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基于MATLAB自主实现的模糊控制算法与应用验证系统
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资 源 简 介
本项目完全独立开发，不依赖MATLAB内置模糊逻辑工具箱。实现了从模糊化、规则库构建到推理与反模糊化的全流程控制，支持多种隶属函数与推理机制，便于算法验证与实际应用测试。
详 情 说 明
MATLAB自主实现模糊控制算法及应用验证系统
项目介绍
本项目是一个完全自主研发的模糊控制系统，不依赖MATLAB自带的模糊逻辑工具箱。系统实现了完整的模糊控制算法流程，包括输入变量模糊化、隶属度函数定义、推理规则库构建、模糊推理机制和反模糊化输出等核心模块。通过提供可视化界面，用户可以直观地观察模糊推理过程和控制效果，并支持对控制规则和隶属度函数参数的自定义调整，以适应不同的控制对象需求。
功能特性
- 自主算法实现：独立开发所有模糊控制核心算法，不依赖MATLAB模糊逻辑工具箱
- 灵活的隶属度函数：支持三角形、梯形和高斯型等多种隶属度函数，参数可自定义
- Mamdani推理机制：基于Mamdani模型的模糊推理引擎，规则表达直观易懂
- 重心法反模糊化：采用重心法将模糊输出转换为精确控制信号
- 可视化分析：提供隶属度分布图、推理过程数据和系统响应曲线等多种可视化工具
- 自适应调整：用户可根据具体控制对象调整规则库和隶属度函数参数
使用方法
系统输入配置
- 输入变量设置：定义被控对象的状态量（如温度、压力、速度等实数物理量）
- 隶属度函数参数配置：设置三角形、梯形或高斯型隶属度函数的特征参数矩阵
- 模糊规则库构建：以if-then形式定义控制规则，支持文本描述或规则矩阵输入
- 设定值指定：输入期望控制目标的参考值
运行与控制
启动系统后，程序将自动完成模糊化、规则推理和反模糊化过程，生成相应的控制信号。用户可通过界面实时监控推理过程和数据变化，并根据控制效果调整参数。结果输出
- 控制量输出：实时显示经过模糊推理计算得到的精确控制信号
- 可视化图表：展示输入输出变量的隶属度分布、规则激活强度和系统响应曲线
- 过程数据：输出各规则激活强度、合成推理结果等中间变量供分析使用
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 无需安装模糊逻辑工具箱
- 推荐内存4GB以上
- 支持Windows/Linux/macOS操作系统
文件说明
main.m文件作为系统的主要入口点，集成了模糊控制算法的完整实现流程，包括系统初始化、参数配置、隶属度函数定义、模糊推理引擎执行以及结果可视化等功能模块。该文件负责协调各算法组件的协同工作，提供用户交互接口，并生成控制输出和相应的分析图表，构成了整个模糊控制系统的核心框架。
