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1、-范文最新推荐-1 / 11MATLAB 基于试验设计的模糊控制器设计仿真摘要:模糊系统是一种建模的一般结构。由于模糊系统有给人类语言和计算机语言之间提供了一条通信路径，得到科学家和工程师的广泛应用。由于人类语言（或者说是人类的知识和经验）不能完全描述出整个系统，尤其是复杂程度很高的系统，所以总是采用模糊系统建模。试验设计是以概率论和数理统计为理论基础，经济地、科学地安排试验的一项技术。其主要内容就是如何合理安排试验和科学地分析处理试验结果，从而解决生产中和科学研究中的实际问题。本论文就是运用试验设计的方法从已有的大量数据中提取有用数据，然后用最大隶属度法从数据中找出规则。运用 MATLAB
2、建模及数值计算，从而逼近任意复杂非线性系统。7395关键词： 模糊控制；试验设计 ；MATLAB 模糊建模Design of Fuzzy Controller Based on Design of ExperimentsAbstract:Fuzzy systems are a type of general structure for modeling. A special characteristic of fuzzy system, which makes it accepted by scientists and engineers, lies in that it provides a
3、 communication path between human language and the computer. Data-driven techniques are always adopted in fuzzy system modeling since the human language (or say knowledge and experience) is not enough to describe the entire system, especially the systems with high complexity. The design of experimen
4、ts is based on probability theory and mathematical statistics as the theoretical foundation,a technology to arrange the experiments,the economic science.The main contents of this paper is how to arrange the test and scientific analysis of the test results, so as to solve the practical problems of pr
5、oduction and in scientific research.This paper is to extract useful data from large amounts of data in the existing using experimental design method, and then find out the rules from data by using the maximum membership -范文最新推荐-3 / 11degree method.The use of MATLAB modeling and numerical calculation
6、, so as to approach any complicated nonlinear system. 在工农业生产、科学研究和管理实践中，为了开发设计研制心产品、更新老产品，降低原材料、能源等资源消耗，提高产品的产量和质量，做到优质、高产、低消耗即提高经济效益，都需要做各种试验。凡是试验就存在着如何安排试验，如何分析试验结果的问题，也就是要解决试验设计的方法问题。若试验方案设计正确，就能够以较少的试验次数、较短的试验周期、较低的试验费用，迅速地得到正确的结论和较好的试验结果。反之，试验方案设计不正确，试验结果分析不当，就可能增加试验次数，延长试验周期，造成人力、物力和时间的浪费，不仅难以
7、达到预期的效果，甚至造成试验的全盘失败。因此，如何科学进行试验设计是一个非常重要的问题。一项科学合理的试验安排应能做到以下三点：试验次数尽可能地少；便于分析和处理试验数据；通过分析能得到满意的试验结论。模糊控制理论是以模糊数学为基础,用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策。模糊控制作为以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，它已成为目前实现智能控制的一种重要而又有效的形式尤其是模糊控制和神经网络、遗传算法及混沌理论等新学科的融合，正在显示出其巨大的应用潜力。实质上模糊控制是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。模糊控制的一大特点是既
8、具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。模糊控制不断发展并在许多领域中得到成功应用。由于模糊逻辑本身提供了由专家构造语言信息并将其转化为控制策略的一种体系理论方法，因而能够解决许多复杂而无法建立精确数学模型系统的控制问题，所以它是处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性的一种有效方法。从广义上讲，模糊控制是基于模糊推理，模仿人的思维方式，对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制策略。它是模糊数学同控制理论相结合的产物，同时也是只能控制的重要组成部-范文最新推荐-5 / 11分。模糊控制的突出特点在于： 2.试验设计2.1 试验设计的发展历程早在 17 世纪，随机试验是与掷硬币和掷骰子等游戏
9、紧密联系在一起的，硬币和骰子就是最简单的概率模型。数学家赫依琴斯（Huygens）就曾预言过，不要小看这些博弈游戏，它有更重要的应用。18 世纪，法国科学家巴芬（Buffon）对概率论在博弈游戏中的应用深感兴趣，发现了用随机投币试验计算π 的方法。1908 年，统计学家戈塞特（Gosset）在推导 t 分布的同时，通过抽样的试验方法对总体方差和样本方差的分布进行了研究。 20 世纪初，英国生物统计学家费歇尔（R.A.Fisher）在统计学的基础上首创了“试验设计”方法，在农业、生物学和遗传学等方面都取得了丰硕成果，使农业大幅度增产。费歇尔于1935 年出版了他的&
10、ldquo;试验设计” 专著，从此开创了试验设计这门新的应用技术科学。20 世纪 30 年代和 40 年代，英国、美国和前苏联把试验设计推广到采矿、冶金、建筑、纺织、机械和医药等行业，都取得了很红的经济效益。二次世界大战后，日本从英、美引进了这一技术。1949 年，日本的田口玄一博士在试验设计的基础上又创造了“正交试验设计”方法。1952 年，田口玄一在日本东海电报公司运用L27（ 3）正交试验取得成功，之后在日本工业生产中得到了迅速推广，仅在 1952 年至 1962 年的 10 年中，试验达到了 100 万项，其中三分之一的项目都取得了十分明显的效果，并
11、取得了极大的经济效益。其中之一，如他们运用正交试验设计对电讯研究所研制的“线-范文最新推荐-7 / 11形弹簧继电器” 的数十个特性值两千多个变量进行了试验研究，经过 7 年的努力。制造出了比美国先进的产品。这一产品本身价格只有几美元，而试验研制花费了几百万美元，但研究成果给该研究所带来了几十亿美元的利益。 区组化是用来提高试验的精确度的一种方法。一个区组就是试验材料的一个部分，相比于试验材料全体它们本身的性质应该更为类似。区组化牵涉到在每个区组内部对感兴趣的试验条件进行比较。2.3 正交试验设计方法2.3.1 正交试验设计概念正交试验设计是研究多因素多水平的又一种设计
12、方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比” 的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。例如作一个三因素三水平的实验，按全面实验要求，须进行 3*3*3 = 27 种组合的实验，且尚未考虑每一组合的重复数。若按L9(3)3 正交表安排实验，只需作 9 次，按 L18(3)7 正交表进行 18 次实验，显然大大减少了工作量。因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。正交表是一整套规则的
13、设计表格，用 L 为正交表的代号，n 为试验的次数，t 为水平数，c 为列数，也就是可能安排最多的因素个数。例如 L9(34)，它表示需作 9 次实验，最多可观察 4 个因素，每个因素均为3 水平。一个正交表中也可以各列的水平数不相等，我们称它为混合型正交表，如 L，此表的 5 列中，有1 列为 4 水平，4 列为 2 水平。-范文最新推荐-9 / 112.3.2 正交试验设计表正交试验因素水平表，正交试验设计方案及试验结果，极差分析表(或指标与因素关系图 )，方差分析表(简单分析时可无)，正交表的性质。(1) 每一列中，不同的数字出现的次数相等。例如在两水平正交表中，任何一列都有数码&ldq
14、uo;1”与 “2”，且任何一列中它们出现的次数是相等的；如在三水平正交表中，任何一列都有“1”、 “2”、“3”，且在任一列的出现数均相等。 某列的极差最大，表示该列的数值在试验范围内变化时，使试验指标数值的变化最大。所以各列对试验指标的影响从大到小的排队，就是各列极差 D 的数值从大到小的排队。试验指标随各因素的变化趋势。使试验指标最好的适宜的操作条件（适宜的因素水平搭配） 。对所得结论和进一步研究方向的讨论。2.3.5 较优条件选择各因素的好水平加在一起，是否就是较优试验条件呢？理论上，如果各因素都不受其它因素的水平变动影响的，那么，把各因素的优水平简单地组合起来就是较好试验条件。但是，实际上选取较好生产条件时，还要考虑因素的主次，以便在同样满足指标要求的情况下，对于一些比较次要的因素按照优质、高产、低消耗的原则选取水平，得到更为结合试验实际要求的较好生产条件。以上介绍如何分析各因素水平的变动对
