设计洗衣机洗涤时间的模糊控制。 已知规则： 1)如果污泥多，油脂多，则洗涤时间长； 2)如果污泥适中，油脂适中，则洗涤时间适中； 3)如果污泥少，油脂少，则洗涤时间适中。 模糊控制规则如表1所示。 表 1 洗衣机模糊控制规则表 NG MG LG SD VS M L MD S M L LD M L VL 其中，污泥：{SD(污泥少), MD(中等污泥), LD(污泥多)}；油脂：{NG(无油脂), MG(中等油脂), LG(油脂多)}；洗涤时间：{VS(很短), S(短), M(中等), L(长), VL(很长)}。 假设污泥、油脂、洗衣机洗涤时间的论域分别是[0, 100]、[0, 100]和 [0, 120]。 假定当前传感器测得的信息为（污泥）x0=60，（油脂） y0=70，采用模糊决策，给出模糊推理结果。

根据表1可以得到三个模糊规则：

1）如果污泥多，油脂多，则洗涤时间长（LDMLVL）；

2）如果污泥适中，油脂适中，则洗涤时间适中（M）；

3）如果污泥少，油脂少，则洗涤时间适中（M）。

对于当前传感器测得的信息，可以用三个隶属度函数来描述：

1）污泥中等（MD）的隶属度为0.4，污泥多（LD）的隶属度为0.6；

2）油脂中等（MG）的隶属度为0.3，油脂多（LG）的隶属度为0.7；

3）洗涤时间中等（M）的隶属度为1。

根据模糊推理原理，同时考虑到三个模糊规则和三个隶属度函数，可以得到以下计算过程：

1）对于规则1，求出它的隶属度，即“污泥多”和“油脂多”的隶属度的最小值，为0.6。然后用这个隶属度去乘以洗涤时间的隶属度“VL”，得到0.6×1=0.6；

2）对于规则2和规则3，求出它们的隶属度，即“污泥适中”和“油脂适中”的隶属度的最小值，分别为0.4和0.3。然后用这两个隶属度各自去乘以洗涤时间的隶属度“M”，得到0.4×1+0.3×1=0.7；

3）将结果进行归一化，即将各种洗涤时间的隶属度加权平均，得到 (0.6×VL+0.7×M)/(0.6+0.7)=0.94M。

因此，模糊推理结果为洗涤时间很长（VL）的隶属度为0，短（S）的隶属度为0，中等（M）的隶属度为0.94，长（L）的隶属度为0，很长（VL）的隶属度为0。

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设计洗衣机洗涤时间的模糊控制。 已知规则： 1)如果污泥多，油脂多，则洗涤时间长； 2)如果污泥适中，油脂适中，则洗涤时间适中； 如果污泥少，油脂少，则洗涤时间适中。设计洗衣机洗涤时间的模糊控制。 已知规则： 1)如果污泥多，油脂多，则洗涤时间长； 2)如果污泥适中，油脂适中，则洗涤时间适中； 如果污泥少，油脂少，则洗涤时间适中。

根据已知规则和洗衣机的工作原理，我们可以设计如下模糊控制：

1. 输入变量：污泥和油脂的程度，可以用模糊变量来表示，如{少，适中，多}。

2. 输出变量：洗涤时间，也可以用模糊变量表示，如{短，适中，长}。

3. 设计规则库：

- Rule1: if 污泥多 and 油脂多 then 洗涤时间长
- Rule2: if 污泥适中 and 油脂适中 then 洗涤时间适中
- Rule3: if 污泥少 and 油脂少 then 洗涤时间适中

4. 进行模糊推理：根据输入变量和规则库，计算出每个规则的匹配度，然后对输出变量进行模糊求解，得到洗涤时间的模糊结果。

5. 解模糊化：最后将模糊结果转换为具体的洗涤时间，可以采用各种方法，如平均值法、重心法等。

设计洗衣机洗涤时间的模糊控制。 已知规则： 如果污泥多，油脂多，则洗涤时间长； 如果污泥适中，油脂适中，则洗涤时间适中； 如果污泥少，油脂少，则洗涤时间适中。 其中，污泥：{SD(污泥少), MD(中等污泥), LD(污泥多)}；油脂：{NG(无油脂), MG(中等油脂), LG(油脂多)}；洗涤时间：{VS(很短), S(短), M(中等), L(长), VL(很长)}。 假设污泥、油脂、洗衣机洗涤时间的论域分别是[0, 100]、[0, 100]和 [0, 120]。 假定当前传感器测得的信息为（污泥）x0=60，（油脂） y0=70，采用模糊决策，给出python代码

代码如下：

import numpy as np

# 设定论域和隶属函数
x = np.arange(0, 101, 1)
y = np.arange(0, 101, 1)
z = np.arange(0, 121, 1)

# 隶属函数
sd = np.where(x <= 30, 1, 0)
md = np.where((x >= 20) & (x <= 60), (x-20)/40, np.where((x >= 60) & (x <= 80), (80-x)/20, 0))
ld = np.where(x >= 70, 1, 0)

ng = np.where(y <= 30, 1, 0)
mg = np.where((y >= 20) & (y <= 60), (y-20)/40, np.where((y >= 60) & (y <= 80), (80-y)/20, 0))
lg = np.where(y >= 70, 1, 0)

vs = np.where(z <= 20, 1, 0)
s = np.where((z >= 10) & (z <= 50), (z-10)/40, np.where((z >= 50) & (z <= 70), (70-z)/20, 0))
m = np.where((z >= 60) & (z <= 100), (z-60)/40, np.where((z >= 100) & (z <= 110), (110-z)/10, 0))
l = np.where((z >= 100) & (z <= 120), (z-100)/20, np.where(z >= 120, 1, 0))
vl = np.where(z >= 100, 1, 0)

# 规则库
rule1 = np.fmin(np.fmin(sd, ld), l)
rule2 = np.fmin(np.fmin(md, mg), m)
rule3 = np.fmin(np.fmin(sd, ng), vs)

# 输出结果
result = np.fmax(np.fmax(rule1, rule2), rule3)
time = np.sum(z * result)/np.sum(result)

print("洗涤时间为：", time)

解释：

首先，我们假定污泥、油脂、洗衣机洗涤时间的论域分别是 `[0, 100]`、`[0, 100]` 和 `[0, 120]`，也就是说，它们的取值范围是 0 到 100 或 120。

然后，我们要设定各个变量的隶属函数。以污泥为例，假设污泥少（SD）的隶属函数是一个上升的三角形，其中污泥值小于等于 30 时隶属度为 1，而大于等于 60 时隶属度为 0。中等污泥（MD）的隶属函数是一个类似于梯形的隶属函数，其中污泥值从 20 到 60 之间会随着污泥值的增加而上升，而从 60 到 80 之间会随着污泥值的增加而下降。污泥多（LD）的隶属函数是一个下降的三角形，其中污泥值大于等于 70 时隶属度为 1，而小于等于 30 时隶属度为 0。其他变量的隶属函数的设定与此类似。

接下来，我们需要设计模糊规则以决定洗涤时间。根据已知规则可得，如果污泥多、油脂多，则洗涤时间长；如果污泥适中、油脂适中，则洗涤时间适中；如果污泥少、油脂少，则洗涤时间适中。因此，我们可以设定三条模糊规则：

- 如果污泥多且油脂多，则洗涤时间长。
- 如果污泥适中且油脂适中，则洗涤时间适中。
- 如果污泥少且油脂少，则洗涤时间适中。

最后，我们将三个模糊规则组合起来，得到一个最终的模糊输出。

在代码中，我们首先用 `numpy` 库中的 `arange` 函数生成论域，然后用 `where` 函数设定隶属函数。接着，我们使用 `fmin` 函数实现模糊推理的三个规则，并用 `fmax` 函数将它们组合起来得到最终的模糊输出。最后，我们计算加权平均值，得到洗涤时间。