用stm32f103c8t6如何写一个模糊pid控制器

模糊PID控制器是一种基于模糊控制理论的PID控制器，可以更好地处理非线性系统的控制问题。在STM32F103C8T6上实现模糊PID控制器需要以下步骤：

1. 确定输入和输出变量：输入变量可以是系统的误差和误差变化率，输出变量可以是系统的控制量。

2. 确定模糊集和隶属函数：将输入变量和输出变量分成几个模糊集，每个模糊集都有一个隶属函数。隶属函数可以使用三角形、梯形或高斯函数等形式。

3. 建立规则库：根据经验和专家知识，建立一组规则，规则形如“如果误差是A并且误差变化率是B，则控制量是C”。

4. 模糊推理：根据当前误差和误差变化率，通过模糊推理得到控制量的模糊输出。

5. 去模糊化：将模糊输出转化为实际控制量，可以使用去模糊化方法如最大值或平均值等。

6. PID控制：将模糊控制器的输出与PID控制器的输出相结合，得到最终的控制量。

以下是一个简单的模糊PID控制器的示例代码：

#include "stm32f10x.h"

// 定义模糊集和隶属函数
typedef enum {
  NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB
} fuzzy_set_t;

typedef struct {
  float a;
  float b;
  float c;
  float d;
} fuzzy_member_t;

fuzzy_member_t error_fuzzy_set[] = {
  { -100.0f, -100.0f, -50.0f, -20.0f },
  { -50.0f, -20.0f, -20.0f, -10.0f },
  { -20.0f, -10.0f, -10.0f, 0.0f },
  { -10.0f, 0.0f, 0.0f, 10.0f },
  { 0.0f, 10.0f, 10.0f, 20.0f },
  { 10.0f, 20.0f, 20.0f, 50.0f },
  { 20.0f, 50.0f, 100.0f, 100.0f }
};

fuzzy_member_t delta_fuzzy_set[] = {
  { -10.0f, -5.0f, -5.0f, -2.0f },
  { -5.0f, -2.0f, -2.0f, 0.0f },
  { -2.0f, 0.0f, 0.0f, 2.0f },
  { 0.0f, 2.0f, 2.0f, 5.0f },
  { 2.0f, 5.0f, 5.0f, 10.0f }
};

// 定义规则库
float rule[NB][NB] = {
  { PB, PB, PM, PM, PS, ZO, NB },
  { PB, PB, PM, PM, PS, ZO, NB },
  { PM, PM, PM, ZO, PS, NS, NM },
  { PM, PM, ZO, NS, NS, NM, NM },
  { PS, PS, NS, NS, NB, NM, NM },
  { ZO, ZO, NS, NM, NM, NM, NB },
  { NB, NB, NM, NM, NM, NB, NB }
};

// 模糊推理
fuzzy_set_t fuzzy_inference(fuzzy_set_t error, fuzzy_set_t delta) {
  fuzzy_set_t output = NB;
  float max = 0.0f;
  for (int i = 0; i < NB; i++) {
    for (int j = 0; j < NB; j++) {
      float w = fminf(error_fuzzy_set[error].a, error_fuzzy_set[i].a);
      w = fminf(w, delta_fuzzy_set[delta].a);
      w = fminf(w, delta_fuzzy_set[j].a);
      if (w > max) {
        max = w;
        output = (fuzzy_set_t)rule[i][j];
      }
    }
  }
  return output;
}

// 去模糊化
float defuzzification(fuzzy_set_t output) {
  fuzzy_member_t member = error_fuzzy_set[output];
  return (member.b + member.c) / 2.0f;
}

// PID控制器
float pid_control(float error, float delta) {
  // 模糊推理
  fuzzy_set_t error_set = NB;
  fuzzy_set_t delta_set = NB;
  for (int i = 0; i < 7; i++) {
    if (error >= error_fuzzy_set[i].a && error <= error_fuzzy_set[i].d) {
      error_set = (fuzzy_set_t)i;
      break;
    }
  }
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    if (delta >= delta_fuzzy_set[i].a && delta <= delta_fuzzy_set[i].d) {
      delta_set = (fuzzy_set_t)i;
      break;
    }
  }
  fuzzy_set_t output_set = fuzzy_inference(error_set, delta_set);

  // 去模糊化
  float output = defuzzification(output_set);

  // PID控制
  float kp = 1.0f;
  float ki = 0.1f;
  float kd = 0.01f;
  float p = kp * error;
  static float i = 0.0f;
  i += ki * error;
  float d = kd * delta;
  return p + i + d + output;
}

int main(void) {
  while (1) {
    // 获取误差和误差变化率
    float error = get_error();
    float delta = get_delta();

    // 模糊PID控制器
    float control = pid_control(error, delta);

    // 控制系统
    set_control(control);
  }
}

注意，以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体的控制问题进行调整和优化。