二、模糊传感器的研究意义
    传统的传感器是数值传感器，它将被测量映射到实数集中，以数值符号来描述被测量状态，即对被测对象给以定量的描述。这种方法既精确又严谨，还可以给出许多定量的算术表达式，但随着测量领域的不断扩大与深化，由于被测对象的多维性，被分析问题的复杂性或信息的直接获取、存储方面的困难等等原因，只进行单纯的数值测量且对测量结果以数值符号来描述，这样做有很大缺陷，例如：

    （1）某些信息难以用数值符号来描述。例如在产品质量评定中，人们常用的是“优”、&

    （2）很多数值化的测量结果不易理解。如在测量人体血压时CONTROL ENGINEERING China版权所有，人们更关注的是：老年人的血压是否正常，青年人的血压是否偏高。而实测的数据往往不能被普通人读懂www.cechina.cn，因而满足不了人们的需求。

    因此控制工程网版权所有，有待用新的测量理论和方法来补充。模糊传感器正是顺应人类的生活实践、生产与科学实践的需要而提出的。

    三、模糊传感器的理论基础

    1、符号化表示原理
    模糊语言是人类表述语言的一种，因为人们对自然界事物的认识存在着一定的模糊性，用模糊符号来表述信息具有较为简单、方便，且易于进行高层逻辑推理等优点。模糊符号化表示就是利用模糊数学的理论和方法，借助于专门的技术工具，把测量得到的信息，用适合人们模糊概念的模糊语言符号加以描述的过程。符号是信息的载体，是对一个物体或事件状态的描述，它定义了实体的特征属性或实体间的关系。设Q为数值域，S为语言域，在各自的论域上有若干个元素qi、si，且表示为：

    Q＝〈q1,q2控制工程网版权所有,…〉 qi∈Q （1）
    S=〈s1,s2,…〉 si∈S (2）

    同时，在论域Q和S上分别定义一组关系族：
    R=〈R1，R2， …，Rn〉 Ri Q×Q×…×Q （3）
    P=〈P1×P2×…×Pn〉 Pi S×S×…×S （4）
    并且定义：D=〈Q，R〉，L=〈S，P〉
    其中，D—对象关系系统，描述数值域元素及其相互关系；
    L—符号关系系统，描述符号域元素及其相互关系。

    设有两个映射M和F，M：Q→S，使得Si=M（qi），F:R→P，使得Pi=F(Ri)成立，且M Q×S和（qi，si） M，则称si是qi的一个符号。si的含义是qi从数值域下向语言域映射的投影，而对每一次测量qi，符号si成为qi的描述。系统原理如图1所示。

    如果F映射是一对一映射，而M映射是同态映射，那么一定存在逆映射：F-1(Pi)＝Ri，M-1（si）＝qi。M映射可以是“单对单”或“多对单”映射。那么，在后一种情况下，符号域中的一个符号经M-1映射在数值域对应出的不是一个点，而是一个“子域”。因此控制工程网版权所有，模糊符号化表示有一定的局限性，即在不同测量结构下，同一测量子集的元素对应不同的符号；或在同一测量结构下，存在测量子集的一些元素同时对应于不同的符号的情况。这一局限性可通过基于多值逻辑理论的多值符号化测量来弥补。其基本思想是：在实体测量集中，根据对实体的