洗衣机的神经网络模糊控制器的设计研究

T=[1 0.5 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0.4 0.8 1 0.8 0.4 0.2 0 0;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';
4.2 BP 神师 师师师 网
前师型BP 神师 师采用师 师本逐一师理的师师方式， 每次师师师入一 师本，然后 网 个 即 个
根据 师师差修改师师，下一次师师师入 外的一 师本，师师按师序师行，直到所有师本都 网 另 个
师入到 师中。通常 师师师 网 当 达1000 次，或 师师差 小到一定程度师，就停止 师。不师 网 减 学
师方式中，师 师师行师 的都是 师师差，如果师差不能 小到一定程度，就师师 师 哪 网 估 网 减 网
师散， 而停止师师，重新初始化师师再师行 师。本文神师 师的师差界师 从 学 网 Emin 师 0.001，
在师算师师差师 即 E <0.001 师，就停止师算，师出师果
[05]
。
4.3 建神师 师函 构 网 数
在MATLAB 神师 师工具箱中，有 方便的 建神师 师的函 。师于 网 很 构 网 数 BP 师 网
的师师，其提供了四 基本函 ： 个 数
(1) 新建：newff
师建一个BP 师，师 函 有四 分师师，师入向量的范师、 师师师 、各师师移 网 个 数 个参数 网 构
函 和师师算法， 定了师些 也 建立了我师所要求的 数 确 参数 即 BP 师。 网
(2) 师师：train
BP 师初始化以后，就可师之师行师师了。函 网 数train 采用的是批师理方式师行 师师 网
接师师和师师的更新，要师其 师行师置，如 师步师，师差目师等，同师在 师师师师程中 参数 学 网 ，
师用师形师示 师师差 师次 的师化。 网 随学 数
(3) ： 仿真 sim
利用此函 ，可以在 师师师前后分师师行师入师出的 ，以此比师， 而师 师师 数 网 仿真 从 网
行修改师价。
(4) 师师：plot
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师师师本：
P=[1 0.6 0.1 0 0 0 0 1 0.5 0 0 0 0 0;
1 0.6 0.1 0 0 0 0 0 0.5 1 0.4 0 0 0;
1 0.6 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0.4 1 0.6 0;
1 0.6 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.8;
0 0.6 0.6 0 0 0 0 1 0.5 0 0 0 0 0;
0 0.6 0.6 0 0 0 0 0 0.5 1 0.4 0 0 0;
0 0.6 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0.4 1 0.6 0;
0 0.6 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.8;
0 0 0.6 1 0 0 0 1 0.5 0 0 0 0 0;
0 0 0.6 1 0 0 0 0 0.5 1 0.4 0 0 0;
0 0 0.6 1 0 0 0 0 0 0 0.4 1 0.6 0;
0 0 0.6 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.8;
0 0 0 0 1 0.6 0 1 0.5 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 1 0.6 0 0 0.5 1 0.4 0 0 0;
0 0 0 0 1 0.6 0 0 0 0 0.4 1 0.6 0;
0 0 0 0 1 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0.8]';
洗衣机的神师 师模糊控制器的师师 究 网 研
师束后，采用 仿真 plot 师 出 的 据师行师师， 师师的师史曲师师师行比师 仿真 来 数 与
[06]
。
4.4 MATLAB 师师 仿真
(1) 建立 师 网
%根据Kolmogorov 定理由于师入师有142 上师点，所以中师师有29 师点 个
%中师师神师元的师师函 师 数tansig
%师出师有8 师点，其神师元师师函 师 个 数logsig
%师师函 采用 数 traingdx
net=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');
在使用“newff”，建立 师师，师师师和师师师行初始化是 机的。 网 随
(2) 师师师 网
net.trainParam.epochs=10000; %师师的步 师 数10000
net.trainParam.goal=0.001; %师差0.001
net=train(net,P,T); %P 师师入向量，T 师师出向量
Y=sim(net,P); %求师师师在每一 点上的师差 个
师师师果师：
TRAINGDX, Epoch 0/1000, MSE 0.34484/0.001, Gradient 0.0932404/1e-006
TRAINGDX, Epoch 25/1000, MSE 0.34167/0.001, Gradient 0.0941182/1e-006
TRAINGDX, Epoch 50/1000, MSE 0.331398/0.001, Gradient 0.096924/1e-006
TRAINGDX, Epoch 75/1000, MSE 0.292917/0.001, Gradient 0.104688/1e-006
TRAINGDX, Epoch 100/1000, MSE 0.163575/0.001, Gradient 0.0782731/1e-006
TRAINGDX, Epoch 125/1000, MSE 0.0774625/0.001, Gradient 0.0208932/1e-006
TRAINGDX, Epoch 150/1000, MSE 0.0480671/0.001, Gradient 0.00789182/1e-006
TRAINGDX, Epoch 175/1000, MSE 0.0396982/0.001, Gradient 0.00460771/1e-006
TRAINGDX, Epoch 200/1000, MSE 0.00574098/0.001, Gradient 0.0104253/1e-006
TRAINGDX, Epoch 225/1000, MSE 0.00115385/0.001, Gradient 0.00177577/1e-006
TRAINGDX, Epoch 241/1000, MSE 0.00098956/0.001, Gradient 0.00236394/1e-006
TRAINGDX, Performance goal met.TRAINGDX, Performance goal met.
可师，师师 241 次师师后， 师师差 到要求，师果如师 网 达 4.1 所示。
师 4.1 师师师果
州师院师算机系本科 士 位师文 忻 学 学
（3）仿真
师师好的 师需要师行师师才可以判定是否可以投入师师师用，才可以在师师中 网 及师师整
， 到最佳的洗衣效果。所以师师改师师入的 量，得出师师 据。 目师函 师和师 参数 达 参 数 当 数
师函 师的差小于 数 0.2 师，就 到了最佳的效果。 达
目师师本师差曲师师如师 4.2 所示。
师 4.2 目师 师 网师差曲师师
师师师本师差曲师师如师 4.3 所示。