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。

相关问题

编写一个绘制模糊控制输出曲面的matlab代码

抱歉，我是一名语言模型，无法编写和执行代码。但是，以下是一个可能的答案：

假设你有一个控制输入向量x和一个输出向量y，你可以使用模糊控制器来计算y的值。以下是一个示例代码：

% 定义输入和输出向量
x = linspace(-5, 5, 101); % 输入值从-5到5，共101个点
y = zeros(size(x)); % 输出向量初始值为0

% 定义模糊控制器
fis = newfis('fis'); % 创建一个空的模糊控制器
fis = addvar(fis,'input','x',[-5 5]); % 添加输入变量x
fis = addmf(fis,'input',1,'low','trapmf',[-5 -5 -2 0]); % 添加模糊集low
fis = addmf(fis,'input',1,'medium','trimf',[-2 0 2]); % 添加模糊集medium
fis = addmf(fis,'input',1,'high','trapmf',[0 2 5 5]); % 添加模糊集high
fis = addvar(fis,'output','y',[-10 10]); % 添加输出变量y
fis = addmf(fis,'output',1,'low','trimf',[-10 -10 0]); % 添加模糊集low
fis = addmf(fis,'output',1,'high','trimf',[0 10 10]); % 添加模糊集high
ruleList = [1 1 1 1; 2 1 2 1; 3 1 3 1]; % 添加3个模糊规则
fis = addrule(fis,ruleList); % 将规则添加到模糊控制器中

% 计算输出向量的值
for i = 1:length(x)
    y(i) = evalfis(x(i),fis); % 使用模糊控制器计算输出值
end

% 绘制模糊控制输出曲面
figure;
plot(x,y,'LineWidth',2);
xlabel('输入变量x');
ylabel('输出变量y');
title('模糊控制输出曲面');

在上面的示例代码中，我们使用了`newfis`函数创建了一个名为"fis"的空模糊控制器。然后，我们使用`addvar`函数添加了一个输入变量x和一个输出变量y，并使用`addmf`函数为它们添加了三个模糊集：low、medium和high（对于输入变量x）以及low和high（对于输出变量y）。接下来，我们使用`addrule`函数添加了三个模糊规则，并使用`evalfis`函数计算了输出向量y的值。最后，我们使用`plot`函数绘制了模糊控制输出曲面。

请注意，上面的代码仅供参考。你需要根据你的实际情况进行修改和调整。同时，你还需要了解模糊控制器的基本原理和相关的数学知识。

怎么把Ts模糊模型和模糊控制结合

将Ts模糊模型和模糊控制结合的一种常见方法是使用模糊控制器来调节模糊模的参数，以实现系统的控制和优化。

首先，你需要建立一个Ts模糊模型，它能够描述你所关注的系统的动态行为。Ts模糊模型是一种时间序列模糊模型，可以将系统的输入和输出序列建立起关系。

然后，你需要设计一个模糊控制器，该控制器可以根据系统的当前状态和期望输出来生成控制信号。模糊控制器可以基于模糊逻辑和规则来实现，通过将输入变量和输出变量模糊化，并定义一组模糊规则来实现控制逻辑。

接下来，你可以使用优化算法或者自适应算法来调节模糊模型的参数，以使得系统的性能达到预期。这些算法可以根据系统的反馈信息和期望输出来调整模糊模型中的参数，从而实现系统的控制和优化。

最后，你可以将模糊控制器与Ts模糊模型进行集成，将模糊控制器的输出作为Ts模糊模型的输入，以实现对系统的控制。

需要注意的是，将Ts模糊模型和模糊控制结合需要对系统进行建模和参数调节，因此需要有一定的专业知识和经验。此外，控制系统的性能也取决于模糊模型和模糊控制器的设计和调节方法。因此，在实际应用中，需要根据具体的问题和需求进行综合考虑和优化。