基于MATLAB的模糊控制系统设计与MOM解模糊算法实现

资 源 简 介

本项目设计了一个双输入单输出的模糊控制器，采用49条模糊规则和最大隶属度法(MOM)解模糊。通过MATLAB图形界面展示隶属度函数分布及控制流程，便于理解模糊逻辑的内部运行机制。

详 情 说 明

基于MOM算法的模糊控制系统设计与实现

项目介绍

本项目设计并实现了一个双输入单输出的模糊控制器。该控制器以系统误差（e）和误差变化率（de）作为输入，通过模糊推理机制，输出一个精确的控制量（U）。系统采用49条模糊规则构建知识库，并利用最大隶属度法进行解模糊计算，最终以图形化方式直观展示模糊控制的全过程及隶属度函数分布。

功能特性

• 双输入单输出结构：输入为系统误差（e）和误差变化率（de），输出为控制量（U）。
• 精细化的模糊划分：输入变量e和de均在[-6, 6]区间内被划分为7个模糊集合（负大、负中、负小、零、正小、正中、正大），采用三角隶属度函数。
• 完整的模糊推理系统：包含49条模糊规则，涵盖所有输入状态的组合。
• MOM解模糊算法：采用最大隶属度法将模糊推理结果转化为精确的控制量输出。
• 可视化展示：提供模糊控制器原理框图、输入/输出变量的隶属度函数图，便于理解系统内部工作机制。

使用方法

1. 运行主程序文件。
2. 在出现的图形界面中，观察模糊控制系统的完整工作原理框图。
3. 查看系统误差（e）和误差变化率（de）的隶属度函数分布图。
4. 查看控制量（U）的隶属度函数分布图，并观察MOM解模糊后的精确输出值。

系统要求

• MATLAB环境（建议使用R2016a或更高版本）
• 支持MATLAB图形界面的操作系统

文件说明

主程序文件承载了项目的核心功能，主要负责实现模糊控制器的完整工作流程。具体包括：定义输入输出变量的隶属度函数、构建模糊规则库、执行模糊推理计算、应用最大隶属度法进行解模糊，以及生成并展示系统原理框图和各变量的隶属度函数图形。