使用MATLAB生成模糊控制的离线查询表

1.打开模糊控制工具箱，编辑输入输出变量的隶属度函数和模糊控制规则，如下图所示，导出为fuzzy_control.fis文件。

2.打开Simulink模块，建立下图所示的系统框图，两输入，一输出，处理模块是Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer(或者Fuzzy Logic Controller)。

3.在MATLAB窗口命令下输入fuzzy=readfis(‘fuzzy_control’)将之前建立的模糊控制器加载到工作空间，将Simulink中模糊控制模块的参数设置为fuzzy,保存该模型，生成Fuzzy_model.mdl。

4.Start->MATLAB->More->SystemTest，打开测试界面，选中Main Test ，菜单栏 Insert -> Test Element -> Simulink ，选择第二步中建立的模型 fuzzy_model 。

5.变量定义。在Test Vectors 项里定义两个测试向量，变量名分别为 input1和input2,编辑两个变量的取值范围；在Test Variables 里定义测试变量，变量名为output。

6.变量映射。把测试向量input1、input2分别映射到模糊控制器的输入口 in1、in2，做为输入测试信号。把测试变量 output 映射到模糊控制器输出口out1。设置后的界面如下两图所示。

6.Save Results,如下图所示。

7.保存，进行测试。

8.结果格式转换

• 系统测试结果保存在 stresults.ResultsDataSet.output 中，为169*1 cell的单元数组（若输出两个变量都有为13个值的序列）。（注：单元cell为 [n*1 double] 结构，表示系统被测试了n次。）
• 在matlab命令窗口下输入 test_data = stresults.ResultsDataSet.output ，将测试结果另存在变量 test_data 中。

%导入模糊控制器
%fuzzy=readfis('Fuzzy_20150323.fis');
%Run Test

%把下面的代码复制到Command Window运行
test_data=stresults.ResultsDataSet.Output;
a=zeros(,);
for i=:
    b=test_data{i};
    a(i)=b();
end
c=reshape(a,,);
table_data=c';

%保存到txt文件
%d=table_data.*;
%dlmwrite('fuzzy.txt',d,'precision','%.0f','newline','pc')

参考资料：

1. 如何利用matlab将模糊逻辑转化为查询表
2. Matlab模糊工具箱的使用
3. 简单matlab/simulink模糊控制器应用实例-图
4. 如何在MATLAB下把模糊推理系统转化为查询表（原创）
5. 模糊PID Matlab （Simulink）仿真详细步骤
6. matlab下模糊控制器安装方法