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汽车模糊推理系统实验(内附源码)

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理解模糊逻辑推理的原理及特点,熟练应用模糊推理,了解可能性理论。

模糊推理所处理的事物自身是模糊的,概念本身没有明确的外延,一个对象是否符合这个概念难以明确地确定,模糊推理是对这种不确定性,即模糊性的表示与处理。模糊逻辑推理是基于模糊性知识(模糊规则的一种近似推理,一般采用Zadeh 提出的语言变量、语言值、模糊集和模糊关系合成的方法进行推理。

假设两汽车均为理想状态,即,Y为速度,U为油门控制输入。

(1)设计模糊控制器控制汽车由静止启动,追赶200m外时速90km的汽车并与其保持30m的距离。

(2)在25时刻前车速度改为时速110km时,仍与其保持30m距离。

(3)在35时刻前车速度改为时速70km时,仍与其保持30m距离。

要求:

(1)设计两输入一输出的模糊控制器,给出输入、输出语言变量的隶属函数图,模糊控制规则表,推论结果立体图。

(2)用SIMULINK仿真两车追赶的模糊控制系统,给出目标车的速度曲线图、油门踩放图、追赶车速度图、与前车相对距离图。

由本次实验可知,隶属度,模糊关系,模糊规则的关系如下:

模糊规则,本质是定义在X x Y的二元模糊关系R。模糊规则的形式为:if x is A then y is B。

模糊关系R是X×Y中的模糊子集。若用μR(u,v)表示其隶属函数,则μR(u,v)反映了u与v有关系R的程度。


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