基于神经模糊控制设计洗衣机控制系统 MATLAB 数据处理实用案例（19）。

目录

• • 一、问题描述
  • 二、洗衣机模糊控制
  • 三、运行结果
  • 四、完整代码

一、问题描述

在20世纪90年代初期推出一种新型全自动洗衣机——松下公司的智能型神经模糊控制洗衣机。这种先进设备能够自动评估衣物质地的软硬程度、重量大小、污渍程度及类型等关键参数，并运用神经模糊控制技术自动生成相应的控制规则与隶属度函数。系统会根据预设洗衣水位、水流强度以及洗涤时间，在整个洗涤过程中动态调节这些参数以达到最佳清洁效果。洗衣机的核心受控参数包括洗涤时间与水流强度，而影响这些输出结果的主要因素是衣物油污与泥巴含量——可通过浑浊度变化率来表征这两种情况。具体来说，在实际洗涤过程中若衣物带有少量油污，则浑浊度变化率较小；而若附着较多泥巴，则变化率较大。因此将浑浊度及其变化率作为系统的输入参数，并将洗涤时间和水流强度作为输出参数即可实现对系统的有效调控——然而，在洗衣过程中这类输入输出关系很难用一定的数学模型来进行精确描述。由于系统运行具有较大的不确定性且依赖于操作者的丰富经验，在常规控制系统难以奏效的情况下引入了模糊控制技术

二、洗衣机模糊控制

基于前述模糊控制基础理论，我们能够建立一个洗涤时间模糊推理框图模型。该模型以洗水浑浊度及浓度变化速率作为输入参数，并设定其输出参数为洗涤时长。具体而言，在输入端定义了四个层次化的不确