MATLAB模糊控制代码

以下是一个简单的 MATLAB 模糊控制代码的示例：

% 定义输入输出变量
input = 0:0.1:10;
output = 0:0.1:10;

% 定义隶属度函数
inputMF1 = gaussmf(input, [2 3]);
inputMF2 = gaussmf(input, [2 7]);
outputMF1 = gaussmf(output, [1 1]);
outputMF2 = gaussmf(output, [1 9]);

% 绘制隶属度函数图像
figure;
subplot(2,1,1);
plot(input, inputMF1, 'b', input, inputMF2, 'r');
title('Input Membership Functions');
legend('Input MF 1', 'Input MF 2');
subplot(2,1,2);
plot(output, outputMF1, 'b', output, outputMF2, 'r');
title('Output Membership Functions');
legend('Output MF 1', 'Output MF 2');

% 定义模糊规则
rule1 = min(inputMF1, outputMF1);
rule2 = min(inputMF2, outputMF2);

% 绘制模糊规则图像
figure;
subplot(2,1,1);
plot(input, rule1, 'b', input, rule2, 'r');
title('Fuzzy Rules');
legend('Rule 1', 'Rule 2');

% 定义输入信号并进行模糊化
inputSignal = 4.5;
inputSignalMF1 = gaussmf(inputSignal, [2 3]);
inputSignalMF2 = gaussmf(inputSignal, [2 7]);

% 进行模糊推理并计算输出信号
outputSignalMF1 = min(inputSignalMF1, rule1);
outputSignalMF2 = min(inputSignalMF2, rule2);
outputSignal = max(outputSignalMF1, outputSignalMF2);

% 反模糊化输出信号
defuzzOutput = defuzz(output, outputSignal, 'centroid');
display(defuzzOutput);

该代码实现了一个简单的模糊控制器，包括定义输入输出变量和隶属度函数、绘制隶属度函数图像、定义模糊规则、绘制模糊规则图像、定义输入信号并进行模糊化、进行模糊推理并计算输出信号、反模糊化输出信号等步骤。可以根据具体应用场景进行修改和调整。