2)建立各语言变量的赋值表。设误差e的基本论域为[-5，5]。c，输入变量e的论域为[-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5]，误差的量化因子为ke=5/5=1。
语言变量e选取5个语言值：。表1为语言变量e、ec的赋值表，表2为语言变量u的赋值表。
表1语言变量e、ec的赋值表。
表2 语言变量u的赋值表。
3)建立模糊控制规则表，总结控制策略，得出一组由25条模糊条件语句构成的控制规。
则，据此建立模糊控制规则表，如表3所示。表中行与列交叉处的每个元素及其所在列的第一行元素和所在行的第一列元素，对应于一个形式为”if e and ec then u”的模糊语句，根据该模糊语句可得相应的模糊关系，则总控制规则的总模糊关系为。
表3 模糊控制规则表(内容为控制量u)
4)建立查询表。根据推理合成原则，输出模糊集合，利用判决结果可建立模糊控制器查询表。通过查表得出u,乘以比例因子ku，(ku=umax/n=5/5=1),即查表得出的结果u即为控制量的值u。
5)流程图如下图所示。
流程图。6)**查询表如表4所示。
表4 u的**查询表。
附：程序**。
e=[1 0.4 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0.1 0.4 1];%5*11 e的赋值表矩阵。
ec=e;u=[1 0.6 0.2 0 0 0 0 0 0 0 0;
rule=[5 5 5 4 3;
3 2 1 1 1];%5*5模糊控制规则表矩阵。
r=zeros(121,11);%申请模糊控制的隶属度关系矩阵%计算模糊控制隶属度关系矩阵r?
for ii=1:5
for jj=1:5
u_rule=rule(ii,jj);%按控制规则表找出语言变量对应的向量。
a=e(ii,:)
b=ec(jj,:)
c=u(u_rule,:)根据模糊算法，求（a'×b）对应按值取小。
for i=1:11
for j = 1:11
if a(i)>b(j)
r_c(i,j)=b(j);
elser_c(i,j)=a(i);
endend
endr_c1=reshape(r_c',11*11,1);%转置成121*1的列向量，形成单条控制语句的模糊关系的隶属度函数r1
for i=1:11*11
for j=1:11
if r_c1(i)>c(j)
r1(i,j)=c(j);%得到r1是121*11的矩阵。
else r1(i,j)=r_c1(i);
endend
end %将r1合成为整个模糊关系的隶属度函数r，r是121*11的矩阵。
for i=1:121
for j=1:11
if r(i,j)r(i,j)=r1(i,j);
endend
endend
end计算控制量u1=（a1×b1）t2。r，t2表示前面矩阵转化成行向量。
for iii=1:11
for jjj=1:11 %求e的量化值对应的语言值的所对应的行向量。
temp_maxa=e(1,iii);
line_no=ones(3,1);
for k=1:5
if(temp_maxatemp_maxa=e(k,iii);
line_no(1)=k;
endend
a1=e(line_no(1),:求ec的量化值对应的语言值的所对应的行向量。
temp_maxb=ec(1,jjj);
for k=1:5
if(temp_maxb temp_maxb=ec(k,jjj);
line_no(2)=k;
endend
b1=ec(line_no(2),:求（a1×b1），并转置为行向量。
for ii=1:11
for jj=1:11
if a1(ii)>b1(jj)
temp(ii,jj)=b1(jj);
elsetemp(ii,jj)=a1(ii);
endend
endtemp_t=reshape(temp',121,1)';求出控制量。
u1=zeros(1,11);
for ii=1:11
for jj=1:121 %将矩阵乘法中对应的项先取小，然后在取大，得到新的控制行向量。
u1(ii)=max(min(temp_t(jj),r(jj,ii)),u1(ii));
endend
temp_maxu1=u1(1);%用最大隶属度方法去模糊化，求得可量化的值。
for k=1:11
if(temp_maxu1 temp_maxu1=u1(k);
line_no(3)=k;
endend
u(iii,jjj)=line_no(3)-6;%将结果从(1,11)匹配到(-5,5)
endend
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