一种用于智能洗衣机的模糊控制方法及系统与流程

本发明涉及模糊控制领域，尤其涉及一种用于智能洗衣机的模糊控制方法及系统。

背景技术

20世纪60年代，美国加利福尼亚大学的教授扎德(l.a.zadeh)最早发明了“模糊集合”这一崭新的概念。并且以此为基础，扎德教授在模糊映射、模糊控制和模糊推理等原理方面展开了一系列的研究。而这些研究的成果为构建模糊理论奠定了坚实的基础。20世纪70年代(约1974年)，英国的伦敦大学的教授马丹尼(e.h.mamdani)最先运用扎德教授研究出来的模糊理论，使用了自己的模糊控制语句组成一台模糊控制器并使用这台模糊控制器在蒸汽机上实现了成功的控制。这个实验的成功绝对是意义非凡的，因为这也意味着模糊控制技术由此产生。发展至今，模糊理论得到了更广更深的完善和发展。模糊理论和模糊逻辑同时对现代的人工智能(ai)的发展起到了至关重要的作用。而如今模糊控制技术也已步入“21世纪核心技术”的行列。模糊控制以模糊数学为基础，属于非线性的非传统控制方法。它的强大之处就在于它的“智能”——它能学习并模仿人的思维。模糊控制是这样的一种方法：它首先就是对人们关于一个控制问题的成败经验进行收集和筛选，总结出“常识”，然后从经验中萃取出模糊规则，用许多自然语言来架构出系统的变量模型，应用特定的模糊推理算法，从而得到满足控制预期的输出量。将模糊控制应用于洗衣机领域也非常普遍了，但是目前的模糊控制洗衣机依然存在下列问题：

1.洗衣机的模糊控制有时也会出现“误判”的情况。比如褪色的衣服会导致模糊控制系统得出“衣服很脏”的误判等等。

2.对于模糊控制洗衣机只是针对水流强度、水位高低、洗涤时间、洗涤剂用量、水温这五个输出变量的程度，而对于脱水时间、漂洗次数却鲜有考虑。

综上，目前的对洗衣机的模糊控制的整个控制过程并不精准，会出现误判，且整个控制并不全面。

技术实现要素：

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种用于智能洗衣机的模糊控制方法，本发明的目的之二在于提供一种用于智能洗衣机的模糊控制系统，解决目前的对洗衣机的模糊控制的整个控制过程不精准，且整个控制并不全面的问题。

本发明目的之一采用以下技术方案实现：

一种用于智能洗衣机的模糊控制方法，包括以下步骤：

步骤一、模糊物理量检测：检测智能洗衣机中的水温值、布量值、布质种类、浑浊度值、水位值；

步骤二、模糊控制，包括：

洗涤剂用量的模糊控制：根据所述布量值和所述浑浊度值进行模糊推理计算得到洗涤剂用量值；

洗涤时间的模糊控制：根据所述布量值、所述浑浊度值以及所述水温值进行模糊推理计算得到洗涤时间值；

水位高低的模糊控制：根据所述布量值进行模糊推理计算得到水位值；

水流强度的模糊控制：根据所述布质种类和所述浑浊度值进行模糊推理计算得到水流强度值；

漂洗次数的模糊控制：根据所述布量值和所述浑浊度值进行模糊推理计算得到漂洗次数；

脱水时间的模糊控制：根据所述布量值、所述布质种类进行模糊推理计算得到脱水时间值；

步骤三、洗衣机控制：根据所述洗涤剂用量值、所述洗涤时间值、所述水位值、所述水流强度值控制所述智能洗衣机中的待洗衣服进行洗涤处理，根据所述漂洗次数控制所述智能洗衣机中的待洗衣服进行漂洗处理，根据所述脱水时间值对所述智能洗衣机中的待洗衣服进行脱水处理。

进一步地，所述洗涤剂用量的模糊控制具体包括：

①预设模糊集合：预先设置布量模糊集合、布量隶属度函数及洗涤剂用量模糊集合，预先设置浑浊度模糊集合及浑浊度隶属度函数；

②隶属度计算：根据所述布量值在所述布量模糊集合中匹配出对应的布量模糊子集，根据所述布量隶属度函数计算所述布量值在所述布量模糊子集上对应的布量隶属度，根据所述浑浊度值在所述浑浊度模糊集合中匹配出对应的浑浊度模糊子集，根据浑浊度隶属度函数计算所述浑浊度值在所述浑浊度模糊子集上对应的浑浊度隶属度；

③洗涤剂用量值计算：根据所述布量隶属度和所述浑浊度隶属度在预设洗涤剂用量模糊规则表中匹配出对应的洗涤剂用量模糊规则，根据所述洗涤剂用量模糊规则计算出对应的洗涤剂用量规则可信度值，将所述洗涤剂用量规则可信度值进行反模糊化处理得到洗涤剂用量值。

进一步地，所述洗涤时间的模糊控制具体包括：

①预设模糊集合：预先设置水温模糊集合、水温隶属度函数及洗涤时间模糊集合；

②隶属度计算：根据所述水温值在所述水温模糊集合中匹配出对应的水温模糊子集，根据所述水温隶属度函数计算所述水温值在所述水温模糊子集上对应的水温隶属度；

③洗涤剂时间计算：根据所述布量隶属度、所述浑浊度隶属度以及所述水温隶属度在预设洗涤时间模糊规则表中匹配出对应的洗涤时间模糊规则，根据所述洗涤时间模糊规则计算出对应的洗涤时间规则可信度值，将所述洗涤时间规则可信度值进行反模糊化处理得到洗涤时间值。

进一步地，所述水位高低的模糊控制具体为：预先设置水位高低模糊集合，根据所述布量隶属度在预设水位模糊规则表中匹配出对应的水位模糊规则，根据所述水位模糊规则计算出对应的水位规则可信度值，将所述水位规则可信度值进行反模糊化处理得到水位值。

进一步地，所述水流强度的模糊控制具体为：

①预设模糊集合：预先设置布质模糊集合、布质隶属度函数及水流强度模糊集合；

②隶属度计算：根据所述布质种类在所述布质模糊集合中匹配出对应的布质模糊子集，根据所述布质隶属度函数计算所述布质种类在所述布质模糊子集上对应的布质隶属度；

③水流强度值计算：根据所述布质隶属度和所述浑浊度隶属度在预设水流强度模糊规则表中匹配出对应的水流强度模糊规则，根据所述水流强度模糊规则计算出对应的水流强度规则可信度值，将所述水流强度规则可信度值进行反模糊化处理得到水流强度值。

进一步地，所述漂洗次数的模糊控制具体包括：预设漂洗次数模糊集合；根据所述布量隶属度和所述浑浊度隶属度在预设漂洗次数模糊规则表中匹配出对应的漂洗次数模糊规则，根据所述漂洗次数模糊规则计算出对应的漂洗次数规则可信度值，将所述漂洗次数规则可信度值进行反模糊化处理得到漂洗次数值。

进一步地，所述脱水时间的模糊控制具体包括：

①预设模糊集合：预先设置布质模糊集合、布质隶属度函数及脱水时间模糊集合；

②隶属度计算：根据所述布质种类在所述布质模糊集合中匹配出对应的布质模糊子集，根据所述布质隶属度函数计算所述布质种类在所述布质模糊子集上对应的布质隶属度；

③脱水时间值计算：根据所述布量隶属度和所述布质隶属度在预设脱水时间模糊规则表中匹配出对应的脱水时间模糊规则，根据所述脱水时间模糊规则计算出对应的脱水时间规则可信度值，将所述脱水时间规则可信度值进行反模糊化处理得到脱水时间值。

本发明目的之二采用以下技术方案实现：

一种用于智能洗衣机的模糊控制系统，包括检测装置、ad转换器、模糊控制器，所述检测装置与所述ad转换器连接，所述ad转换器与所述模糊控制器连接；

所述检测装置用于检测所述智能洗衣机中的水温值、布量值、布质种类、浑浊度值；所述ad转换器将所述检测装置检测到的水温值、布量值、布质种类、浑浊度值转化为所述模糊控制器能够识别的电信号并输入至所述模糊控制器；

所述模糊控制器根据所述布量值和所述浑浊度值进行模糊推理计算得到洗涤剂用量值，所述模糊控制器根据所述布量值、所述浑浊度以及所述水温值进行模糊推理计算得到洗涤时间值；所述模糊控制器根据所述布量值进行模糊推理计算得到水位值；所述模糊控制器根据所述布质种类和所述浑浊度值进行模糊推理计算得到水流强度值；所述模糊控制器根据所述布质种类和所述浑浊度值进行模糊推理计算得到漂洗次数；所述模糊控制器根据所述布量值、所述布质种类进行模糊推理计算得到脱水时间值；

所述模糊控制器根据所述洗涤剂用量值、所述洗涤时间值、所述水位值、所述水流强度值控制所述智能洗衣机中的待洗衣服进行洗涤处理，根据所述漂洗次数控制所述智能洗衣机中的待洗衣服进行漂洗处理，根据所述脱水时间值对所述智能洗衣机中的待洗衣服进行脱水处理。

进一步地，所述模糊控制器为单片机，型号为at89c52。

进一步地，所述ad转换器型号为adc0809。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：本发明申请的一种用于智能洗衣机的模糊控制方法，包括：模糊物理量检测，检测智能洗衣机中的水温值、布量值、布质种类、浑浊度值；洗涤剂用量的模糊控制，根据布量值和浑浊度值进行模糊推理计算得到洗涤剂用量值；洗涤时间的模糊控制，根据布量值、浑浊度值以及水温值进行模糊推理计算得到洗涤时间值；水位高低的模糊控制，根据布量值进行模糊推理计算得到水位值；水流强度的模糊控制，根据布质种类和浑浊度值进行模糊推理计算得到水流强度值；漂洗次数的模糊控制，根据布量值和浑浊度值进行模糊推理计算得到漂洗次数；脱水时间的模糊控制，根据布量值、布质种类进行模糊推理计算得到脱水时间值；洗衣机控制，根据洗涤剂用量值、洗涤时间值、水位值、水流强度值控制智能洗衣机中的待洗衣服进行洗涤处理，根据漂洗次数控制智能洗衣机中的待洗衣服进行漂洗处理，根据脱水时间值对智能洗衣机中的待洗衣服进行脱水处理。通过检测智能洗衣机中的水温值、布量值、布质种类、浑浊度值，并根据检测到的水温值、布量值、布质种类、浑浊度值计算出洗涤剂用量值、洗涤时间值、水位值、水流强度值、漂洗次数、脱水时间值，根据上述值对智能洗衣进行控制，实现了智能洗衣机的智能化洗衣，避免了智能洗衣机在洗衣过程中出现的误判，使整个洗衣过程更加全面。

附图说明

图1为本发明的一种用于智能洗衣机的模糊控制方法的流程示意图；

图2为本发明的一种用于智能洗衣机的模糊控制方法在洗衣过程中水的透光度变化曲线图；

图3为本发明的一种用于智能洗衣机的模糊控制方法中洗衣过程的运行流程图；

图4为本发明的一种用于智能洗衣机的模糊控制系统的结构图；

图5为本发明的一种用于智能洗衣机的模糊控制方法中反电动势脉冲数与衣物的布量的关系图；

图6为本发明的一种用于智能洗衣机的模糊控制方法中布质与布阻变化率的对应关系曲线图。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施例对本发明做进一步描述。

如图1所示，本发明一种用于智能洗衣机的模糊控制方法，包括以下步骤：

步骤一、模糊物理量检测：检测智能洗衣机中的水温值、布量值、布质种类、浑浊度值、水位值；

水温值检测：将温度传感器放置在智能洗衣机的内筒的筒底边沿，用来测量智能洗衣机中实际的水温，并通过ad转换器将检测得到的模拟量转换为数字信号，即得到水温值。

布量值检测：通过负载传感器检测带动内筒转动的电动机的负载来间接推测衣物的质量，对于电动机的负载的检测，可以考虑让电动机通电旋转一会后突然断电，断电后的电动机会产生反向的电压(即反电动势)，通过反电动势的电压高低或存在时长即可推断出电动机负载值；鉴于反电动势时刻在变化，难以准确测得其具体的有效值，而峰值作为一个瞬时值愈加不好测量，本实施例中主要选用反电动势的时长(或者说波形数)作为测量指标，具体测量过程分为四步：

第一步：向智能洗衣机的装有衣物的内筒里注入少量水(避免衣物过少内筒过轻造成电机在运转过程中发生不平衡和颤动)；

第二步：电动机带动内筒以及内筒里面的衣物进行预转，转30s(此时光电耦合器也会产生脉冲，但是此时不予计数)；

第三步：关闭电动机，同时对光电耦合器传来的脉冲(反电动势的脉冲)开始计数，得到的反电动势脉冲数记为p1。

第四步：由第三步测得的反电动势脉冲数p1判断衣物的质量，即布量值。具体如图5所示，反电动势脉冲数与衣服布量的曲线关系，反电动势脉冲数p1的每一个值都与唯一的一个衣物的布量对应，图中a、b、c分别对应为反电动势脉冲数多、中、少三个等级，每个等级对应一个反电动势脉冲数范围；图中d、e、f分别对应布量多、中等、少三个等级，即每一反电动势脉冲数范围内的脉冲数对应一个布量的等级。

布质种类检测：布质种类主要分为化纤、混纺、棉布3种，由于在洗衣机中对布料检测的精度要求不是很高，因此和布量检测采用的方法相似，也是比较电动机反电动势脉冲数，只是比较的对象有所不同。布量检测的关注点在于脉冲数的多少，而布质检测的关注点则是脉冲数的变化快慢(即变化率)，相同水位下，不同的布质会有不同的布阻，化纤的布阻最小，棉布最大；而对应不同的水位，不同的布质会呈现出不同的布阻变化率；布质检测是在布量值检测之后进行，进行布质种类检测时，先继续执行进水操作，进完水后的洗衣机内筒的水位远高于布量检测时的水位但是比洗涤时的水位略低(低5-10cm)，然后第二次启动电动机预转，并转30s后关闭电动机，同时对光电耦合器传来的脉冲开始计数，得到反电动势脉冲数为p2；由于进水较多，所以电动机的惯性大，在关闭电动机之后的保持静止性比较强，检测得到的脉冲数也会比布量检测时少；脉冲数差值p3＝p1-p2就表示了对应不同水位的布质的布阻变化率，根据脉冲数差值p3计算得到布质，具体的布质与布阻变化率的对应关系曲线如图6所示，当布阻变化率在a与b点之间时，布阻变化率的等级为少，当布阻变化率达到a点时，布阻变化率的等级为多，每个布阻变化率等级均与唯一的一种布质类型对应，图6中c，d，e均代表布质的种类，在c-d点之间的均属于化纤种类，在d-e之间的均属于混纺种类，大于e点的均属于棉布种类。

浑浊度值监测：被洗涤衣物的浑浊度值检测是通过水的透光度检测来间接实现的。而水的透光度的检测就比较容易实现，只需一个光电传感器就能轻易实现，因此本实施例中通过光电传感器实现浑浊度的检测，浑浊度与透光度之和为1；如图2所示，是洗衣机在整个洗衣的过程中水的透光度的变化曲线，图中的t为洗衣时间，纵坐标为透光度；刚开始时未加入衣物，因此排水管的水质清，透光度高；而随着衣物的加入，衣物的脏污物质开始溶入清水，使得水质开始浑浊，水的透光度逐渐开始下降；随着洗涤过程的开始，洗涤剂的放入使得衣物的脏污物质在水中的溶解和脱落进一步加剧，水质更脏，水的透光度也进一步地下降并达到最低值；随后，随着漂洗过程的开始，脏水排出，清水注入，衣物和水变干净，因此水的透光度又开始稳步提高，最后达到初始值。在浑浊度检测时，必须先往洗衣机里注水。当注入到拟定水位后，启动电动机进行预转动(预转动是为了加速衣物中脏污物质在水中的溶解和脱落)，预转动后观察排水口处的水的透光度情况，根据透光度得到浑浊度值。

水位检测：将水位传感器至于智能洗衣机的内筒内，通过水位传感器检测智能洗衣机的内筒的水位值；最后，通过ad转换器将检测得到的模拟量转换为数字信号。

步骤二、洗涤剂用量的模糊控制，根据布量值和浑浊度值进行模糊推理计算得到洗涤剂用量值；包括以下步骤：

2.1预设模糊集合：预先设置布量模糊集合及布量隶属度函数，预先设置浑浊度模糊集合及浑浊度隶属度函数；布量模糊集合包含子集少(s)、中等(m)、多(l)；浑浊度模糊集合包含子集低(s)、中(m)、高(l)，取值范围定为[0，100](只是浑浊度指数，无单位)；本实施例中对洗涤剂用量也进行了模糊集合设置，洗涤剂用量模糊集合包含子集很少(vs)、少(s)、中(m)、多(l)、很多(vl)；取值范围定为[0，100](单位ml)。

2.2隶属度计算：根据布量值在布量模糊集合中匹配出对应的布量模糊子集，根据布量隶属度函数计算布量值在布量模糊子集上对应的布量隶属度，根据浑浊度值在浑浊度模糊集合中匹配出对应的浑浊度模糊子集，根据浑浊度隶属度函数计算浑浊度值在浑浊度模糊子集上对应的浑浊度隶属度；具体为：根据检测到的布量值在上述的布量模糊集合中匹配出对应的模糊子集，例如：检测到的布量值为6kg,则此布量值时布量属于m和l这两个模糊子集上，分别计算出布量在m和l上的布量隶属度，浑浊度指数为80，发现在此浑浊度指数时浑浊度属于m和l这两个模糊子集上，分别计算出浑浊度在m和l上的浑浊度隶属度。具体计算如下：

在本实施例中：例如当布量值为6kg,浑浊度指数为80时，根据公式(1)可见，布量值的布量属于m和l这两个模糊子集上，此时计算布量值在m和l上的布量隶属度如下：

其中，μq为布量隶属度总函数，μs(x)为布量值属于s这个模糊子集时的布量隶属度，μm(x)为布量值属于m这个模糊子集时的布量隶属度，μl(x)为布量值属于l这个模糊子集时的布量隶属度，s，m，l为模糊子集类别，x为布量值。将布量值为6代入上述公式(1)求得布量值在m模糊子集时的布量隶属度为0.8，布量值在l模糊子集时的布量隶属度为0.2；浑浊度属于m和l这两个模糊子集上，根据浑浊度值的所属模糊子集由公式(2)计算浑浊度隶属度：

其中，μc为浑浊度隶属度总函数，μs(y)为浑浊度值位于s这个模糊子集时的浑浊度隶属度，μm(y)为浑浊度值位于m这个模糊子集时的浑浊度隶属度，μl(y)为浑浊度值位于l这个模糊子集时的浑浊度隶属度；y为浑浊度值。因此将浑浊度值为80代入公式(2)求出浑浊度值属于m模糊子集时的浑浊度隶属度为0.4，浑浊度值属于l模糊子集时的浑浊度隶属度为0.6。

2.3洗涤剂用量计算：根据布量隶属度和浑浊度隶属度在预设洗涤剂用量模糊规则表中匹配出对应的洗涤剂用量模糊规则，根据洗涤剂用量模糊规则(前提可信度取浑浊度隶属度与布量隶属度之间的最小值)计算出对应的洗涤剂用量规则可信度值，将洗涤剂用量规则可信度值进行反模糊化处理得到洗涤剂用量值。预设洗涤剂用量模糊规则表见表1。在本实施例中：例如当布量值为6kg,浑浊度指数为80时，匹配到四条对应的洗涤剂用量模糊规则，因此计算得到的洗涤剂用量规则可信度值为四个值，分别为：规则1：前提可信度为：min(0.4，0.8)＝0.4；规则2：前提可信度为：min(0.6，0.8)＝0.6；规则3：前提可信度为：min(0.4，0.2)＝0.2；规则4：前提可信度为：min(0.6，0.2)＝0.2。将上述的可信度值绘制成洗涤剂用量规则可信度表，具体如表2所示。

表1洗涤剂用量的模糊规则表

表2洗涤剂用量规则可信度表

将表2中的上述具体数值进行反模糊化，即平均一下且平均值乘以100得到的最终数值即为洗涤剂用量值。

步骤三、洗涤时间的模糊控制：根据布量值、浑浊度值以及水温值进行模糊推理计算得到洗涤时间值；

3.1预设模糊集合：布量模糊集合包含子集少(s)、中等(m)、多(l)；浑浊度模糊集合包含子集低(s)、中(m)、高(l)，取值范围定为[0，100](只是浑浊度指数，无单位)；预先设置水温模糊集合及水温隶属度函数，水温模糊集合包含子集低(s)、中(m)、高(l)；取值范围定为[0，40](单位℃)；本实施例中对洗涤时间也进行了模糊集合设置，洗涤时间模糊集合包含子集很少(vs)、少(s)、中(m)、多(l)、很多(vl)；取值范围定为[0，60](单位min)。

3.2隶属度计算：根据水温值在水温模糊集合中匹配出对应的水温模糊子集，根据水温隶属度函数计算水温值在水温模糊子集上对应的水温隶属度，本实施例中举例水温值为25，根据下述公式(3)，即水温隶属度函数可以得出则此水温值时水温隶属于m和l这两个模糊子集上，分别计算出水温在m和l上的隶属度；此时计算布量值在m和l上的布量隶属度，根据公式(3)计算水温隶属度，公式(3)即为水温隶属度函数，公式(3)为：

其中，μt为水温隶属度总函数，μs(z)为水温值位于s这个模糊子集时的水温隶属度，μm(z)为水温值位于m这个模糊子集时的水温隶属度，μl(z)为水温值位于l这个模糊子集时的水温隶属度，z为水温值。因此将上述水温值为25代入上述公式(3)，求出水温值属于m模糊子集时的水温隶属度为0.75，水温值属于l模糊子集时的水温隶属度为0.25。

3.3洗涤时间计算：根据布量隶属度、浑浊度以及水温隶属度在预设洗涤时间模糊规则表中匹配出对应的洗涤时间模糊规则，具体的洗涤时间模糊规则表如表3所示：

表3洗涤时间的模糊规则表

根据洗涤时间模糊规则计算出对应的洗涤时间规则可信度值，将洗涤时间规则可信度值进行反模糊化处理得到洗涤时间值。在本实施例中：例如当布量值为6kg，浑浊度指数为80，水温值为25时，匹配到8条对应的洗涤时间模糊规则，因此计算得到的洗涤时间规则可信度值为8个值，分别为：规则1：前提可信度为：min(0.8，0.4，0.25)＝0.25；规则2：前提可信度为：min(0.8，0.4，0.75)＝0.4；规则3：前提可信度为：min(0.2，0.4，0.25)＝0.2；规则4：前提可信度为：min(0.2，0.4，0.75)＝0.2；规则5：前提可信度为：min(0.8，0.6，0.25)＝0.25；规则6：前提可信度为：min(0.8，0.6，0.75)＝0.6；规则7：前提可信度为：min(0.2，0.6，0.25)＝0.2；规则8：前提可信度为：min(0.2，0.6，0.75)＝0.2，将上述的可信度值绘制成洗涤时间模糊规则可信度表，具体如表4所示：

表4洗涤时间模糊规则可信度表

将表4中的上述具体数值进行反模糊化，即平均一下且平均值乘以60得到的最终数值即为洗涤时间值。

步骤四、水位高低的模糊控制：预先设置水位高低模糊集合，水位高低模糊集合包含子集低(s)、中(m)、高(l)，取值范围为[0，100]，单位为cm。根据布量隶属度在预设的水位模糊规则表中匹配出对应的水位模糊规则，根据水位模糊规则计算出对应的水位规则可信度值，将水位规则可信度值进行反模糊化处理得到水位值。在本实施例中，检测到的布量值为6kg，则此布量值时布量属于m和l这两个模糊子集上，分别计算出布量在m和l上的布量隶属度。本实施例中水位模糊规则表如表5所示：

表5水位模糊规则表

本实施例中检测到的布质量为6kg，此时匹配到2条对应的水位模糊规则，则计算得到水位规则可信度值，分别为：规则1：前提可信度为：0.8；规则2：前提可信度为：0.2。将上述的可信度值绘制成水位规则可信度表，如表6所示：

表6水位规则可信度表

将表6中的上述具体可信度值进行反模糊化处理，即进行平均值且平均值乘以100计算得到的最终数值即为水位值。

步骤五、水流强度的模糊控制：根据布质种类和浑浊度值进行模糊推理计算得到水流强度值；

5.1预设模糊集合：预先设置布质模糊集合及布质隶属度函数；

5.2隶属度计算：根据布质种类在布质模糊集合中匹配出对应的布质模糊子集，根据布质隶属度函数计算布质种类在布质模糊子集上对应的布质隶属度；具体根据公式(4)计算布质隶属度，

其中，μm为布质隶属度总函数，μs(q)为布质值属于s这个模糊子集时的布质隶属度，μm(q)为布质值属于m这个模糊子集时的布质隶属度,μl(q)为布质值属于l这个模糊子集时的布质隶属度；q为布质值，本实施例中，布质值为60，根据上述公式(4)，可知当布质值为60时，布质位于m和l这两个模糊子集上，则相对应的可以求出对应的布质隶属度，在m子集上的布质隶属度为0.8，在l子集上的布质隶属度为0.2。

5.3水流强度值计算：根据布质隶属度和浑浊度隶属度在预设水流强度模糊规则表中匹配出对应的水流强度模糊规则，根据水流强度模糊规则计算出对应的水流强度规则可信度值，将水流强度规则可信度值进行反模糊化处理得到水流强度值。

具体如下：预先设置布质隶属度和浑浊度隶属度函数，布质模糊集合包含子集含化纤量少(s)、含化纤量中等(m)、含化纤量多(l)，取值范围定为[0，100](单位％)；本实施例中对水流强度也进行了模糊集合设置，水流强度模糊集合包含子集很小(vs)、小(s)、中(m)、大(l)、很大(vl)；取值范围定为[0，100]，单位r/min(水流强度由电动机的转速决定，因此，这里用电动机的转速来表征水流强度)；水流强度模糊规则表如表7所示：

表7水流强度模糊规则表

根据水流强度模糊规则计算出对应的水流强度规则可信度值，将水流强度规则可信度值进行反模糊化处理得到水流强度值。在本实施例中：例如当布质种类数字化为60,浑浊度指数为80，匹配到4条对应的水流强度模糊规则，因此计算得到的水流强度规则可信度值为4个值，分别为：规则1：前提可信度为：min(0.4，0.8)＝0.4；规则2：前提可信度为：min(0.6，0.8)＝0.6；规则3：前提可信度为：min(0.4，0.2)＝0.2；规则4：前提可信度为：min(0.6，0.2)＝0.2，将上述的可信度值绘制成水流强度规则可信度表，具体如表8所示：

表8水流强度规则可信度表

将表8中的上述具体数值进行反模糊化，即平均一下且平均值乘以100，得到的最终数值即为电动机的转速，即表征水流强度值。

步骤六、漂洗次数的模糊控制：根据布量值和浑浊度值进行模糊推理计算得到漂洗次数；根据布量隶属度和浑浊度隶属度在预设漂洗次数模糊规则表中匹配出对应的漂洗次数模糊规则，根据漂洗次数模糊规则计算出对应的漂洗次数规则可信度值，将漂洗次数规则可信度值进行反模糊化处理得到漂洗次数值。本实施例中决定漂洗次数的变量为布量值和浑浊度值，预设漂洗次数模糊规则表与预设洗涤剂用量模糊规则表一致。本实施例预设漂洗次数模糊集合包含子集一次、二次、三次、四次、五次。将预设洗涤剂用量模糊规则表(表2)中的上述具体数值进行反模糊化，即进行平均值计算，且将平均值乘以换算单位3得到中间值，然后将中间值的小数部分四舍五入取整后再加1得到漂洗次数。例如当中间值为1.2时，漂洗次数为2。当中间值为1.5时，漂洗次数为3。

步骤七、脱水时间的模糊控制：根据布量值、布质种类进行模糊推理计算得到脱水时间值；

7.1预设模糊集合：预先设置布质模糊集合及布质隶属度函数；

7.2隶属度计算：根据布质种类在布质模糊集合中匹配出对应的布质模糊子集，根据布质隶属度函数计算布质种类在布质模糊子集上对应的布质隶属度；

7.3脱水时间值计算：根据布量隶属度和布质隶属度在预设脱水时间模糊规则表中匹配出对应的脱水时间模糊规则，根据脱水时间模糊规则计算出对应的脱水时间规则可信度值，将脱水时间规则可信度值进行反模糊化处理得到脱水时间值。

具体为：预先设置布质模糊集合，布质模糊集合包含子集含化纤量少(s)、含化纤量中等(m)、含化纤量多(l)，取值范围定为[0，100](单位％)；在本实施例中还对脱水时间进行模糊集合设置，脱水时间模糊集合包含子集很短(vs)、短(s)、中(m)、长(l)、很长(vl)；取值范围定为[0，20](单位min)。在本实施例中，检测到的布量的布量值为6kg；布质种类值即化纤含量为80，发现此时布量值时布量属于m和l这两个模糊子集上，分别计算出布量在m和l上的隶属度，布质种类在m和l这两个模糊子集上的隶属度，根据布量隶属度布质隶属度在脱水时间模糊规则表中匹配出对应的脱水时间模糊规则，脱水时间模糊规则表如表9所示：

表9脱水时间模糊规则表

本实施例中的脱水时间的模糊控制中共配出4条脱水时间模糊规则，因此计算得到的脱水时间规则可信度值为4个值，分别为：规则1：前提可信度为：min(0.4，0.8)＝0.4；规则2：前提可信度为：min(0.6，0.8)＝0.6；规则3：前提可信度为：min(0.4，0.2)＝0.2；规则4：前提可信度为：min(0.6，0.2)＝0.2。将上述的可信度值绘制成脱水时间规则可信度表，具体如表10所示：

表10脱水时间规则可信度表

将表10中的上述具体数值进行反模糊化，即平均一下且平均值乘以20，得到的最终数值即为脱水时间值。

步骤八、洗衣机控制：根据洗涤剂用量值、洗涤时间值、水位值、水流强度值控制智能洗衣机中的待洗衣服进行洗涤处理，根据漂洗次数控制智能洗衣机中的待洗衣服进行漂洗处理，根据脱水时间值对智能洗衣机中的待洗衣服进行脱水处理。

具体整个洗衣过程如图3所示，模糊控制器对键盘进行扫描操作，根据扫描键盘的触碰程度判断使用者是否对键盘进行按键处理(即按下键盘上的洗衣按键)，若否，则继续对键盘进行扫描操作，若是，模糊控制器根据输入的洗涤剂用量、洗涤时间、水位高低、水流强度控制智能洗衣机中的待洗衣服进行洗涤处理，根据漂洗次数控制智能洗衣机中的待洗衣服进行漂洗处理，根据脱水时间值对所述智能洗衣机中的待洗衣服进行脱水处理。

如图4所示，本发明还提供了一种用于智能洗衣机的模糊控制系统，包括：检测装置、ad转换器、模糊控制器，检测装置与ad转换器连接，ad转换器与模糊控制器连接，检测装置用于检测智能洗衣机中的水温值、布量值、布质种类、浑浊度值；ad转换器将检测装置检测到的水温值、布量值、布质种类、浑浊度值转化为模糊控制器能够识别的电信号并输入至模糊控制器；模糊控制器根据布量值和浑浊度值进行模糊推理计算得到洗涤剂用量值，模糊控制器根据布量值、浑浊度以及水温值进行模糊推理计算得到洗涤时间值；模糊控制器根据布量值进行模糊推理计算得到水位值；模糊控制器根据布质种类和浑浊度值进行模糊推理计算得到水流强度值；模糊控制器根据布质种类和浑浊度值进行模糊推理计算得到漂洗次数；模糊控制器根据布量值、布质种类进行模糊推理计算得到脱水时间值；模糊控制器根据洗涤剂用量值、洗涤时间值、水位值、水流强度值控制智能洗衣机中的待洗衣服进行洗涤处理，根据漂洗次数控制智能洗衣机中的待洗衣服进行漂洗处理，根据脱水时间值对智能洗衣机中的待洗衣服进行脱水处理。本实施例中模糊控制器为单片机，单片机型号为at89c52，at89c52是最常用基础的8bit单片机之一，内置通用8bit中央处理器(cpu)和存储单元。at89c52的存储单元包括8kb的可以反复擦写程序内容的只读程序存储器(rom)和256b的随机数据存储器(ram)。at89c52的使用语言主要有两种：一种是mcs-51的汇编语言，另一种是单片机基础c语言。at89c52单片机在工业、电子行业等行业中都有着极为广泛的应用；ad转换器型号为adc0809，adc0809是一个基础的8bit的8路a/d转换器，是使用最多应用最广泛的a/d转换器之一。它应用了cmos工艺来进行制作完成，主要是采用28脚dip封装。adc0809内主要结构有一个8通道的模拟开关、一个定时电路、模拟开关地址锁存译码电路以及比较器。检测装置分别为水位传感器，温度传感器，光电传感器，光电耦合器，负载传感器；本实施例中的温度传感器型号为ds18b20，ds18b20是常用的数字温度传感器之一，它具备身材小巧，价格经济实惠，抗干扰力强、精度高等优点。ds18b20的接线极为特殊和简易：无需外部元件，只需要一个i/o接口，就能实现通信。这样就极大地简化了温度测量的电路装配。加上封装后即可于各种场合使用，ds18b20的工作电压范围为3.0v—5.5v；ds18b20测量的温度范围为-55℃—+125℃，几乎可以应用于绝大多数的工作场合。值得一提的是：ds18b20在-10℃—+85℃范围内其测量精度误差约为±0.5℃。

本发明申请的一种用于智能洗衣机的模糊控制方法，包括：模糊物理量检测，检测智能洗衣机中的水温值、布量值、布质种类、浑浊度值；洗涤剂用量的模糊控制，根据布量值和浑浊度值进行模糊推理计算得到洗涤剂用量值；洗涤时间的模糊控制，根据布量值、浑浊度值以及水温值进行模糊推理计算得到洗涤时间值；水位高低的模糊控制，根据布量值进行模糊推理计算得到水位值；水流强度的模糊控制，根据布质种类和浑浊度值进行模糊推理计算得到水流强度值；漂洗次数的模糊控制，根据布量值和浑浊度值进行模糊推理计算得到漂洗次数；脱水时间的模糊控制，根据布量值、布质种类进行模糊推理计算得到脱水时间值；洗衣机控制，根据洗涤剂用量值、洗涤时间值、水位值、水流强度值控制智能洗衣机中的待洗衣服进行洗涤处理，根据漂洗次数控制智能洗衣机中的待洗衣服进行漂洗处理，根据脱水时间值对智能洗衣机中的待洗衣服进行脱水处理。通过检测智能洗衣机中的水温值、布量值、布质种类、浑浊度值，并根据检测到的水温值、布量值、布质种类、浑浊度值计算出洗涤剂用量值、洗涤时间值、水位值、水流强度值、漂洗次数、脱水时间值，根据上述值对智能洗衣进行控制，实现了智能洗衣机的智能化洗衣，避免了智能洗衣机在洗衣过程中出现的误判，使整个洗衣过程更加全面。

以上，仅为本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制；凡本行业的普通技术人员均可按说明书附图所示和以上而顺畅地实施本发明；但是，凡熟悉本专业的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时，凡依据本发明的实质技术对以上实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变等，均仍属于本发明的技术方案的保护范围之内。