基于模糊控制的飞机火警报警系统的设计与仿真

本科毕业设计（论文）

基于模糊控制的飞机

火警报警系统的设计与仿真

学生姓名：宋金良

专业：电气工程及其自动化

学号： 131142226

指导教师：刘建英

所属学院：电子信息与自动化学院

二〇一七年五月

中国民航大学本科毕业论文

创见性声明

本人声明：所呈交的毕业论文是本人在指导教师的指导下进行的工作和取得的成果，论文中所引用的他人已经发表或撰写过的研究成果，均加以特别标注并在此表示致谢。与我一同工作的同志对本论文所做的任何贡献也已在论文中作了明确的说明并表示谢意。

毕业论文作者签名：签字日期：年月日本科毕业设计（论文）版权使用授权书

本毕业设计（论文）作者完全了解中国民航大学有关保留、使用毕业设计（论文）的规定。特授权中国民航大学可以将毕业设计（论文）的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交毕业设计（论文）的复印件和磁盘。

（保密的毕业论文在解密后适用本授权说明）

毕业论文作者签名：指导教师签名：

签字日期：年月日签字日期：年月日

摘要

火灾是一种常见的灾害，它可以给人类生命和财产带来无法估量的危害。在追求快速化出游的今天，飞机成为人们中远途旅行的首选交通方式。而由真正的火灾或者由于火警报警器误报而迫降的飞行安全事故也成为对航空公司和人们生命财产的安全隐患。正因如此，世界各国对火灾的防范意识越来越强，并对火灾发生的各种原因及现象、内在机理进行深入的研究，尽量降低火灾发生的概率，和降低发生火灾之后的生命财产损失。

根据火灾发生时的特征数据分析显示，要想降低火灾发生的概率或者减少火灾带来的生命财产损失，最有效的措施是在火灾发生初期能够准确地探测，并及时地采取消防措施防止火情扩大。因此，对火灾监控和报警技术具有很高的要求。传统的飞机火警报警器具有采集参数单一，存在误报、漏报概率较大等劣势。针对传统报警器的这些缺点，本文对模糊控制理论、对火灾探测器的选择、信号处理方法等方面进行了系统的研究和分析，并利用MATLAB对模糊控制部分进行了仿真以证明其可行性。

关键词：模糊理论；火警报警；火灾探测技术；MATLAB

Design and Simulation of Aircraft Fire Alarm System

Based on Fuzzy Control

Abstract

Fire is a common disaster, it can bring immeasurable harm to human life and property. In the pursuit of rapid travel today, the aircraft has become the preferred way of travel in the long-distance travel. And by the real fire or fire alarm due to false groundbreaking flight safety accident has become a security risk for airlines and people's lives and property. For this reason, the world's awareness of the fire more and more strong, and the fire of the various causes and phenomena, the inherent mechanism of in-depth study, to minimize the probability of fire, and reduce the fire after the loss of life and property.

According to the analysis of the characteristics of the fire when the data show that in order to reduce the probability of fire or reduce the loss of life and property caused by the fire, the most effective measure is the early detection of the fire can be accurately detected and timely measures to prevent fire expand. Therefore, the fire monitoring and alarm technology has a high demand. The traditional aircraft fire alarm with a single acquisition parameters, there is false positives, omission probability and other disadvantages. In view of these shortcomings of traditional alarm, this paper systematically studies and analyzes the fuzzy control theory, the selection of fire detectors, the signal processing methods and so on, and uses MATLAB to simulate the fuzzy control part to prove its feasibility.

Key words: fuzzy theory; fire alarm; fire detection technology

目录

摘要 (3)

Abstract (4)

第1章绪论 (1)

1.1 研究工作的背景、目的及意义 (1)

1.2 火灾探测技术概述 (1)

1.2.1 目前火灾探测技术的发展概述 (1)

1.2.2 火灾探测技术的发展趋势 (2)

1.3课题的主要研究内容 (2)

第2章火灾系统的特征分析和系统设计 (4)

2.1 火灾的特征现象分析 (4)

2.1.1 物质燃烧的基本特征 (4)

2.1.2 火灾特征信号 (5)

2.1.3 火灾探测器的选择 (5)

2.2 模糊控制理论概述 (6)

2.3 本章小结 (7)

第3章火警自动报警系统的设计 (8)

3.1 火警自动报警系统的基本组成和结构 (8)

3.2 火警自动报警系统中的模糊逻辑系统 (10)

3.2.1 模糊化处理 (10)

3.2.2 模糊规则库的建立 (11)

3.3.3 去模糊化 (14)

3.3.4 模糊控制的MATLAB仿真 (14)

3.3 火警自动报警系统的决策层 (19)

3.4 本章小结 (19)

第4章总结与展望 (20)

4.1 文章总结 (20)

展望............................................. 错误！未定义书签。

第1章绪论

1.1 研究工作的背景、目的及意义

火灾是世界范围的灾难性问题，它是出现频率很高的一种灾害。特别是在民航领域内，由于飞机火警报警系统误报、漏报而造成的火灾数不胜数。无论是飞机在空中，还是在地面，着火都是对飞机的威胁之一。飞机着火不但会造成财产的巨大损失，还会对生命造成不可估量的危害。因此随着民航业的发展，对飞机的火警报警系统的精确度要求越来越高。

传统的火灾报警系统主要针对火焰的某一特性进行报警（如烟雾的浓度，周围空间温度或光的强度等等），对探测使用的传感器的处理也多采用比较简单的“与”或“非”的关系；或者对其简单地设定一个阈值，作为是否发生火警的依据。这些对数据的处理方法缺乏柔性，没有将传感器信息在一定程度下进行综合性的分析和处理，不能解决系统灵敏度和误报率的问题。因此需要一种高灵敏度、低误报率的火警报警系统来替代传统类型的报警系统。

本文主要研究基于模糊控制的火警报警系统，通过运用模糊控制技术，利用模糊系统分析推理能力强、建模简单、鲁棒性强等优点，增强了整个系统的柔性，大大降低了系统的漏板率和误报率，还可以在很大程度上提高抗干扰能力，提高了系统精度。对于在飞机上能够及早发现火情并启动灭火程序提供一定的帮助，减少飞机因发生火灾或误报而产生的经济损失和人员安全事故。

1.2 火灾探测技术概述

1.2.1 目前火灾探测技术的发展概述

火灾探测技术是一门多专业、多学科的综合应用科学。在过去的一个多世纪中，随着世界科学技术的迅猛发展，火灾探测技术业取得了长足的进步，基于各种火灾识别原理的火灾探测器相继问世，并且日趋完善。特别在最近的二十年中，火灾探测技术取得了傲人的成就，最先进的知识理论的火警探测器已相当成熟并应用于各大领域。火灾早期探测技术的发展大体上分为四个阶段。

起步阶段，从19世纪40年代到20世纪40年代，感温探测器一直处与主导地位。1847年，美国牙医Charming和缅因大学教授Farmer 研究出了世界第一台应用于城镇火灾报警的发送装置。1890年，第一个感温式火灾探测器由英国

研制成功。在这漫长的一百年中，感温探测器的应用经久不衰，同时还在不断地发展。但在应用的过程中人们发现，其灵敏度比较低，探测火灾的速度比较慢，并且只适用于发生火灾但不会产生大量烟雾的场合。因此，人们对其他种类的火灾探测器的研究也提上了日程。

初级阶段，从20世纪中期到70年代末期，离子感烟探测器的出现替代了感温探测器继而成为当时应用最广泛的火灾探测器。与此同时，人们也在研究光电感烟技术，直到20世纪70年代末，对具有优良性能的光电元件的研究得到了突破性的进展，由此光电感烟传感器应运而生。由于离子探测器中含有放射源，会对周围环境造成污染，所以光电感烟探测器取代离子感烟探测器在感烟探测器中占据了主导地位，火灾传输信号为多线制，判断为阈值型。

发展阶段，20世纪70年代到80年代的十几年，随着单片机技术应用的普遍，并且由于多线制施工复杂、维护维修不便等原因，总线制替代多线制成为技术主流，提高了火警报警定位的准确性。

智能阶段，从20世纪80年代后期，随着时代的发展，人们对火灾规律的认识越来越深入，与此同时，随着计算机技术、传感器技术、电子技术等的快速发展，火灾探测技术产生了革命性的变化，从此进入了智能时代，主要包括分布智能探测系统、集中智能探测系统和以两种系统为基础发展而来的网络通信系统结构。

1.2.2 火灾探测技术的发展趋势

火灾探测技术正朝着以下几个方向发展：

（1）智能总线火灾探测系统将成为以后的发展趋势。

（2）火警报警的网络化。随着现代通信技技术、计算机网络和信息技术的发展，火警自动报警联网监控技术必将成为火灾报警系统的发展趋势。（3）现如今，在欧美等发达国家，以紫外、红外火焰探测技术为基础的新型火灾探测器已经广泛的使用于航空业。相对于传统的火灾探测器来说，

这种新型的探测器在对抗环境干扰和电磁干扰等方面更加可靠、实用，

它优越于点型和线型火灾探测技术，是比较直观、确切的，可广泛用于

火焰监视、火灾探测上，是现在以及未来飞机火警探测技术发展的趋势，

且必将成为今后发展的重点。

1.3课题的主要研究内容

本文主要研究了基于模糊控制的火警报警系统，在接收多个传感器的输入信

号后，利用模糊控制理论，进行分析、综合处理，进而发出火灾结论信号。

模糊控制论自1974年诞生在英国以来，最初在西方的发展遇到了较大的阻碍，并没有迅速的发展起来。而在在东方国家，尤其是日本，模糊控制论得到了迅速发展、广泛应用。近20多年来，模糊控制论在理论上和技术上都取得了长足的进步，成为自动控制领域中的一个不可忽视的分支。

模糊控制的一大特点是既有系统化的理论，又有大量的实际应用背景。它不依赖被控对象的精确的数学模型，可以简化系统设计的复杂性，特别适用于非线性、滞后、时变和不容易建立模型的系统的控制，具有很好的鲁棒性和容错性；另外，它是一种语言控制器，通过编写模糊规则来体现各变量之间的关系。

本文的研究工作主要分为以下几个方面：

(1)从传统的火灾探测技术的弊端出发，基于模糊控制理论，利用其对于处理

非线性问题能力比较强的特点，提出了一种新型的火灾探测算法。

(2)研究了物质在燃烧时的特征数据的变化，最终确定了使用周围环境温度、

CO浓度和烟雾浓度等三个特征量作为系统的输入量，并利用人工智能技术对其进行融合。此举替代传统火灾探测器的单参数输入，提高了系统的精确度。

(3)研究模糊控制理论在火灾探测方面的实际应用，提出了一种新型的火灾判

据，结合模糊逻辑的专家经验知识，编写应用于火灾探测系统的模糊规则。

(4)利用MATLAB软件中的模糊控制模块，对模糊系统进行仿真试验，来验证

新型算法的可行性和可靠性。

第2章火灾系统的特征分析和系统设计

本章介绍了火灾中的一些特征现象，利用火灾中典型的特征现象作为火灾系统的模型数据。同时对整体系统设计中的一些探测技术等做了一定程度的研究和介绍。

2.1 火灾的特征现象分析

在物质着火的过程中，其附近环境会产生一些常见的现象或征兆。例如在发生火灾的时候，物质的燃烧往往伴随着发热、发声、发光、烟尘的产生以及一些气体的散发等。这些环境的改变可以用来作为特征数据，为我们分析火灾的发生情况提供一定的依据。针对火灾的不同类型，我们必须同时提取多种特征数据，才能对火灾情况进行有效的探测。综合国内外目前比较流行的探测方法，我们把现场温度，CO浓度（含量），和烟雾浓度作为三种特征数据。虽然说有三种特征用来供我们分析，但由于火灾现场的不确定性，外界环境干扰因素会比较多，会给特征数据值的精确性带来一定的干扰和影响。这使得我们不能只用简易的数学模型对火灾信号做出精确的反映，必须从火灾的某些特点出发，进行详细的分析，从而构建出一种比较有效的探测系统。

2.1.1 物质燃烧的基本特征

燃烧是指可燃物与氧气或空气中其他气体进行的快速放热和发光的氧化反应，往往伴随着火焰的出现。物质在燃烧初期会生成烟雾和CO气体，在燃烧中期和后期会散发出大量的热，并伴随着火焰和发光等现象。

物质燃烧通常分为以下五个阶段

1，潜伏阶段：此时火灾面积很小，或者只是温度升高而没有火焰的情况，此时由于物质的不完全燃烧会产生大量的烟雾和CO气体。

2，发展阶段：燃烧强度增大、温度加速升高、燃烧速度加快、燃烧面积增大，同时会产生烟雾和CO气体。

3，猛烈阶段：燃烧发展达到高潮，燃烧温度最高，散发热量最强，此时会产生特别明亮的火焰。

4，衰减阶段：随着可燃物燃烧殆尽或者氧气不足或者灭火措施（洒水或者化学灭火）的作用，火势开始衰减。

5，熄灭：可燃物完全燃烧完毕或者燃烧环境氧气不足，或者灭火措施起效等原因，火焰熄灭。

图2-1为物质燃烧的阶段图：

图2-1 物质燃烧阶段的示意图

2.1.2 火灾特征信号

早期火灾特征信号是提高火灾探测系统可靠性、降低误报率的关键所在，所以，对早期信号的掌握就显得非常重要。经过对大量的事实证据和实验数据的分析总结，早期火灾信号的三类主要特征如下：

（1）随机性

火灾的发生具有随机性，且不同物质燃烧是会伴以不同形式的环境变化，以x（t）表示某特征信号数据随时间变化的函数值。火灾现场的不确定性和火灾特征的多变性，会导致x（t）不能利用某一种函数模型来模拟，所以不能提前预知变化。所以，必须实时对特征信号进行监测。同时环境的噪声也会对x（t）带来一定程度上的干扰。譬如在夜晚和白天温度的变化会给温度探测带来干扰，在晴天和浓雾天气空气可见度的变化会给烟雾浓度探测带来干扰。这都体现了火灾的随机性。

（2）非结构性

不同于其他典型的信号，火灾信号的监测属于非结构性问题，这就使得火灾信号的检测更加困难。人可以察觉到火灾，但很难准确运用数学语言和模型来精确地描述火灾从而达到判断、处理火灾的目的。

（3）趋势特性

通过研究学习火灾过程，得出了以下结论：在没有火灾发生的时候，探测器的输出信号值表现为明显的稳定状态；当发生火灾之后，其输出的信号值会表现为长时间持续的、变化比较明显的正向趋势。

2.1.3 火灾探测器的选择

通过前文中对火灾发生过程中特征变化量的描述，我们知道，多种因素比如

温度的高低、CO含量的高低、光线(射线)的强弱、烟雾浓度和某一气体含量的

多少等，他们在物质燃烧各阶段都会发生相应的变化，所以，这些因素都可以用来描述火灾现场的情况。

传统的火灾探测技术大多通过实时采集某单一特征参量作为系统的输入，通过与预先设定好的阈值相比较，由此来判断火灾发生的情况。由于监视的探测器的灵敏度不会改变，当环境变化时，其不能随着环境的变化而调整，外加环境中各种因素的干扰，往往会使得火警报警系统频频误报，不能满足实际的探测需求。所以，采用多种传感器共同探测是非常有必要的。

本文采用最常见的感烟探测器和感温探测器作为其中两种。在感烟探测器中，光电感烟型和感温型复合探测器使用频率最高。由于光电感烟型探测器会被周围环境的各种水汽、油雾和灰尘等干扰，且这些干扰很难做到全部消除；同时感温探测器对引燃火不敏感，响应速度较慢，且不能主动地区分热源的性质。所以势必要加入一种对于所有类型的火灾都较为敏感的探测器。通过对不同类型的火灾的研究，得知了绝大多数的火灾都会产生CO气体，在燃烧不充分的时候更是如此，同时CO密度比空气小，扩散性较烟雾强，特别是常用的感烟探测方法的误报源头并不会产生CO气体，所以，加入CO浓度探测会带来更好的效果，是一种比较理想的火灾早期探测方法。

2.2 模糊控制理论概述

模糊控制理论是利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。在传统控制领域中，影响控制性能优劣的最重要的因素是控制系统的动态模式的精确性，系统动态的信息越准确，则越能达到精确控制的目的。然而，传统控制理论对明确系统有很强的控制能力，但对于十分复杂或不能精确描述的系统，显得无能为力了。因此便尝试着利用模糊数学来处理这些问题。

模糊控制理论最早是由美国加州大学教授L.A.zadeh在1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的。1974年，英国人E.H.Mamdani首次将模糊理论用在了工业控制上，并取得了比传统控制更好的效果。模糊控制基于模糊数学，运用模糊语言规则表达方法和先进的微机技术，利用模糊推理进行判定结果

的一种高级控制策略。它不仅可以适用于小型单变量系统，还可以用在大规模、非线性并且较复杂的系统。模糊系统已经广泛的应用在自动控制、信号处理、模式识别以及人工智能专家系统等方面。其基本及架构如图2-2所示，其中的主要功能方块有：模糊化机构、模糊推理引擎、模糊规则库和去模糊化结构。

图2-2 模糊系统主要功能方块

与传统的控制理论相比，模糊控制具有如下特点：

（1）具有很强的鲁棒性，特别适用于非线性、时变、滞后系统的控制；

（2）使用语言式的模糊变量来描述状态，不需建立被控对象的数学模型只要求掌握工作人员或有关专家的知识、经验或操作数据；

（3）从工业过程的定性认识出发，容易建立语言控制规则；

（4）以启发性的知识和语言规则设计为基础的，这就有利于模拟人工控制的方法和过程，可以使控制系统的适应能力增强，且具有一定的智能水平。

2.3 本章小结

本章主要介绍了火灾发生时的特征现象，为选择特征信号提供了依据；对火灾信号的特点以及系统使用的火灾探测器做了简单的研究和介绍。同时对模糊控制理论进行了理论描述，为火警自动报警系统的研究提供了理论依据。

第3章火警自动报警系统的设计

3.1 火警自动报警系统的基本组成和结构

火警自动报警系统主要由触发装置、火警报警装置、火警警报装置、电源和其他辅助功能的联动装置五个部分组成，如图3-1：

图3-1 火警自动报警系统组成结构图

（1）触发装置

火警自动报警系统中能产生报警信号的器件称为触发装置，包括火灾探测和手动报警按钮。

火灾探测器是火灾自动报警系统的重要组成部分，是系统中应用最广泛、最基本的触发器件。其种类很多，不同类型适用于不同的场所和火灾情况，应根据实际情况和有关标准合理选择。

手动报警按钮是火灾自动报警系统中不可缺少的组成部分，它需要在发生火灾时，通过手动按下报警按钮的方式，报告火灾信号。

（2）火灾报警装置

火灾报警装置主要包含火灾报警控制器和火灾显示盘。

火灾报警控制器是组成火灾自动报警系统的核心部分，主要有以下功能：?为火灾探测器等外设提供稳定的工作电源；

?自动监视系统的工作状态，用于接收、显示和传递火灾信号，启动火灾警报装置，进行声光信号报警；

?通过自动消防控制装置启动灭火设备和其它消防联动装置。

火灾显示盘是一种可以安装在楼层或独立防火区内的火灾报警显示装置，用

于接收火灾报警控制器发出的信号，并显示失火区域的探测器编号或具体位置，同时发出警报。

（3）警报装置

警报装置是一种用于产生不同于周围环境的声、光报警信号的装置。它接收来自火灾报警装置的控制信号，然后出声、光等信号，用于提醒人们安全疏散、灭火等。

（4）电源

包括主电源和直流备用电源，其中主电源采用消防电源，直流备用电源一般使用蓄电池组。其主要作用是用用于给整个火灾自动报警系统供电。

（5）联动装置

当接收到来自火灾报警装置的火灾信号时，能手动或者自动启动的消防设备称为消防联动装置。一般的消防联动装置包含：自动灭火系统、室内消火栓系统、排烟系统、空调通风系统、防火卷帘门的控制、切除非消防电源的控制、广播系统的和声、光警报器等。

以上便是火灾自动报警系统的组成，其系统结构可以用下图来简单表示：

图3-2 火灾自动报警系统结构

系统共分为三层结构：信息输入层、决策输出层和动作层。信息输入层主要利用火灾探测器收集现场的特征信号，并对收集到的信号进行预处理，以提供给下一层作进一步处理。决策输出层主要完成基于模糊控制对特征数据进行融合处理并根据决策方法输出火灾判定结果，为下层结构的动作提供依据。动作层接收来自决策输出层的信号，根据信号来判断是否启动声、光报警和其他联动装置等。

3.2 火警自动报警系统中的模糊逻辑系统

模糊控制的最大特点是由专家工作经验、知识转换成为的语言规则来控制系统。本文中介绍的火警自动报警系统利用火灾探测器输入的现场环境参数进行逻辑推理，最终输出一个关于火灾情况的模糊结论。

图3-3是本系统中应用的模糊逻辑系统的结构图。

图3-3 模糊逻辑系统结构图

为了便于观察、模糊控制的实现，需要对系统的输入量做规范化处理，使之处于0-1的范围之内，然后将精准值转换成为模糊值，称为模糊化。由于模糊控制器的输入必须是模糊量，所以对输入进行规范化和模糊化是必须的。模糊决策和模糊规则是模糊控制器的核心，模糊化后的数据通过分析决策，输出一个关于现场火灾情况的模糊值，经过去模糊化、再次规范化之后得到系统的输出量。输出量的分布函数由系统输入量和模糊规则来共同决定。

3.2.1 模糊化处理

模糊化处理是将经规范化后的系统输入值映射为系统输入论域上的模糊集。模糊集是一种边界模糊的集合。存在一个元素同时可以属于又可以不属于某集合，亦此亦彼，模糊不清，那么这就是一个模糊集合。

模糊集用“隶属度”来描述元素的隶属程度。设U是一个集合，用{u}来表示，则U被称为论域。设A为论域U上的某一模糊子集，那么可以用0、1或两数之间的某一值来表示论域U中任一元素x是否属于A。因此得到了U上的一个函数μA（x），其值域为[0,1]，表征了U的元素x对模糊子集A的隶属度，即x属于A的程度。

隶属函数有很多种，但通常使用的隶属函数有以下几种：三角形隶属函数、钟型隶属函数、高斯型隶属函数等。鉴于三角形隶属函数结构简单、易实现，并且和其他结构复杂的隶属函数得出的控制结论相差甚小，所以本系统采用常用的三角形隶属函数。其函数曲线如图3-4所示：

图3-4 三角形隶属函数图

其函数解析式如3-1所示：

………………………(3-1)

根据火灾探测信号的阈值将温度、烟雾浓度、CO浓度信号模糊化，分为四个等级：火情大（B）、火情中（M）、火情小（S）和无火情（N）。

以温度为例，当使用三角形隶属函数时，温度信号的隶属函数图如图3-5所示：

图3-5 温度信号的隶属函数图

同理，对烟雾浓度信号、CO浓度信号做相同处理，可以得到三组模糊集。

3.2.2 模糊规则库的建立

模糊规则库是模糊控制的核心，它通常来源于专家先进的经验知识和常识。在模糊控制规则中，用一种语言形式来表示专家的经验知识，具有以下形式：

IF(条件)，THEN（结论）

具体表现为为“若温度是X，烟雾浓度为Y，CO浓度为Z，则发生火灾的概率为P。”其中，X、Y、Z分别表示温度、烟雾浓度和CO浓度的模糊化等级，P 是火灾发生概率的量化等级。

模糊规则库可以由相关领域的专家提供，也可以经过大量的试验数据来得出。

但不管采用哪种方法，最后得出的结论通常是相近似的，因而还要解决这些模糊规则的协调性。既要保证规则库的完整性，即对任何一种的输入情况都必须产生相应的控制器的输出；还要保证规则库的相容性，模糊控制规则之间不能得出相互矛盾的输出结论。

根据以上对规则库的要求，可以得出64条模糊控制规则，如表3-1所示：

表3-1 模糊规则库

3.3.3 去模糊化

模糊控制系统要求控制器的输入是模糊量，同时其输出也是模糊量。系统的最终目的是为了判断火灾发生的真实情况，这就需要把输出的模糊量转换成为精确量，这个过程称去模糊化。

重心法又称为力矩法，是目前为止应用最多的去模糊化方法。它从各方面考虑模糊量的有关信息，执行运算比较容易。在使用重心法时,火灾概率的输出量为：

3.3.4 模糊控制的MATLAB仿真

为了使用户能够方便的观察和修改模糊控制的隶属度函数和模糊规则、更加直观的看到输出结果，本文研究使用了MATLAB中的fuzzy控制工具箱，对设计的模糊控制器进行了仿真和调试。

MATLAB中的fuzzy工具箱中有两个的编辑器，即Membership Function Editor和Rule Editor；两个主要的观察器，即模糊规则（Rules）观察器和输出曲面（Surface）观察器。这些工具之间是动态相连接的，因此，使用时只需要改变其中任何一个用户界面的数据，其他任何界面中相应的参数或性质都会自动的发生改变，在很大程度上方便了用户对设计的模糊系统进行调试。

具体仿真步骤如下：

（1）打开MATLAB软件，在命令行窗口输入fuzzy，然后回车，进入FIS辑器，如图3-6所示。它包含模糊量输入和输出编辑、模糊规则编辑和隶属度函数的选择。

图3-6 FIS编辑器

（2）单击edit，选择Add Variable→Input，由于使用到了三个特征量，所以重复此步骤，并依次改名为温度、烟雾浓度和CO浓度；output改名为火灾概率，如图3-7所示：

图3-7 FIS编辑器