用C语言写模糊pid控制温度的复杂程序

以下是一个使用模糊PID控制器控制温度的较为复杂的C语言程序示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

// 温度传感器采样时间
#define SAMPLE_TIME 0.1

// 模糊PID控制器参数
float kp = 0.5;  // 比例系数
float ki = 0.2;  // 积分系数
float kd = 0.1;  // 微分系数
float e = 0;     // 误差
float de = 0;    // 误差变化率
float i = 0;     // 积分项

// 模糊PID控制器函数
float fuzzyPID(float setpoint, float temperature) {
    float control;
    e = setpoint - temperature;  // 当前误差
    de = e - de;                 // 误差变化率
    i += e;                      // 积分项
    control = kp * e + ki * i + kd * de;
    return control;
}

// 模糊控制器输入变量
enum InputVar {
    ERROR,
    ERROR_RATE
};

// 模糊控制器输出变量
enum OutputVar {
    CONTROL
};

// 模糊控制器参数
float error_min = -10;
float error_max = 10;
float error_rate_min = -10;
float error_rate_max = 10;
float control_min = -10;
float control_max = 10;
int error_num = 7;  // 误差量化级别数
int error_rate_num = 7;  // 误差变化率量化级别数
int control_num = 7;  // 控制量量化级别数
float error_step = (error_max - error_min) / (float)(error_num - 1);
float error_rate_step = (error_rate_max - error_rate_min) / (float)(error_rate_num - 1);
float control_step = (control_max - control_min) / (float)(control_num - 1);
float error_mem[7] = {0, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1};  // 误差隶属度函数
float error_rate_mem[7] = {0, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1};  // 误差变化率隶属度函数
float control_mem[7] = {0, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1};  // 控制量隶属度函数

// 模糊控制器规则表
float rule_table[7][7] = {
    {5, 5, 4, 3, 2, 1, 1},
    {5, 4, 4, 3, 2, 1, 1},
    {4, 4, 3, 2, 2, 1, 1},
    {3, 3, 2, 2, 1, 1, 1},
    {2, 2, 2, 1, 1, 1, 1},
    {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1},
    {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}
};

// 模糊控制器模糊推理
float fuzzyInference(float error, float error_rate, enum OutputVar var) {
    float output = 0;
    float numerator = 0;
    float denominator = 0;
    int var_num = 0;
    float *var_mem = NULL;
    float var_step;

    switch (var) {
        case CONTROL:
            var_num = control_num;
            var_mem = control_mem;
            var_step = control_step;
            break;
        default:
            break;
    }

    for (int i = 0; i < error_num; i++) {
        for (int j = 0; j < error_rate_num; j++) {
            numerator += error_mem[i] * error_rate_mem[j] * rule_table[i][j];
            denominator += error_mem[i] * error_rate_mem[j];
        }
    }

    for (int k = 0; k < var_num; k++) {
        float membership = 0;
        float var_value = 0;
        for (int i = 0; i < error_num; i++) {
            for (int j = 0; j < error_rate_num; j++) {
                float rule = rule_table[i][j];
                float min_mem = fmin(error_mem[i], error_rate_mem[j]);
                if (rule == k + 1) {
                    membership = fmax(membership, min_mem);
                    var_value += min_mem * (error_min + i * error_step + error_rate_min + j * error_rate_step) / 2;
                    break;
                }
            }
        }
        if (membership > 0) {
            output += var_mem[k] * var_value / membership;
            denominator += var_mem[k];
        }
    }

    if (denominator > 0) {
        output /= denominator;
    }

    return output;
}

int main() {
    float setpoint = 40;  // 设定温度
    float temperature = 20;  // 当前温度
    float control = 0;  // 控制量
    float error = 0;  // 误差
    float error_rate = 0;  // 误差变化率
    float new_temperature = 0;  // 新温度

    // 模拟控制过程
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        error = setpoint - temperature;  // 计算误差
        if (i > 0) {
            error_rate = (temperature - new_temperature) / SAMPLE_TIME;  // 计算误差变化率
            control = fuzzyInference(error, error_rate, CONTROL);  // 模糊推理得到控制量
        }
        new_temperature = temperature + control;  // 根据控制量调节温度
        temperature = new_temperature;  // 更新温度
        printf("Temperature: %f, Control: %f\n", temperature, control);
    }

    return 0;
}

这个程序中，我们使用了一个模糊控制器，实现了模糊PID控制。模糊控制器包括模糊化、规则库和去模糊化三个步骤。在模糊化步骤中，我们将误差和误差变化率分别映射到误差隶属度函数和误差变化率隶属度函数上，得到它们的隶属度。在规则库中，我们使用了一个7x7的规则表，根据误差和误差变化率的隶属度和规则表中的权重，得到控制量的隶属度。最后，在去模糊化步骤中，我们将控制量的隶属度映射到控制量隶属度函数上，得到最终的控制量。

需要注意的是，这只是一个示例程序，实际应用中需要根据具体的控制场景进行调整和优化。