【最新版】毕业论文40交通灯41
单交叉路口红绿灯智能控制系统
专业：自动化姓名：张桂指导教师：王彩霞老师
摘要近年来随着社会的快速发展和人们生活水平的不断提高，城市交通的车流量大幅度增加，给交通道路的运行带来了巨大的压力。在复杂的城市交通控制系统中，单交叉路口交通控制系统通常采用的方法是定时控制方案，预先人为地分配好红黄绿灯的保持时间。其主要目的是协调好车辆的通行,尽量减少车辆的延误和道路的拥挤。为了能更好更快地解决城市交通道路拥挤的问题，特别是对交通灯的控制要求就很高。因此本课题选择模糊控制算法来实现交通灯对交叉路口的智能控制。
本文首先介绍模糊控制的相关内容，利用模糊控制算法设计了单路口红绿灯模糊控制器，研究对交通灯的控制的模糊控制算法，并利用仿真将模糊控制的效果与定时控制的效果进行比较。使用MATLAB仿真结果表明：利用模糊控制算法来实现对交通灯的控制，其效果优于定时控制。
关键词单交叉路口交通灯，模糊控制，仿真，MATLAB
ABSTRACT
In recent years along with society's fast development and the people living standard's unceasing enhancement, municipal transportation's traffic flow magnitude increased large scale, has brought the huge pressure for the transportation path's movement. In
the complex municipal transportation control system, the method which the list four corners traffic control system usually uses is the timed control plan, artificial assigns the good red yellow green light maintains the time in advance. Its main purpose is coordinated the good vehicles passing through, reduces vehicles' delay and path's crowded as far as possible. For can better solve the municipal transportation road congestion quickly the question, the control request is very specially high to the traffic light. Therefore this topic choice fuzzy control algorithm realizes the traffic light to the four corners intelligent control.
This article first introduced that the fuzzy control the related content, the use fuzzy control algorithm design single-channel lipstick green light fuzzy controller, has studied to the traffic light the control fuzzy control algorithm, and carries on using the simulation fuzzy control's effect with the timed control effect the comparison. Uses the MATLAB simulation result to indicate: Uses the fuzzy control algorithm to realize to the traffic light the control, its effect surpasses the timed control.
Key words:Single-junction traffic lights，Fuzzy Control，Simulation，MATLAB
目录
1 绪论...................................................................... - 1 -
1.1智能交通系统简介 (1)
1.2国内外发展的现状 (3)
1.3本文主要研究内容 (5)
2 模糊控制原理................................................................. - 5 -
2.1模糊控制概述 (5)
2.2模糊控制概念 (6)
2.3模糊控制特点 (7)
2.4模糊控制理论基础 (8)
2.4.1 模糊集合............................................................. - 8 -
2.4.2 模糊算子............................................................ - 10 -
2.4.3 隶属度函数.......................................................... - 12 -
2.4.4 模糊控制规则........................................................ - 15 -
2.4.5 模糊推理............................................................ - 17 -
2.4.6 反模糊化............................................................ - 18 -
2.5模糊控制器 (20)
2.5.1 模糊控制器的组成.................................................... - 20 -
2.5.2 模糊控制器的结构.................................................... - 23 -
2.5.3 模糊控制器的设计.................................................... - 24 -
3 单路口交通灯控制系统 ........................................................ - 26 -
3.1交通信号模糊控制思想 (27)
3.2交叉口车辆传感器设计 (28)
3.3模糊控制器的设计 (29)
3.3.1 确定模糊控制器的输入输出变量........................................ - 30 -
3.3.2 确定模糊控制规则.................................................... - 32 -
3.3.3 模糊推理及反模糊化的方法............................................ - 35 -
3.4模糊响应表的生成 (36)
4 仿真系统设计与实现 .......................................................... - 37 -
4.1MATLAB软件介绍 (37)
4.2MATLAB模糊逻辑工具箱介绍 (38)
4.3评价指标计算 (38)
4.4仿真系统设计与实现 (39)
4.5仿真结果分析 (39)
5 结论与展望.................................................................. - 41 - 结束语........................................................................ - 42 - 参考文献...................................................................... - 42 - 致谢....................................................................... - 43 -
1.绪论
1.1 智能交通系统简介
智能的交通控制系统（ITS）主要是利用了最先进的电子科技信息技术,形成了以人员,公路和车辆三位为一体的新公路交通控制系统的总称。ITS 的作用主要是能够通过利用现有的道路交通设施来减少交通的拥挤,并加强了对车辆的集中管理和合理调度,为驾驶员以及乘客提供足够多的交通,安全,娱乐等信息,使得人,车,路能够密切地相结合和统一,这将极大地提高交通运输通行效率,保障交通安全,增强车辆行驶的舒适性和安全性,这也对于改善环境保护和提高能源的利用起了很大的作用。为此ITS 已引起了各国的关注和重视。
智能交通控制系统(ITS) 按交通控制系统结构分类,可分为集中式的计算机交通控制系统和分布式的计算机交通控制系统。按交通控制系统的控制模式分类,可分为静态系统和动态系统。从功能角度上来说,包含的项目很多,大体可以分为以下五类：
1）先进的交通管理系统(ATMS)：是指开发先进的交通控制,监测和信息处理的先进管理技术。该系统主要用于在道路,车辆和驾驶员之间建立相互的通讯联系,然后交通控制中心接收到各种交通信息(如车辆检测,交通信号,告警和求助信号)并经过快速处理和调节此时的交通信号显示来向驾驶员和管理人员提供实时的交通信息,从而使交通道路处于最佳的运行状态。主要包括以下几部分:
a信息检测系统：信息检测系统完成交通量,车道占有率,车速等参数的
检测,是交通管理与控制的基本依据,通常是通过各类车辆检测器来测定。如:视频检测器(如摄像头),环形线圈检测器,磁性检测器,雷达检测器,超声波检测器,射频设备监测器等等。
b信息处理系统：信息处理系统(包括交通控制中心的各级计算机硬件与软件),主要对数据,语音,图像等信息进行处理和分析,生成并不断更新交通运输信息数据库,提出交通控制方案,并通过相应的设备对有关路段内的交通流做出相应的管理与调度。
c信息传输系统：在控制中心与信息采集,提供系统终端之间,需要借助于信息传输系统进行联系。为了确保系统内部数据,语音,图像信息准确,及时地传输,以满足运营管理的通信需求,传输系统通常由城市道路综合通信专用网-光纤传输网和其它专网集合而构成。
2）先进的车辆控制系统(AVCS)：即能够辅助以至替代驾驶员实行控制的技术,如驾驶员警告和援助技术,障碍物避让技术,以及自动驾驶灯,从而使汽车行驶安全,高效。目前美国有3000多家公司从事高智能汽车研制,已经推出自动恒速控制器,红外智能导驶仪等产品。
3）先进的驾驶员信息系统(ADIS)：是以驾驶员为服务对象,其技术手段有很多种,如通过办公室或者家庭的计算机终端,公路咨询广播系统等,向驾驶员提供当前的交通和道路情况,车辆位置和行驶信息,甚至可以自动导航。
4）营运车辆调度管理系统(CVO)：是专为运输企业提高盈利而开发的智能型营运管理技术,目的在于提高商业车辆,公共汽车和出租汽车的效率。企业的车辆调度中心通过卫星,路边信号站等装置,以及车辆自动定位,识别和称重等设备,对营运车辆进行调度管理。该系统的通信能力极强,可以对全国
或者更大范围的的数万乃至数十万辆车辆进行实施控制。
5）先进的大众运输系统(APTS)：采用如个人计算机，电视等各种智能技术向公众根据出行的时间和路线,方式以及对各种车辆的选择等提供咨询,并在公共车站通过显示器向乘客提供车辆的不同情况的运行信息等方法来促进公共运输业的发展。
在不同的交通运输项目中,往往采用下面几种技术:
a交通检测技术:通过感应圈,红外,微波,闭路电视摄像,卫星定位检测技术,对不同路段的车辆和道路进行检测,并收集交通车流数据和图像信息；
b交通控制技术:包括先进的交通信号控制系统,匝道信号控制系统,信号灯控制系统等技术；
c通讯技术:主要包括了高密度的波分复用技术,光纤的传输以及接入技术,无线传输技术等；
d 数据处理:包括对车流数据,收费数据,监控信息数据等一些数据的处理；
e 信息提供:通过图像信息或者FM等通讯手段提供了出行的信息。
1.2 国内外发展的现状
城市交通路口的拥挤问题往往突出表现在一些单交叉路口处,80%以上的交通延误和拥挤主要集中在单交叉路口上,交叉口的通行能力不足道路的50%。在交叉口处,不同运行方向车辆的交叉运行,容易导致交叉路口处的车辆运行效率降低。再加上一些不合理的交通道路的几何设计和相位设计,使得交叉路口的运行情况常、经常处于一种极其拥挤和混乱的局面.当发生这样的情况后,一方面是造成交叉路口的通行能力下降,车辆运行延误,同时也
给环境带来了相关的问题。另一方面,一旦交叉路口发生车辆堵塞和拥挤,这不仅仅影响到了该交叉路口的临近路段,还会使其他路段同样的拥挤，不能正常的运行。因此,对于是否充分地利用道路资源的主要关键就是对交叉路口资源的利用是否充分的问题,对于交叉路口的交通运行特性进行深入的分析,并找出造成交通阻塞和拥挤的原因,对于怎样提高交叉路口的运行能力的具体条件和相对应的措施,以及对措施的实施效果是提高交叉路口运行能力和缓解城市交通阻塞和城市交通压力问题是很有效和富有经济性的方法。基于此类交通问题,许多发达国家和发展中国家都十分重视智能交通控制系统的开发和应用。从美国对ITS项目的规划中知道,从2000年到2011年,美国已经准备了200亿美元投资于构造全国的ITS项目中。且已经在洛杉矶等地方开始开发了ITS 在洛杉矶市对交通道路的自动的交通检测和控制,通过计算机控制系统来监控全市的交通运行状况和系统本身的性能；在道路上所设置的感应线圈可以检测出车辆的行驶速度和车流量以及车辆对道路的占用情况,并且能在短时间内对一些情况进行数据修改；交通信号可通过计算机针对实际的交通状况来进行自适应的调整或者人为的干涉;并且在一些关键的路段和重点的地区都会配有摄像机,以此来及时地观察该路段的交通情况。所以在不通过增加对道路的投资的前提下,ITS很明显地提高了交通通行效益,道路畅行了许多。
关于日本的ITS主要包括了三个控制系统,一是由AHS和ASV组成的智能诱导系统(Stuart Cruise System; AHS: Advanced Cruise Assist Highway System; ASV: Advanced Safety Vehicle)；二是通过ETC来收费的电子系统(Electronic Toll Collection System),相当于不停车收费系统；三是
VICS汽车信息通讯系统(Vehicle Information and Communication System)。据统计，从2000年初到2001年6月,日本已普及有300万辆汽车安装上了VICS的通讯系统,并且对于ETC的应用更加广泛。同时，韩国政府于2001年3月开始制订了全新的ITS计划-ITS蓝图,预算投人75亿美元,并且在2010年前建成7个先进的ITS子系统,主要包括了汽车及高速公路系统,先进的交通管理系统,电子收费系统等。近年来,我国的许多研究学者以及研究机构在交通建模与交通控制方面作了大量的研究工作,并将许多研究成果应用于交通控制系统中,建立了一些比较优秀的交通控制系统。
1.3 本文主要研究内容
本课题的主要任务是设计一个单交叉路口交通灯智能控制系统，要求能根据车流量大小来调节红绿灯亮的时间。因此，所采用的控制算法有很多种，如神经网络，专家系统，遗传算法和模糊控制等，本课题选择的是模糊控制算法，所以文章首先重点介绍模糊控制的相关知识，包括模糊控制的概述、模糊控制的特点、模糊控制理论基础、模糊集合、模糊算子、模糊控制规则、隶属函数、模糊推理、反模糊化、模糊控制器及其设计步骤等；然后将模糊控制应用到交通灯控制系统中，最后通过进行MATLAB仿真得以验证其可行性。
2.模糊控制原理
2.1 模糊控制概述
模糊控制是以模糊集合论作为它的数学基础，它的诞生是以1965年美
国的控制论专家L. A. Zadeh教授提出的模糊集理论为标志，从而为描述，研究和处理模糊性现象提供了一种新的工具。同时，模糊控制对于利用模糊集合控制理论建立数学模型和设计控制器的方法也出现了。模糊控制的核心主要是利用模糊集合的控制理论，把人的控制策略转化为能被计算机所接受的算法语言，这种方法能实现控制，同时能模拟人的思维方式对一些被控对象进行有效的控制。
将模糊集合的控制理论运用于自动控制中的模糊控制理论，在近几年得到了很快的发展，其原因主要是针对那些复杂的非线性系统，假如不能获得精确的数学模型时，就可以通过智能的模糊控制器来给出有效的控制。例如，在炼钢，化工，人文系统以及其他的控制系统中，要想获得正确而又精密的数学模型是相当困难的。对于这些系统却具有大量的以定性的形式表示的极其重要的先验信息，以及仅仅用语言规定的性能指标。同时，要求过程的操作人员是系统的基本组成部分等。所有这些都是一种不精确性，应用一般的控制理论是很难实现控制的，但是，这类系统由人来控制却往往容易做到。这是因为过程操作人员的控制方法是建立在直观的和经验的基础上，他们凭借实践积累的经验，采取适当的对策完成控制任务，于是，人们把操作人员的控制经验归纳成定性描述的一组条件语句，然后运用模糊集合理论将其定量化，使控制器得以接受人的经验，模仿人的操作策略，这样就产生了以模糊集合理论为基础的模糊控制器。模糊控制理论的提出是控制思想的一次深刻的变革，它标志着人工智能发展到了一个新的阶段。
2.2 模糊控制概念
模糊逻辑控制简称模糊控制,是一种基于模糊数学理论的新型控制方
法。模糊控制中的模糊量描述是以模糊集合论为基础的,模糊控制的核心在于模糊控制器。模糊控制器在模糊控制中起十分关键的作用。实施模糊控制要经过3 个过程,即:
1)将输入的机器、精确量经输入隶属函数映射成模糊输入变量(模糊化) ；
2)用模糊规则对模糊输入变量推理,并得到模糊控制变量(模糊推理) ；
3)用输入隶属函数将模糊控制变量转换成能进行实际控制的精确控制。
模糊控制的输出量是唯一的，也就是说它给执行机构是一个确定的信号。在模糊控制器的设计过程中，一般是先将一个精确的输入量模糊化。使每一个输入量都对应一个模糊集合。然后又由专家经验制订模糊控制规则，并进行模糊推理。控制规则是模糊控制器的核心所在。最后，要将模糊控制的输出进行清晰化处理，使输出量唯一。这是因为输入量开始时对应了一个模糊集合。经过模糊推理，必然得到一个模糊的输出量集合。但是一个执行机构的控制是唯一的，不能模棱两可。所以，要根据一定的计算方法得出一个唯一的输出量，传递给执行机构，进行各项调节。
2.3 模糊控制特点
模糊控制是在最近的短短十多年来发展相当迅速，这主要是归结于模糊控制器的一些明显的特点。
模糊控制理论的特点主要变现在：：
1）模糊控制无需被控对象的数学模型。模糊控制是以人对被控对象的控制经验为依据而设计的控制器，故无需知道被控对象的数学模型。
2）模糊控制是一种反映人类智慧思维的智能控制方法。模糊控制采用人类思维中的模糊量，如“高”、“中”、“低”、“大”、“小”等，控制量由模糊推理导出。这些模糊量和模糊推理是人类通常智能活动的体现。
3）模糊控制易被人们所接受。模糊控制的核心是控制规则，模糊控制中的只是表示、模糊规则和模糊推理是基于专家知识或熟练操作者的成熟经验。这些规则是以人类语言表示的。很明显这些规则容易被一般人所接受和理解。如“衣服脏了，则投入洗涤剂较多，洗涤时间较长”。
4）模糊控制的构造容易。用单片机等来构造模糊控制器，其结构与一般的数字控制系统无异，模糊控制算法用软件实现，也可以用专用模糊控制芯片直接构造控制器。
5）模糊控制的鲁棒性和适应性好。模糊控制系统无论被控对象是线性的还是非线性的，都能执行有效的控制，具有良好的鲁棒性和适应性。2.4 模糊控制理论基础
2.4.1 模糊集合
模糊集合是模糊控制的数学基础，为了表示模糊概念，则引入模糊集合和隶属度函数的概念：
（2-1）其中A称为模糊集合，由0,1及构成，表示元素x属于模糊集合A的程度，取值范围为[0,1]，称为x属于模糊集合A的隶属度。
1）模糊集合的表示：
①模糊集合A由离散性元素构成，表示为
（2-2）
或（2-3）
②模糊集合A由连续性的函数构成，各个元素的隶属度就构成了隶属度函数（Membership Function），此时A表示为：
（2-4）
在模糊集合的表达中，符号“/”、“+”和“∫”不代表数学意义上的除号、加号和积分，它们是模糊集合的一种表示方式，表示“构成”或“属于”。
模糊集合是通过隶属函数描述的，隶属度的概念是模糊集合理论的基础。2）模糊集合的运算
由于模糊集是用隶属函数来表征的，因此两个子集之间的运算实际上就是逐点对隶属度作相应的运算。
①空集
模糊集合的空集为普通集，它的隶属度为0，即
②全集
模糊集合的全集为普通集，它的隶属度为1，即
③等集
两个模糊集A和B，若对所有元素u，它们的隶属函数相等，则A和B也相等。即
④补集
若为A的补集，则
⑤子集
若B为A的子集，则
⑥并集
若C为A和B的并集，则
C=A∪B
一般地，
⑦交集
若C为A和B的交集，则
C=A∩B
一般地，
2.4.2 模糊算子
模糊集合的逻辑运算实质上就是隶属函数的运算过程。采用隶属函数的取大（MAX）-取小（MIN）进行模糊集合的并、交逻辑运算是目前最常用的方法。但还有其它公式，这些公式统称为模糊算子。
设有模糊集合A、B和C，常用的模糊算子如下：
1）交运算算子
设C=A∩B，有三种模糊算子：
①模糊交算子
(2-5)
②代数积算子
(2-6)
③有界积算子
(2-7)
2）并运算算子
设C=A∪B，有三种模糊算子：
①模糊并算子
(2-8)
②概率或算子
(2-9)
③有界和算子
(2-10) 3）平衡算子
当隶属函数取大、取小运算时，不可避免地要丢失部分信息，采用一种
平衡算子，即“算子”可起到补偿作用。
设，则
(2-11)
其中γ取值为[0，1]。
当γ=0时，，相当于A∩B时的算子。
当γ=1时，，相当于A∪B时的算子。
平衡算子目前已经应用于德国Inform公司研制的著名模糊控制软件Fuzzy-Tech中。
2.4.3 隶属度函数
1.概念
对于一个特定的模糊集合来说，隶属度函数基本上体现了所有的模糊性，所以这种描述也体现了模糊集合的特性和运算的性质。在经典集合中，特征函数只能取0和1两个数值，然而在模糊集合中，它的特征函数的取值范围可以扩大到[0,1]区间的任意连续值。为了把两者之间区分开来，就把模糊集合的特征函数称作隶属度函数。隶属度函数是模糊集合论的基础，因而如何确定隶属度函数就是一个关键的问题。由于模糊集理论研究的对象具有“模糊性”和“经验性”。因此找到一种统一的隶属度函数计算方法是不现实的。尽管隶属度函数的方法带有主观因素，但是主管的反映和客观的存在时有一定联系的，是受到客观制约的，隶属度函数实质上反映的是事物的渐变性。
2.几种典型的隶属度函数
在Matlab中已经开发出了11种隶属函数，即双S形隶属度函数（dsigmf）、联合高斯型隶属度函数（gauss2mf）、高斯型隶属度函数（gaussmf）、广义钟形隶属度函数（gbellmf）、II型隶属度函数(pimf)、双S形乘积隶属度函数（psigmf）、S状隶属度函数（smf）、S形隶属度函数（sigmf）、梯形隶属度函数（trapmf）、三角形隶属度函数（trimf）、Z形
隶属度函数（zmf）。
在模糊控制中应用较多的隶属度函数有以下6种隶属度函数。
1）高斯型隶属度函数
高斯型隶属函数由两个参数和c确定：
(2-12)
其中参数b通常为正，参数c主要用于确定曲线的中心。Matlab表示为：
2）广义钟型隶属度函数
广义钟型隶属度函数由三个参数a，b，c确定：
(2-13) 其中参数b通常为正，参数c主要用于确定曲线的中心。Matlab表示为：
3) S形隶属度函数
S形隶属度函数sigmf(x,[a c])由参数a和c决定：
(2-14) 其中参数a的正、负符号决定了S形隶属度函数的开口朝左或者是朝右，用来表示“正大”或“负大”的概念。Matlab表示为：
4）梯形隶属度函数
梯形曲线可由四个参数a，b，c，d确定：
(2-15) 其中参数a和d确定梯形的下底的两个点，而参数b和c确定梯形的上底的两个点。 Matlab表示为：
5)三角形隶属度函数
三角形曲线的形状由三个参数a，b，c确定：
(2-16)
其中参数a和c确定三角形的底边的两个点，而参数b确定三角形的顶点。 Matlab表示为：
6）Z形隶属度函数
这是基于样条函数的曲线，因为其呈现出了Z形状而得名。参数a和b 确定了曲线的形状。Matlab表示为：
3.隶属度函数的确定方法
隶属度函数是模糊控制的应用基础。目前为止还没有形成一种比较完善的方法来确定隶属度函数，现在主要是采用经验和实验的方法。通常的方法是初步确定粗略的隶属度函数，然后通过不断的学习和不断的实践来进行调整和完善。遵照这一原则的隶属度函数的主要选择方法有以下几种。
1）模糊统计法
根据所提出的模糊控制的概念来进行调查统计，提出与之相对应的模糊集A，通过统计实验，确定不同元素隶属于A的程度。
对模糊集A的隶属度 = (2-17)
2）主观经验法
当论域为离散型的论域时，可根据主观认识，结合个人经验和方法，经过一定的分析和推理，直接给出隶属度。因此这种确定隶属函数的方法已经被广泛应用。
3）神经网络法
利用神经网络的学习功能，由神经网络自动生成隶属度函数，并通过网络的学习自动调整隶属度函数的值。
2.4.4 模糊控制规则
模糊控制器的核心是模糊控制规则，规则的正确与否直接影响到模糊控制器的性能，然而对于规则数目的多、少也是一个重要因素，因此我们将对模糊控制规则作进一步的探讨何研究。
1.模糊控制规则的来源
模糊控制规则的来源可通过下列的各种方式：
1)专家丰富的经验和知识：在前面曾经提到过模糊控制也称为控制上的专家系统，专家丰富的经验和知识是设计上有力的线索。人类日常生活中，人们在判断事情的时侯，使用语言的定性分析多于数值的定量分析；然而模糊控制规则提供了一个自然的架构来描述人类的行为及决策分析，并且专家的知识通常可用if… then的型式来表示。在获得系统的知识后，将知识改为if…then的型式，这样便可构成模糊控制规则，同时获得和实现最佳的
系统性能。
2)操作员的操作模式：现在流行的专家系统，其想法只考虑了知识的获得，同时也巧妙地操作了复杂的控制对象，但要将专家系统加以逻辑化并不是一件容易的事；因此，在控制上也要考虑技巧的获得。虽然在许多工业系统中无法通过使用一般的控制理论来做正确的控制，但是熟练的操作员能在没有数学模式的情况下，能够成功地控制这些系统；因此，记录操作员的操作模式，并将其整理为if….then的型式，可构成一组控制规则。
3)学习：为了改善和加强模糊控制器的性能，必须让它有自我学习或自我组织的能力，所得到的模糊控制器能根据设定的目标，增加或修改模糊控制规则。
2.模糊控制规则的型式
模糊控制规则的型式主要可分为二种：
1)状态评估模糊控制规则：状态评估（state evaluation）模糊控制规则主要类似于人类的直觉思考，因此大多数的模糊控制器都使用了这种模糊控制规则，其型式如下：Ri：if x1 is Ai1 and x2 is Ai2….and xn is Ain then y is Ci 其中x1,x2,…….,xn及y为语言变量或称为模糊变量，代表了系统的状态变量和控制变量；Ai1,Ai2,….,Ain及Ci为语言值，代表了论域中的模糊集合。其次还有另一种表示的方法，是将后面部分改为系统状态变量的函数，其型式如下：Ri：if x1 is Ai1 and x2 is Ai2….and xn is Ain then y＝f１(x1,x2,…….,xn)
2)目标评估模糊控制规则：目标评估（object evaluation）模糊控制规则能够评估控制目标，并且预测未来的控制信号，其型式如下：
Ri：if(U is Ci→(x is A1 and y is B1))then U is Ci
2.4.5 模糊推理
1.模糊语句
将含有模糊概念的语法规则所构成的语句称为模糊语句。根据其语义和构成的语法规则不同，可分为以下几种类型：
1）模糊陈述句：语句本身具有模糊性，又称为模糊命题。如：“今天天气很好”。
2）模糊判断句：是模糊逻辑中最基本的一种语句。语句形式：“是···”，记作（···），并且···所表示的概念是模糊的。如“张三是好学生”。
3）模糊推理句：语句形式：若是···则是···。则表示为模糊推理语句。如“今天是晴天，则今天暖和”。
2.模糊推理
常用的模糊条件推理语句有两种：If A then B else C；If A AND B then C
下面以第二种推理语句为例进行探讨，该语句可构成一个简单的模糊控制器，如图1所示：
图 1输入单输出模糊控制器
其中A，B，C分别为论域x，y，z上的模糊集合，A为误差信号上的模糊子集，B为误差变化率上的模糊子集，C为控制器输出上的模糊子集。
模糊推理语句“If A and B then C”确定了三元模糊关系R，即：
(2-18)