Matlab模糊控制教程：实例详解与FuzzyLogic工具箱应用

本章详细介绍了Matlab在模糊控制中的应用，Matlab作为一款由Mathworks公司推出的强大的科学计算软件，因其FuzzyLogic工具箱的加入，使得模糊逻辑和模糊控制的研究与实践变得更加便捷。FuzzyLogic工具箱被赞誉为智能系统设计的有效工具，它包括丰富的功能，如GUI工具，如ANFIS编辑器、基本FIS编辑器和隶属度函数编辑器，这些工具可以帮助用户直观地设计和分析模糊控制系统。 表6-1列举了GUI工具，如ruleedit用于规则编辑，surfview用于观察模糊推理过程的输出曲面，这些工具提供了一个交互式的设计环境。此外，表6-2展示了各种类型的隶属度函数，如dsigmf（双Sigmoid型）、gauss2mf（联合高斯型）等，这些函数是构建模糊规则集的基础，它们定义了输入变量与输出变量之间的关系。 FIS（模糊推理系统）数据结构管理功能是关键部分，它允许用户定义模糊规则、变量类型和系统结构。Simulink仿真模块则提供了在实际系统中测试模糊控制策略的机会，而模糊系统演示程序则是为了教学和演示目的准备的。其他函数涵盖了如解析器、模糊推理方框图等高级功能，进一步增强了工具箱的灵活性和实用性。 通过本章的学习，读者将能够利用Matlab的FuzzyLogic工具箱进行模糊控制系统的建模、设计、仿真以及结果可视化。通过实例操作和详细说明，读者不仅能理解模糊控制的基本原理，还能掌握如何在Matlab环境中高效地实现模糊控制算法，从而快速上手并应用于实际问题中。这是一份适合初学者和进阶者深入理解和实践模糊控制的重要参考资料。