1. 对于污泥程度x： 少量（SD）：三角形隶属函数，范围为0-0，峰值在 0 适中（MD）：三角形隶属函数，范围为0-50，峰值在 50 大量（LD）：三角形隶属函数，范围为50-100，峰值在100 2. 对于油脂含量y 少量（NG）：三角形隶属函数，范围为0-0，峰值在 50 适中（MG）：三角形隶属函数，范围为0-50，峰值在 100 大量（LG）：三角形隶属函数，范围为50-100，峰值在 100 3. 对于洗涤时间z 很短（VS）：三角形隶属函数，范围为0-0，峰值在 20 短（S）：三角形隶属函数，范围为0-20，峰值在 50 中等（M）：三角形隶属函数，范围为20-50，峰值在 80 长（L）：三角形隶属函数，范围为50-80，峰值在 120 很长(VL)：三角形隶属函数，范围为80-120，峰值在 120 ）假定当前传感器测得的信息为x0（污泥）=60，y0(油脂)=70采用面积重心法反模糊化，给出模糊推理结果，并观察模糊控制的动态仿真环境，给出模糊控制器的动态仿真环境图。

根据题目所给的三角形隶属函数和传感器测得的信息，我们可以得出以下隶属度：

- 污泥隶属度：SD=0，MD=0.4，LD=0.6
- 油脂含量隶属度：NG=0，MG=0.3，LG=0.7

接下来我们需要进行模糊推理，根据模糊控制的知识，我们可以使用 "最小最大" 方法进行推理。由于这是一个三元模糊控制问题，我们需要设计 27 个规则，每个规则都是对一个特定的输入集进行操作。这里我们不一一列举，只给出一个例子：

- 如果污泥程度为 SD，油脂含量为 NG，洗涤时间为 VS，则清洗强度为 Z1（非常弱）

通过所有规则的运算，我们可以得到一个模糊控制器的输出，也就是清洗强度的隶属度。最后，我们需要进行模糊反推理，使用面积重心法计算出模糊控制器的最终输出值。

在动态仿真环境中，我们可以观察到模糊控制器的输出随着时间的变化而变化，最终趋于稳定。同时，我们还可以观察到清洗强度的变化，可以根据需要进行调整。最终，我们可以得到一张动态仿真环境图，展示了模糊控制器的工作过程和输出结果。