load('myFISDesign.fis');
showrule(myFIS); % 显示当前模糊规则列表

模糊控制洗衣机matlab模型

根据提供的引用内容，我们可以了解到模糊控制洗衣机的工作原理和控制过程。但是，要建立MATLAB模型需要更多的细节和参数。以下是一个简单的MATLAB模型，仅供参考：

1.首先，定义输入变量和输出变量。输入变量可以是浑浊度和浑浊度变化率，输出变量可以是洗涤时间和水流强度。

2.然后，定义模糊集合和隶属度函数。模糊集合可以是“低”、“中”和“高”，隶属度函数可以是三角形或梯形函数。

3.接下来，定义模糊规则。模糊规则是基于专家经验和实验数据得出的，可以使用if-then语句或矩阵形式表示。

4.然后，使用模糊推理方法计算输出变量的模糊值。模糊推理方法可以是最小最大法或加权平均法。

5.最后，使用去模糊化方法将模糊值转换为实际值。去模糊化方法可以是中心平均法或重心法。