1、第三章 模糊控制系统,主讲人：范伟 华侨大学机电及自动化学院,第一节 模糊控制系统的组成,系统：是两个以上彼此联系又相互作用的对象所构成的具有某种功能的集体。 模糊系统：是由那些模糊现象引起的不确定性对象。 模糊控制系统是一种自动控制系统，它是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑推理为理论基础，采用计算机控制技术构成的一种具有闭环结构的数学控制系统。它的组成核心是具有智能性的模糊控制器。,模糊控制系统的主要部件是模糊化过程、知识库（数据库和规则库）、推理决策和精确化计算。,模糊控制器采用数字计算机。它具有三个重要功能： 1、模糊化过程、数据库两块：把系统的偏差从数字量转化为模糊量； 2
2、、规则库、推理决策完成：对模糊量由给定的规则进行模糊推理； 3、精确化接口：把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量。,模糊控制系统的设计问题：模糊化过程、知识库（含数据库和规则库）、推理决策和精确化计算。,一、模糊化过程 模糊化过程主要完成：测量输入变量的值，并将数字表示形式的输入量转化为通常用语言值表示的某一限定码的序数。上图表示：给出了输入变量x0在给定限定码模糊子集（又称语言值）A、 B、 C中具有最大隶属程度。,二、知识库 知识库包括数据库和规则库 1、数据库 数据库提供必要的定义，包含了语言控制规则论域的离散化、量化和正规化以及输入空间的分区、隶属度函数的定
3、义等。,1）论域的离散化：要使计算机能够处理模糊信息就必须对用模糊集合表示的不确定信息进行量化。论域的离散化实质上是一个量化过程。量化就是将一个论域离散成确定数目的几小段（量化级），每一段用某一个特定术语作为标记，这样就形成一个离散域。,量化有两种：1、平均量化；2、非线性映射（在大误差段的分辨率要求不高时，量化级别少点；在小误差段的分辨率要求较高时，量化级别多点）。量化的特点：1、测量变量的量化会带来误差；2、同时减少了系统对小的扰动的敏感性。,一个简单的求中间隶属度值的求取。 在模糊控制系统中，变量的量化给出了控制器计算的简化和控制值的平滑之间的一个折衷，为了消除大的误差，在量化级之间的一
4、些插值运算是必要的。 一个简单的方法是引入一个权系数w(.)：对于一个连续的测量值可以通过相邻两个离散值的加权运算得到模糊度的值。,例 3-1 如果当前测量误差e=3.6。误差的离散值3、4的隶属度值分别为 。则当前测量误差e的隶属度值可以通过插值运算得到：,2）输入输出空间的模糊划分：模糊控制规则前提中的每一个语言变量都形成一个与确定论域相对应的模糊输入空间，而在结论中的语言变量则形成模糊输出空间。（模糊划分就是确定基本模糊集的数目）。,例如：两个输出变量A、B下的一个模糊空间划分示意图。,3）基本模糊子集的隶属度函数 模糊集合的隶属度函数是数据库的一个重要组成部分。通常有两种模糊集隶属度函
5、数的表示方式：一是数字表示；二是函数表示。,一是数字表示：数字表示适用于论域是离散的。例如输入值u属于不同模糊子集A的隶属程度用一个矢量来表示。当输入领域的量化等级总数为5、并分别用ui表示时，即可写成：其中矢量 中的元素分别是隶属于模糊子集A的程度。 输入,二是函数表示：函数表示适用于论域是连续的情况。典型的函数有三角形函数、梯形图函数和高斯函数等。,2、规则库 规则库根据控制目的和控制策略给出了一套由语言变量描述的并由专家或自学习产生的控制规则的集合。规则库包括：过程状态输入变量和控制输出变量的选择，模糊控制系统的建立。,规则库包括以下内容： （1）、过程状态输入变量和控制输出变量的选择典
6、型的模糊逻辑控制器的语言变量取系统的状态、系统误差、误差变化。,（2）、模糊控制规则的建立 模糊控制规则的建立大致有以下四种: 1、专家经验法：通过对专家控制经验的咨询形成控制规则库 2、观察法：通过观察人类控制行为并将其控制的思想提炼出一套基于模糊条件语言类型的控制规则从而建立模糊规则库的途径就是观察法的基本思想。,3、基于模糊模型的控制：通过建立被控对象的模糊模型来实现。方法1、2都是通过建立专家的模型，并以此模糊推理模型进行模糊逻辑推理控制。显然，这类模糊控制器的性能不会超越所依赖的专家水平。基于模糊模型的控制是通过建立被控对象的模糊 模型来实现即用像建立模糊控制规则一样的“IF-THE
7、N”形式来描述被控对象的特性。,设被控对象用以下三个控制规律描述： 规律1： 如果Yn=PM 且Un=PM 那么Yn+1=PB； 规律2： 如果Yn=PS 且Un=NS 那么Yn+1=ZE； 规律3： 如果Yn=NS 且Un=PS 那么Yn+1=ZE； 规律4： 如果Yn=NM 且Un=NM 那么Yn+1=NB； 其中Y是输出，U是控制，n是离散时间。,对这个控制对象是使输出Y为零。 如果Yn-1=ZE 且Yn=PS,这时要求Yn+1=ZE。参考对象规律2， 由于规律2可以看到 Un=NS 那么Yn+1=ZE。可以推导控制规则得到 如果Yn-1=ZE 且Yn=PS,这时要求Un=NS。,同理
8、如果Yn-1=ZE 且Yn=NS,这时要求Yn+1=ZE。参考对象规律3 由于规律2可以看到 Un=PS 那么Yn+1=ZE。可以推导控制规则得到 如果Yn-1=ZE 且Yn=NS,这时要求Un=PS。,4、自组织法：能够在没有先验知识和很少有先验知识的情况下通过对观察系统的输入输出关系建立控制规则库。与所有学习系统一样，自组织模糊控制器也需要一个学习性能指标来保证学习的收敛性。,三、推理决策逻辑 推理决策逻辑是利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程，给出适合的控制量。（它是模糊控制的核心）。,第二章P34 四、模糊逻辑推理讲过。 1、近似条件推理 前提1：如果x是A,则y是B 前提2：如果x
9、是A 结论： Y是B=A,2、模糊条件推理 语言规则是：如果x是A，则y是B，否则y是C。3、多输入模糊推理 多输入是指有多个输入的情况。 前提1：如果A且B，那么C 前提2：现在是A且B 结论：,4、多输入多规则推理 多输入，多规则。就是对于一个控制系统，它的控制规则有多个。比如 IF A1 AND B1，THEN C1 IF A2 AND B2，THEN C2 IF An AND Bn，THEN Cn以二输入多规则为例。 如果A1且B1，那么C1 否则如果A2且B2，那么C2 否则如果An且Bn，那么Cn 已知A且B，那么C=？,四、精确化过程 在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模
10、糊推理结果可能性的精确值的过程称为精确化过程。,精确化的方法：最大隶属度函数法、重心法、加权平均法。,1、最大隶属度函数性 1）、当在输出论域中，其最大隶属度函数对应的输出值为一个。（取所有规则推理结果的模糊集合中隶属度最大的元素作为输出值。）,2）、当在输出论域中，其最大隶属度函数对应的输出值为多个取所有具有最大隶属度输出的平均。J为具有相同最大隶属度输出的总数。,当输出值为多个时候， （1）、求每个输出的最大隶属度数值；（2）、求和，再平均得到其最大隶属度,2、重心法 重心法 是取模糊隶属度函数的曲线与横坐标围城面积的重心为模糊推理最终输出值。,重心法：连续,输出的阀门流量u为,重心法：离
11、散,精确化 控制输出：,3、加权平均法ki视情况而定。如果，那么加权平均法就变为重心法。,面积重心法对于不同的隶属度函数形状会有不同的推理输出结果。最大隶属度函数法对隶属度函数的形状要求不高。,第二节 模糊控制系统设计,一、模糊控制器的结构设计 在设计模糊控制器前，首先根据被控对象的具体情况来确定模糊控制器的结构。模糊控制器结构指的是输入输出变量、模糊化算法、模糊推理规则和精确化计算方法。,控制器的设计第一步首先确定控制器的输入输出变量。 1、控制器输入输出变量主要讲单输入-单输出模糊控制结构。单输入-单输出模糊控制结构指的是系统控制量只有一个，系统输出量只有一个。,单输入-单输出模糊控制结构
12、又分一维模糊控制器、二维模糊控制器和多维模糊控制器。比如典型的一维模糊控制器的输入变量为系统的误差、二维模糊控制器的输入变量为系统的误差和误差变化。,一维模糊控制器和二维模糊控制器的系统控制量都只有一个为误差，系统输出量只有一个。,1)、一维模糊控制器,设模糊控制器的输入变量为e，输出控制量为u，则模糊控制规则一般有以下形式：R1: 如果e是E1,u是 U1; R2: 否则如果e是E2,u是 U2; Rn: 否则如果e是En,u是 Un;其中E1，E2，En为模糊控制器输入论域上的模糊子集；U1，U2，Un为模糊控制器输出论域上的模糊子集；其总的模糊关系：,2）、二维模糊控制器,设模糊控制器的
13、输入变量为误差e和误差变化量de，输出控制量为u，则模糊控制规则一般有以下形式：R1: 如果e是E1和de 是DE1,u是 U1; R2: 否则如果e是E2和de 是DE2,u是 U2; . Rn: 否则如果e是En和de 是DEn,u是 Un;其中E1，E2，En; DE1，DE2，DEn为模糊控制器输入论域上的模糊子集；U1，U2，Un为模糊控制器输出论域上的模糊子集；其总的模糊关系：,二维模糊控制器性能优于一维模糊控制器性能。目前设计中常考虑这一种模糊控制器结构。,3）、多维模糊控制器 输入变量有多个，多维模糊控制器复杂，不常用。R1: 如果A是A1、B 是B1、C是C1, u是 U1;
14、,二、模糊控制器的设计原则模糊逻辑控制是一种利用人的直觉和经验设计的控制系统，与传统的设计思想不同，它不需要受控对象的数学解析模型。,一般的模糊控制器的设计原则： 1、定义输入输出变量 2、定义所有变量的模糊化条件 3、设计控制规则库 4、设计模糊推理结构 5、选择精确化策略的方法,一般的模糊控制器的设计原则： 1、定义输入输出变量 根据输入和输出变量的个数，所需规则的最大数目建议使用的规则数目nin是输入变量的个数，nout是输出变量的个数, nlevel是输入与输出模糊划分的数目。,例如：RFID读写器（射频识别读写器）功率的自适应调节策略：控制器模块接收模糊控制模块传来的新功率执行值，最
15、后传给读写器控制器来实时控制RFID读写器的功率。,输入，输出个数均为1。（如果是二输入的，误差、误差变化量；那么 ）输入：功率误差E（ nin ）； 输出：控制RFID读写器的功率（ nout ）。,求：nlevel 功率调节细分：为7种情况，相应的输出功率Q、输入误差E论域也分为7个等级。输入误差和输出功率分别为负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(Z)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)。 得到nlevel为7。,因此RFID读写器的规则：,语言规则,一般的模糊控制器的设计原则： 1、定义输入输出变量 如控制锅炉温度，锅炉温度由电压控制。 我们设定锅炉实际温度与预期温度的差
16、值为输入量，控制电压为输出量。,2、定义所有变量的模糊化条件 根据受控系统的实际情况，实现以下内容： 1）决定输入变量的测量范围； 2）输出变量的控制作用范围； 3）进一步确定每个变量的论域； 4）然后再安排每个变量的语言值及其相对应的隶属度函数。,如控制锅炉温度，锅炉温度由电压控制。 根据受控系统的实际情况 1）输入变量的测量范围：锅炉温度（0600）与给定温度300之差。 2）输出变量的控制作用范围（-15V15V）,3)输入变量分为七级： 很冷（-300 ）， 冷（-200 ）， 有点冷（ -100 ）， 适合（0 ）， 有点热（100 ） ， 热（200 ） ， 很热（300 ） 。,
17、4）然后再安排每个变量的语言值及其相对应的隶属度函数： 很冷（0.1 ）， 冷（0.2）， 有点冷（ 0.3 ）， 适合（1）， 有点热（0.3 ） ， 热（0.2） ， 很热（0.1） 。,输出也分为七级别： 大幅度升压； 小幅度升压； 稍微升压； 电压不变； 稍微降压； 小幅度降压； 大幅度降压。,规则数目：,又比如：模糊集函数的模糊方法：trimftrapmfgbellmfgaussmfgauss2mfsigmf,trimf,gaussmf,3、设计控制规则库 如控制锅炉温度的规则， 如果锅炉温度很冷，则大幅度升压； 否则如果锅炉温度冷，则小幅度升压； 否则如果锅炉温度有点冷，则稍微升压
18、； 否则如果锅炉温度适合，则电压不变； 否则如果锅炉温度有点热，则稍微降压； 否则如果锅炉温度热，则小幅度降压； 否则如果锅炉温度很热，则大幅度降压。,4、设计模糊推理结构 这一部分由计算机、单片机或专门的模糊推理硬件集成电路芯片来实现。 推理规则见第二章。 P34,5、选择精确化策略的方法 精确化过程：是把模糊推理获得的模糊输出量转换为确切的控制着。精确化的方法：最大隶属度函数法、重心法、加权平均法。,三、模糊控制器的常规设计方法 模糊控制器的常规设计方法是查表法。,查表法是通过离线计算取得一个模糊控制表，并将其控制表存放在计算机内存中， 当模糊控制器进行工作时，计算机只需直接根据采样得到的
19、误差和误差变化的量化值来找到当前时刻的控制输出量化值。最后，计算机将此量化值乘以比例因子得到最终的输出控制量。,模糊控制器的常规设计方法是查表法。,常规设计方法，设计步骤如下： 1、确定模糊控制器的输入、输出变量； 2、确定各输入、输出变量的变化范围、量化等级和量化因子； 3、在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集； 4、模糊控制规则的确定； 5、求模糊控制表（最好取整）。,模糊控制器的常规设计方法,例题 已知一空调控制系统，要求空调室内温度保持在25恒定，目前此系统采用以下控制方式（电压和温度误差成正比）。设模糊控制器为一维控制器，输入语言变量为误差，输出为控制电压。两个变量的量化等级
20、为七级，取五个语言值。隶属度函数根据确定的原则任意确定。试按常规模糊逻辑控制器的设计方法设计出模糊逻辑控制表。,解： 1、确定模糊控制器的输入、输出变量。 模糊控制器为一维控制器：设模糊控制器的输入变量为e，输出控制量为u。 模糊控制器选用的系统的实际温度T与温度给定值Td的误差 作为输入语言变量，把控制加热装置的供电电压u选作输出语言变量。 输出电压量与误差成正比。,2、确定各输入、输出变量的变化范围、量化等级和量化因子。,3、在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集。,误差隶属度函数,模糊输出量隶属度函数,4、模糊控制规则的确定 控制量和误差量成正比。例如如果误差小于0，增加控制量，使
21、得误差增加。,控制规则 规则1、如果误差e是NB，则控制U为PB; 规则2、如果误差e是NS，则控制U为PS; 规则3、如果误差e是ZE，则控制U为ZE; 规则4、如果误差e是PS，则控制U为NS; 规则5、如果误差e是PB，则控制U为NB;,1)、 从误差隶属度图看到PB,PS A)规则4、如果误差e是PS，则控制U为NS; 误差： 由规则4得到 控制： 如果有两个输入变量，就是两维输入，E,DE，那么控制就是用玛达尼，求它们的最小值，见p55最后三行和P61的由规则一得到：（前面五行）,误差隶属度函数,规则5、如果误差e是PB，则控制U为NB; 误差： 由规则5得到 控制：,B)最后的输出
22、增量为上面两条控制量的合成：,C)模糊输出量隶属度函数,精确化 控制输出：,2) 从误差隶属度图看到PB,PS A)规则4、如果误差e是PS，则控制U为NS; 误差 由规则4得到 控制：,误差隶属度函数,规则5、如果误差e是PB，则控制U为NB; 误差： 由规则5得到 控制：,B)最后的输出增量为上面两条控制量的合成：,C)模糊输出量隶属度函数,精确化 控制输出：,3) 从误差隶属度图看到PS,ZE（同学做） A)规则3、如果误差e是ZE，则控制U为ZE; 误差： 由规则3得到 控制：,误差隶属度函数,规则4、如果误差e是PS，则控制U为NS; 误差： 由规则4得到 控制：,B)最后的输出增量
23、为上面两条控制量的合成：,C)模糊输出量隶属度函数,精确化 控制输出：,其它数值计算方法雷同 4) 从误差隶属度图看到ZE 控制输出： 5) 从误差隶属度图看到ZE,NS 控制输出：,6) 从误差隶属度图看到NS,NB 控制输出：7) 从误差隶属度图看到NS,NB 控制输出：,综合上面的结果，得到模糊逻辑控制表,第三节 模糊控制器的设计举例,举几实际例子说明模糊控制器的设计 一、流量控制的模糊控制器设计要求设计一个单输入单输出的流量控制的模糊控制器。采用二维模糊控制器，输入变量有两个，控制阀门的误差e和误差变化量de，输出控制量为阀门开启程度u。两个输入变量的量化等级为5，语言值为5：“负大、
24、负小、零、正小、正大”。 输出变量的量化等级为4，语言值为4：“关、半开、中等、开”。,根据已知模糊控制规则： 规则1：如果误差为零 或者误差变化为正小，则阀门半开 规则2：如果误差为正小 和误差变化为正小，则阀门中等 输出的阀门流量u为多少？,1、确定模糊控制器的输入、输出变量和规则控制的数目 由于设计一个单输入单输出的流量控制的模糊控制器。考虑设计精度，选择设计如下是流量误差的隶属度函数、误差变化的隶属度函数和阀门流量的隶属度函数 。,流量误差的隶属度函数,误差变化的隶属度函数,阀门流量的隶属度函数,由于 规则1：如果误差为零 或者误差变化为正小，则阀门半开； 规则2：如果误差为正小 和误
25、差变化为正小，则阀门中等。,控制规则表,解： 1）模糊化过程 当输入误差e为5，输入误差变化de为8， 看图1，,流量误差的隶属度函数,看图2，,误差变化的隶属度函数,2）模糊逻辑推理 根据已知模糊控制规则： 规则1：如果误差为零 或者误差变化为正小，则阀门半开 规则2：如果误差为正小 和误差变化为正小，则阀门中等,对应规则库 对应规则1：误差为0的隶属度是0.375，而误差变化为正小的隶属度是0.8，由并运算的推理规则可得那么阀门半开的隶属度,对应规则2：误差为正小的隶属度是0.625，而误差变化为正小的隶属度是0.8，由交运算的推理规则可得那么阀门中等的隶属度,3）精确化计算： 回顾：重心
26、法 重心法 是取模糊隶属度函数的曲线与横坐标围城面积的重心为模糊推理最终输出值。,重心法,输出的阀门流量u为,阀门的确切开度为5.87。,二、被控对象是由晶闸管控制的直流电动机。由直流传动驱动模块可知，此对象为一个纯延时的环节惯性。设传递函数为 。要求设计一个模糊控制器对此调速系统进行控制，允许转速误差为2r/s 。,1、系统结构设计 直流传动速度控制系统设计成一个二维的单输出模糊控制系统。,2、模糊化设计 误差变量取两个语言值，负偏差（NZ）、正偏差（PZ）。误差变化变量取两个语言值，负偏差变化率（NZ）、正偏差变化率（PZ）。控制量以增量方式进行模糊化，正增量（PS）、零增量（ZE）、负增
27、量（NS）。,控制规则,控制规则设计：控制规则是根据人的控制经验总结并经过一定的处理得到。 规则1：如果误差e是NZ、且误差变化de是NZ，则控制Du为ZE； 规则2：如果误差e是NZ、且误差变化de是PZ，则控制Du为NS； 规则3：如果误差e是PZ、且误差变化de是NZ，则控制Du为PS； 规则4：如果误差e是PZ、且误差变化de是PZ，则控制Du为ZE。,设某一时刻则有,规则1：如果误差e是NZ、且误差变化de是NZ，则控制Du为ZE；由第一条规则可得：,规则2：如果误差e是NZ、且误差变化de是PZ，则控制Du为NS；由第二条规则可得：,规则3：如果误差e是PZ、且误差变化de是NZ，
28、则控制Du为PS；由第三条规则可得：,规则4：如果误差e是PZ、且误差变化de是PZ，则控制Du为ZE。由第四条规则可得：,最后的输出控制增量为四条推理结果的合成，即,4、精确化计算,由隶属度函数图结合公式得到 采用重心法，并认为增量PS大于7和NS大于-7部分的面积可以抵消。则离散点选择点线的拐点处：,控制输出：,第四节 模糊PID控制器的设计,模糊PID控制的设计主要涉及： 一、模糊控制器和常规PID的混合结构； 二、常规PID参数的模糊自整定技术。,一、模糊控制器和常规PID的混合结构 语言变量越多，分档越细，性能越好，模糊控制器的精度和跟踪性能越好；然而规则数和计算量增加，调试更加困难
29、，控制器的实时性越难以控制。解决这一问题的方法（模糊控制器和常规PID的混合结构的两种方法）：,1、方法一：在论域内用不同的控制方法分段实现控制即误差大时采用纯比例控制方式，当误差小于某一阀值时切换到模糊控制方式，当输入变量误差模糊值为零（ZE）时进入PI控制方式。,设计方法：PID控制器和模糊逻辑控制器分别设计，系统只是根据性能指标和评断标准来决定哪一个控制器的输出才是系统真正的控制值。它的难点在于如何选择切换条件以满足平稳切换和不产生系统振荡现象。,2、方法二、PID控制器分解为模糊PD控制器和各种其它类型并联。(五种类型),1）当被控过程的稳态增益已知或可以测量KP，模糊逻辑控制器的输出
30、：UPD是模糊PD控制器输出，X是闭环系统的期望输出值,2）KP未知，则用积分代替:,3）积分增益模糊化：把积分增益模糊化。,4）模糊PD控制器与模糊PI控制器并联构成模糊PID调节器： 二输入-输出规则库来控制，其中模糊PI控制器的规则形式为：PI规则r：如果e是E和de是E,那么du是U。 r=1，2，N。,5）如果只考虑误差对模糊PI输出量有影响， 二输入-输出规则库来控制，其中模糊PI控制器的规则形式为简易PI规则。 简易PI规则r：如果e是E,那么du是U。 r=1，2，N。,二、常规PID参数的模糊自整定技术 1、常规PID参数模糊自整定控制原理PID控制公式,2、常规PID参数模
31、糊自整定语言值 对于常规PID参数模糊自校正系统的设计：取语言变量|e|和|e|的语言值为“大”，“中”，“小”。,3、常规PID参数模糊自整定控制规则 当|e|较大时，应取较大的Kp和较小的Kd(使系统响应加快)，且使Ki=0（避免过大的超调）。变成PD控制。当|e|中等时，应取较小的Kp(使系统响应具有较小的超调)，适当的Kd和Ki（Kd的取值对系统响应的影响较大）。当|e|较小时，应取较大的Kp和Ki(使系统响应具有良好的稳态性能)，Kd的取值要适当，以避免在平衡点附近出现振荡。,第五节 SIMULINK模糊控制器的实现,一、模糊调节器的实现 1、模糊化：模糊化就是把系统的偏差从数字量转
32、化为模糊量。,以二输入为例。输入量为输入误差e(t) 和输入误差变化量e(t)。,比如一个调节温度的锅炉 温度输入误差和输入误差变化量定义P为正、Z为零、N为负。电压输出(0,10V)定义NG为负大、N为负、Z为零、P为正、PG为正大。,2、推理阶段 推理阶段就是根据误差和它的变化得到控制信号的值。比如 如果 输入误差为P，并且输入误差变化量为P，那么输出量为NG。,3、去除模糊化 去除模糊化就是把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量。centroid重心法，最大值平均法、最大隶属度函数法等。,二、SIMULINK的模糊控制器的实现 1、在MATLAB命令窗口输入fu
33、zzy这个界面的模糊规则用OR和AND算子分别实现。OR为max，AND为rnin实现。去模糊化用重心法(centroid )。,2、定义输入量、输出量 传递函数定义2个输入量和输出量。 输入量为误差和误差变化量。输入量：error和d_error，模糊集的高斯隶属函数定义在-10，10区间。 输出量为定义在-10，10区间。,3、模糊化 点击右边图 标编辑输入。点击左边图 标编辑输出。,A、输入量 Edit_Add Variable_Input 增加个输入量,B、输出量,4、模糊 点击中间图标 编辑规则库。,模糊规 则编辑,5、去除 指令ruleview 打开规则视 图窗口。 ruleview（） 如图当,6、在图形界面中，已经用名称regul_fuzzy.fis在工作空间以模糊矩阵regul_fuzzy的形式 保存了这个系统。,7、为把这个单元和前面创建的模糊调节器联系起来，双击图标，在工作空 间输入矩阵的模糊调节器名 在SIMULINK中调用Fuzzy Logic Toolbox,
