在PythonPi基于人脸检测的行车控制中我们介绍了PythonPi的目标驱动型控制.但这个目标驱动型控制在控制小车的时候，怎么看怎么难受：就这么前前后后、磨磨唧唧的挪来挪去的，这效率也太低了些吧:(目标驱动控制是应用反馈控制的原理来简化控制的分析与实现过程，降低了控制的难度。但正由于这种简化，所以其控制过程不够精细、效率也不太高。还记得我们的那个控制系统的通用框架吗？目标驱动型控制是用来解决预置
3．2模糊PID算法及其CPLD实现对于时滞、时变和非线性的特征比较明显的控制系统，传统PID控制方法控制参数不易在线调节，模糊控制较好的适应这些特征。模糊控制以模糊规则为基础，用隶属函数和模糊运算实现模糊推理过程，以其强大的知识表达能力和处理能力在一些复杂系统中显示出了很强的优越性。模糊控制理论可以通过模拟人思维过程中的不确定性和不精确性，以人的经验为判断依据，从而对那些不建立精确数学模型的场合
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2023-09-17 13:41:54
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模糊推理系统———python原理及说明设计洗衣洗涤时间模糊控制题目分析做题步骤及相应代码面积重心法解模糊总结 原理及说明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
目录模糊理论Fuzzy C-Means算法原理算法步骤python实现参考资料本文采用数据集为iris,将iris.txt放在程序的同一文件夹下。请先自行下载好。模糊理论模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. A. Zadeh发表模糊集合“Fuzzy Sets”的论文， 首次引入隶属度函数的概念，打破了经典数学“非0即 1”的局限性，用[0,1]之间的
Python模糊控制概念和术语模糊逻辑（Fuzzy Logic）是一种方法论，其基础是可以在连续统一体上表达某物的“真实性”。这就是说某事不是真或假，而是部分正确或部分错误。模糊变量（fuzzy variable）具有明确的值（crisp value），该值在预定义的域（在模糊逻辑术语中，称为宇宙（universe））上取一些数字。明确的值是我们如何使用普通数学来思考变量。例如，如果我的模糊变量是
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2023-08-10 13:08:44
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使用python设计并实现一个洗衣机模糊推理系统实验。已知人的操作经验是：污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长污泥适中，油脂适中，洗涤时间适中污泥越少，油脂越少，洗涤时间越短洗衣机的模糊控制规则如表1所示：表1 洗衣机的模糊控制规则表污泥油脂NG(无油脂)MG（中等油脂）LG（油脂多）SD（污泥少）VSMLMD（中等污泥）SMLLD（污泥多）MLVL其中SD（污泥少）、MD（污泥中）、LD（污泥多）、
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2023-09-09 13:58:22
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## 模糊控制Python
模糊控制（Fuzzy Control）是一种基于人类直觉和经验的控制方法，它模仿人脑的思维方式，对于非线性、复杂系统的控制有着很好的效果。在工业控制、智能系统等领域中得到了广泛的应用。
Python是一种功能强大的编程语言，具有丰富的库和工具，能够方便快捷地实现模糊控制系统。在Python中，常用的模糊逻辑工具有scikit-fuzzy、numpy等库，可以帮助我们
首先来看一个实例，控制进水阀S1和出水阀S2，使水箱水位保持在目标水位O处。按照日常操作经验，有以下规则：1、 若当前水位高于目标水位，则向外排水，差值越大，排水越快；2、 若当前水位低于目标水位，则向内注水，差值越大，注水越快；3、 若当前水位和目标水位相差很小，则保持排水速度和注水速度相等。 下面来设计一个模糊控制器1、选择观测量和控制量一般选择偏
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2023-08-23 20:54:29
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模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制算法。模糊控制首先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理后得到的输出量加到执行器上。 &nb
这几天一直在考虑如何能够把这一节的内容说清楚，对于PID而言应用并没有多大难度，按照基本的算法设计思路和成熟的参数整定方法，就算是没有经过特殊训练和培训的人，也能够在较短的时间内容学会使用PID算法。可问题是，如何能够透彻的理解PID算法，从而能够根据实际的情况设计出优秀的算法呢。通过讲述公式和基本原理肯定是最能说明问题的，可是这样的话怕是犯了“专家”的错误了。对于门槛比较低的技术人员来讲，依然不
Python模糊控制库使用模糊控制库安装示例定义模糊控制变量模糊隶属函数模糊规则激活模糊控制器3D可视化结果完整代码 模糊控制库安装模糊控制库github：链接: Github. python pip安装：pip install scikit-fuzzy示例1.选择输入输出模糊集 2.定义输入输出隶属度函数（不同的隶属度函数，会导致不同的控制特性） 3.建立模糊控制表 4.建立模糊控制规则 5.
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2023-08-16 10:02:14
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系列文章目录本文针对模糊操作由浅入深做原理及代码解析。 文章目录系列文章目录模糊模糊是什么模糊操作的原理基于离散卷积的模糊均值模糊中值模糊自定义模糊高斯模糊（重点）高斯分布高斯模糊 模糊模糊是什么在学习之前，必须要清楚的是模糊是什么？说得最直观一点就是，假设一个人是600度的近视，他离另一个人2米时，戴眼镜时看到的图像转化到不戴眼镜时看到的图像就是模糊的过程。但是在计算机视觉领域，我们不能从人的感
MATLAB模糊PID实现（全流程详细报告+附实现代码）写在前面第1章 问题的提出第2章 PID控制器的设计2.1 PID控制原理图2.2 PID控制器传递函数的一般表达式第3章 模糊控制器的设计3.1 模糊控制原理图3.2 模糊控制器传递函数一般表达形式第4章 系统仿真4.1 经典PID4.2 模糊PID第5章 MATLAB代码实现经典PID代码模糊PID代码第一个文件，用于制定定模糊规则，文
目录模糊PID控制模糊控制MATLAB仿真示例：相应的下载链接为：下载链接下载后文件的使用方法：B站视频
演示视频 友情提示：前面是理论讲解，想看仿真的同学可以直接跳过去模糊PID控制传统PID控制器自出现以来，凭借其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便等优点成为工业控制主要技术。当被控对象的结构和参数具有一定的不确定性，无法对其建立精确的模型时，采用PID控制技术尤为方便。PID控制原理
摘要传统PID控制是经典控制理论中的一种比例微分积分控制，是工业中应用最广泛的控制方法。但是随着社会和生产的发展，对自动控制的响应速度，系统稳定性和适应能力有了更高的要求。要对温度进行控制，有很多方案可选。PID控制简单且容易实现，在大多数情况下能满足性能要求。模糊控制的鲁棒性好，无需知道被控对象的数学模型，且在快速性方面有着自己的优势。研究分析了PID控制和模糊控制的优缺点，把两者相互结合，采用
一、均值模糊 中值模糊 自定义模糊基于离散卷积定义好每个卷积核不同卷积核得到不同的卷积效果模糊是卷积的一种表象一、均值模糊bluropencv有一个专门的平均滤波模板供使用–归一化卷积模板，所有的滤波模板都是使卷积框覆盖区域所有像素点与模板相乘后得到的值作为中心像素的值。均值模糊函数blur()：定义：blur(src,ksize,dst=None, anchor=None, borderType
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2023-09-25 09:58:43
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Python 速查笔记(一)—— 基本数据类型 文章目录Python 速查笔记(一)—— 基本数据类型1. 浮点数运算可能会出现不确定尾数，故进行条件判断时需借助round()2. 浮点数可采用科学计数法表示3. 几种特殊数值运算操作4. 字符串表示：2类共4种方法5. 字符串排序：6. 字符串使用7. 字符串操作符8. 字符串处理函数9. 字符串方法10. 字符串类型的格式化11. time库的
# Python 模糊 PID 控制的实现指南
模糊 PID 控制是一种基于模糊逻辑和传统 PID 控制器相结合的控制策略。它可以在一些系统的不确定性和非线性特征下，提高控制的鲁棒性和适应性。本文将为你详细讲解如何在 Python 中实现模糊 PID 控制，我们将通过一个简单的控制任务来示范。
## 1. 流程概述
为了实现模糊 PID 控制，我们将按照以下步骤进行操作。下面是整个流程的表格
一、模糊控制1.背景利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键。系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。 然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精
python模糊聚类细节与实现前言数学逻辑代码框架Python实现数据预处理 preProcess获得相似矩阵 getSimilarityMatrix获取传递闭包 transitiveClosure模糊运算 fuzzMatrixProduct实现聚类 mergeProcess实例演示完整代码代码未完成部分 前言作为数学系的学生，我对于模糊数学并不是很认可，一方面确实是知识的缺失，并没有真正去接触
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2023-09-16 11:53:14
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