基于模糊控制的洗衣机控制系统设计

杨 帆，许衍彬

（河北科技学院 河北 保定 071000）

1 引言

控制算法包括众多分支，而模糊控制是科技工作者现在关心的焦点之一。传统的控制算法得到了广泛研究，但是其必须依赖非常逼真的精确地对象建立模型前提下，而现在的控制任务，简单的模型根本不能满足我们的任务要求。所以在实践工作中，按照人脑的思维，使复杂的工作系统模拟一个经验丰富的工作者从而得到满意的结果。所以，通过将人脑的思维放到系统中，充当控制思想，实现对苛刻控制任务的设计。本论文主要是关于模糊控制的洗衣机控制系统设计研究，通过参数的设计，实现节能环保省电、高效、整洁的系统任务要求，满足人们对智能洗衣机的各种要求，而且优质的控制算法可以提高系统运算处理速度。

2 研究背景

科技迅速发展的当今时代，人们关注更多的是自己的生活舒适性，而生活最近的就是自己的家居环境，所以智能家居越来越多地走入我们的生活。但是智能家居不是一个简单的环境，不是一个简单的居所，而是融入更多的科技。我们希望从睡醒开始就可以带给我们方便，给予我们更加舒服的体验，包括家庭的安全性、环境审美的艺术性、环保健康舒适性等[1]。

智能家电是离我们最近的智能设备。传统的设备体积庞大，几乎不具备科技性，具备大量的耗能，满足不了人们对于品质的要求，而且寿命非常短，这都给智能电器很大的发展空间。例如传统的洗衣机，不能按照洗衣的数量控制用水量，不能通过衣物的脏的程度调节洗涤程度，只是根据衣物的重量实现对于洗涤参数的设计，对衣物具有一定的损坏性，而且非常浪费水资源，所以慢慢退出市场。而新型的智能洗衣机将控制算法运用到了其中，融入更多最新的科技算法于其中，所以正在慢慢改变这一切，再也不是简单的机械设备，而融入更多的传感器用于对数据的采集，更加高性能的微型计算机对数据进行处理。电子元件的快速发展、互联网高效的实时数据共享，也满足了智能电器的技术要求，所以智能家电就成为了当今聚焦的热点研究方向。

3 研究方案设计

3.1 模糊控制器

首先，根据控制系统的要求，设置控制系统的工作架构形式。通过控制对象的输入变量的个数多少情况，系统结构可以划分为简单的单一变量控制结构和复杂的多种变量的控制结构。单变量的控制器可以分为如下三种：一维模糊控制器。其控制对象是输入的信号与给定的标准信号之间的差值量。所以系统复杂性是比较低的，这便是很难满足系统的高精度要求。二维控制器。除了差值以外，输入量引入了偏差量参数的程度的变化量，这样能更好地反应动态特性，相对于前者，也具有更好地控制特性。三维控制系统的输入量。除了以上两种以外，又把变化量的变化率引入输入，三个输入同时控制着系统，精度会更高，但是由于控制量增多，响应时间会更长，响应速度也会受到影响[2]。

3.2 输入输出模糊集

模糊是人类独有的程度状态量，例如好、高、暖和、胖、快、慢等。而这些程度量该如何让计算机也能感受到呢？常规的工作中，我们凭借经验知识进行控制可以得到理想的效果。所以科学技术人员设想将这些程度概念引入系统之中，即将专家的知识以某种状态引入系统当中。通过类似人脑来控制整个系统，实现良好的效果。但是这个程度怎么让计算机感受到呢，所以引入隶属度，通过数值的大小体现程度的状态。隶属度的范围是[0,1]，即数值越大，程度越强。而在此就需要对输入量和输出量通过定义隶属函数进行模糊化的处理，以实现系统的要求[3]。

3.3 推理机

在人脑思维中，对于存储的经验、知识的运用都是通过按照某种事实进行推理分析得到一定的结论，所以这是人类固有的事实推理能力。而对于模糊控制系统，其融入了专家智慧到其中，所以需要搭建与之匹配的推理程序来完成对应的推理分析过程。模型中的推理过程，按照搭建模型里的传感器数据作为输入量，通过设定的模糊规则，实现推理过程，进行方程组的求解，获得最终的模糊运算联系。而其中所设定的控制变量要具有一定的功能。推理过程存在很多种，而一般采用的方法如下：正向推理即根据既定事实进行符合推理逻辑的分析；反向推理即根据假定结论逆推事实来验证其正确性，结合系统设计的要求，本文则采用的正向推理过程。

3.4 隶属函数

由于程度量是人类所固有的感知状态，如何使得控制算法数据参量也可以拥有程度概念，所以引入了隶属函数作为程度函数量，对于不同的控制系统可以设置不同的隶属函数，在一定经验基础上，结合相关的实验数据，这样构建的隶属度更准确，更能满足算法的程度值的要求。一般首先确定不精确地隶属函数，在不断实验数据完善获得最终的函数。包括以下方法：（1）统计法，根据统计学中关于模糊量的概念进行统计，获得程度统计量；（2）主观法，结合人们的主观意识和足够经验推理出；（3）神经网络法，其强大的学习功能，自动推测出隶属函数。

4 系统设计

本节主要介绍了基于模糊算法的洗衣机系统的主要运行流程和基本的设计思路，详细地阐述了每个部分的原理和功能，介绍其中每个环节的的功能和模块之间存在的联系[4]。

4.1 控制模型

由于模糊控制洗衣机主要通过待洗的衣物的状态来确定衣物洗涤的时长，而通过市场统计，衣物的待洗状态主要是油脂程度和污泥的程度，所以本系统选择这两个参量作为洗衣机模糊控制器的输入。然后，将污泥的程度进行划分为三个等级：少、中、多；油脂量参数划分为：少、中、多三个等级；洗涤时长划分为：短、中、长[5]。

4.2 模糊规则

模糊规则是模糊控制器的重要构成，是其算法的重要数据处理核心，规则是专家总结的经验数据或者知识储备。是人类历史长河总结归纳出来的，是按照人类的本能认知的体现，并通过语言文字得到传承。而其中的因果规则也是长期积累的，所以通过模糊规则体现在算法语言中。通过逻辑推理的形式以语言表现出来[6]。算法系统设置的规则如下：若衣物的污渍越多，同时衣物的油脂越多，则系统设定的洗涤时间越长。若衣物的污渍中等，同时衣物的油脂中等，则系统设定的洗涤时间适中。若衣物的污渍很少，同时衣物的油脂很少，则系统设定的洗涤时间越短[7]。

5 数据分析

基于MATLAB的模糊控制洗衣机控制系统设计主要由衣物的数据采集、数据分析、控制规则匹配、结果执行四个部分组成，数据采集的重点即对衣物的污渍、油脂状态进行分析，而分析得到的数据作为模糊控制规则的输入匹配，最终传输给控制器的核心给出输出结果和清洗时长。本系统设计的模糊控制系统能很好地结合这两方面的输入，调整清洗时长，从而实现节能、高效、科学的洗衣效果。

模糊控制洗衣机控制系统设计通过人工智能技术将操作人员的知识经验以规则的形式作为知识数据依据存入计算机算法中，通过强大的软硬件技术体现其强大的功能，作为模糊决策的的重要依据。未来智能控制算法不仅体现在智能家居之中，还会更好地运用在医院医疗数据的诊断，城市交通的管控、会计规律统计等，更好地造福于人类。