模糊推理系统是以决策为主要工作的模糊逻辑系统的关键单元。它使用“ IF…THEN”规则以及连接器“ OR”或“ AND”绘制基本决策规则。

模糊推理系统的特点

以下是FIS的一些特征-

• FIS的输出始终是模糊集，无论其输入是模糊集还是清晰集。

• 当用作控制器时，必须具有模糊输出。

• 带有FIS的去模糊单元将模糊变量转换为清晰变量。

FIS功能块

以下五个功能块将帮助您了解FIS的构造-

• 规则库-包含模糊的IF-THEN规则。

• 数据库-定义了模糊规则中使用的模糊集的隶属函数。

• 决策部门-根据规则执行操作。

• 模糊化接口单元-将模糊量转换为模糊量。

• 反模糊化接口单元-将模糊量转换为清晰量。以下是模糊干扰系统的框图。

FIS的工作

FIS的工作包括以下步骤-

• 模糊化单元支持多种模糊化方法的应用，并将清晰的输入转换为模糊输入。

• 知识库-规则库和数据库的集合是在将明快输入转换为模糊输入后形成的。

• 最后，将去模糊化单元的模糊输入转换为清晰的输出。

FIS方法

现在让我们讨论FIS的不同方法。以下是FIS的两种重要方法，具有不同的模糊规则结果-

• Mamdani模糊推理系统
• Takagi-Sugeno模糊模型(TS方法)

Mamdani模糊推理系统

该系统是1975年由Ebhasim Mamdani提出的。基本上，人们期望通过综合从系统工作人员获得的一组模糊规则来控制蒸汽机和锅炉的组合。

计算输出的步骤

需要遵循以下步骤来计算此FIS的输出-

• 步骤1-在此步骤中需要确定一组模糊规则。

• 步骤2-在此步骤中，通过使用输入隶属度函数，可以使输入模糊。

• 步骤3-现在通过根据模糊规则组合模糊的输入来建立规则强度。

• 步骤4-在此步骤中，通过组合规则强度和输出隶属度函数来确定规则的结果。

• 步骤5-为了获得输出分配，请结合所有结果。

• 步骤6-最后，获得去模糊的输出分布。

以下是Mamdani模糊接口系统的框图。

Takagi-Sugeno模糊模型(TS方法)

该模型由高木，Sugeno和Kang于1985年提出。该规则的格式为-

如果x是A并且y是B那么Z = f(x，y)

在这里， AB是先例中的模糊集，因此z = f(x，y)是一个明晰的函数。

模糊推理过程

Takagi-Sugeno模糊模型(TS方法)下的模糊推理过程按以下方式工作：

• 步骤1：模糊输入-在这里，系统的输入变得模糊。

• 步骤2：应用模糊运算符-在此步骤中，必须应用模糊运算符以获取输出。

Sugeno表格的规则格式

Sugeno形式的规则格式由-

如果7 = x和9 = y，则输出为z = ax + by + c

两种方法的比较

现在让我们了解Mamdani系统和Sugeno模型之间的比较。

• 输出成员函数-它们之间的主要区别在于输出成员函数。 Sugeno输出隶属函数是线性的或恒定的。

• 聚合和模糊化过程-它们之间的区别还在于模糊规则的结果，并且由于相同，它们的聚合和模糊化过程也有所不同。

• 数学规则-Sugeno规则比Mamdani规则存在更多的数学规则。

• 可调参数-Sugeno控制器比Mamdani控制器具有更多可调参数。