2019年4月22日 · 首先我们要确定描述输入输出变量语言值的模糊子集，如{nb，nm，ns，zo，ps，pm，pb}，并设置输入输出变量的论域，例如我们可以设置误差e（此时为模糊量）、误差变化ec、控制量u的论域均为{-3，-2，-1，0，1，2，3}；然后我们为模糊语言变量选取相应的隶属度函数。

2020年11月19日 · 从基本论域 [a,b]到模糊子集论域【-n,n]的转换公式为. 一般选择模糊论域中所含元素个数为模糊语言词集总数的二倍以上，确保模糊集能较好的覆盖论域，避免出现失控现象， 隶属度. 为了实现模糊化，要在上述离散化了的精确量与表示模糊语言的模糊量之间建立关系，即确定论域中的每个元素对于各个模糊语言变量的隶属度。 隶属度是描述某个确定量隶属于某个模糊语言变量的程度。 常用的确定模糊变量隶属度的赋值表见下表. 下面推荐一种根据系统输出的误 …

常用的模糊关系合成（Compostional Rule of Inference，CRI）法是模糊控制最基本的方法，模糊子集之间取“Min-Max”运算，即模糊规则前件之间以及前件与后件之间取“Min” ，而规则之间取“Max” ，从而实现模糊关系合成的运算。 但是，使用“Min-Max” 运算容易丢失模糊子集中隶属度对模糊推理的影响。 模糊控制器的基本结构包括各变量的论域、隶属函数、 模糊控制规则 的形成和模糊控制表。 图1所示的 模糊控制器 为常用的基本结构形式。 设系统的偏差e、偏变变化ec …

2024年12月30日 · 模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）是基于模糊数学发展来的一类控制方法，由扎德（Zadeh）于 1965 年提出。 在传统的 PID 控制中，被控量误差通过 精确的比例 — 积分 — 微分运算 得到精确的控制动作，作用于被控对象，达到被控量追踪其参考值的效果。 而在模糊逻辑控制中，从被控量误差得到控制动作不再依赖具体的数学表达式，而是通过人类模糊的经验获得，以 控制电机 转速为例：如果电机转速 稍大于 参考速度，那么我们就 稍微减小 电机速 …

NB-IoT（Narrowband Internet of Things，窄带物联网）技术是一种适用于低功耗广域网（LPWAN）的无线通信技术，它特别为物联网而设计，以实现对连接设备的远程监视和控制。NB-IoT技术特点显著，包括强链接、高覆盖、...

2022年9月26日 · 首先我们要确定描述输入输出变量语言值的模糊子集，如{nb，nm，ns，zo，ps，pm，pb}，并设置输入输出变量的论域，例如我们可以设置误差e（此时为模糊量）、误差变化ec、控制量u的论域均为{-3，-2，-1，0，1，2，3}；然后我们为模糊语言变量选取相应的隶属度函数。

对于线性隶属度函数，我们只需计算量化值其与其所属的两个隶属度的差值比例即可。 其中， 隶属于PS和PM， 隶属于NB和NM。 隶属于PS的隶属度为： 隶属于PM的隶属度为： 隶属于NB的隶属度为： 隶属于NM的隶属度为： 可以看出，对于一个输入，它所属的两个隶属度的和为1. 模糊推理：根据模糊规则表求输出值U的隶属度，决策出模糊输出量. 对于一般的控制，我们可以制订以下模糊表规则： 其中，第一列为 的取值，第一行为 的取值。 对于输出值，我们同样采用给予隶 …

2022年4月23日 · {nb,nm,ns,o,ps,pm,pb} 对于e: {负大,负中,负小,负零,正零, 正小,正中,正大} {nb,nm,ns,no,po,ps,pm,pb} 注意 :Ⅰ．选择较多地词汇描述语言变量 制定控制规则较方便,但控制 4/23/2022 11 ku 取得过大,则造成被控对象阻尼程度 ku 取得过小,则会导致被控对象地响应特性迟 …

2016年11月22日 · nb nm ns pb pm ps一般分别表示 负大(negative big)、负中(negative middle)、负小(negative small)、正大(positive big)、正中、正小。 在模糊控制中，它们是用来表示隶属度关系的，这个是模糊控制的专业基础知识，找本相关理论的书好好看看。

从基本论域 [a,b]到模糊子集论域【-n,n]的转换公式为. 一般选择模糊论域中所含元素个数为模糊语言词集总数的二倍以上，确保模糊集能较好的覆盖论域，避免出现失控现象， 隶属度. 为了实现模糊化，要在上述离散化了的精确量与表示模糊语言的模糊量之间建立关系，即确定论域中的每个元素对于各个模糊语言变量的隶属度。 隶属度是描述某个确定量隶属于某个模糊语言变量的程度。 常用的确定模糊变量隶属度的赋值表见下表. 下面推荐一种根据系统输出的误差及误差的变化 …