无模型自适应控制 stm32实现 代码

无模型自适应控制（Model-Free Adaptive Control, MFAC）是一种针对未知、复杂、不确定的系统，通过适应性控制算法来实现系统控制的方法。在STM32上实现MFAC需要以下步骤：

1. 确定控制对象：MFAC适用于未知、复杂、不确定的系统，需要先确定系统的输入和输出，以及控制对象的数学模型。

2. 选择适当的算法：MFAC有多种算法，如自适应神经模糊控制（ANFIS）、自适应模糊控制（AFC）、自适应神经网络控制（ANNC）等。根据控制对象的特点选择合适的算法。

3. 实现控制算法：根据选择的算法编写代码实现控制算法。

4. 将控制算法移植到STM32上：将控制算法移植到STM32上，通过编写STM32的GPIO、UART等驱动程序实现控制对象的输入和输出。

以下是一个简单的MFAC示例代码：

#include "stm32f10x.h"
#include "math.h"

#define MAX_SIGNAL 100
#define MIN_SIGNAL -100

float k1 = 0.1; // 控制器参数
float k2 = 0.2;
float k3 = 0.3;

float u = 0; // 控制信号
float y = 0; // 实际输出
float r = 0; // 参考输入

float e1 = 0; // 一阶误差
float e2 = 0; // 二阶误差
float e3 = 0; // 三阶误差

float a1 = 0; // 自适应参数1
float a2 = 0; // 自适应参数2
float a3 = 0; // 自适应参数3

float u_last = 0; // 上一次控制信号

void MFAC(float ref, float feedback)
{
    y = feedback;
    r = ref;

    e1 = r - y;
    e2 = e1 - e1_last;
    e3 = e2 - e2_last;

    a1 = a1_last + k1 * e3;
    a2 = a2_last + k2 * e3 * e2_last;
    a3 = a3_last + k3 * e3 * e3_last;

    u = a1 * e1 + a2 * e2 + a3 * e3 + u_last;

    if (u > MAX_SIGNAL) {
        u = MAX_SIGNAL;
    } else if (u < MIN_SIGNAL) {
        u = MIN_SIGNAL;
    }

    u_last = u;
    e1_last = e1;
    e2_last = e2;
    e3_last = e3;
    a1_last = a1;
    a2_last = a2;
    a3_last = a3;

    // 输出控制信号
    printf("Control signal: %f\r\n", u);
}

int main(void)
{
    float ref = 50; // 参考输入
    float feedback = 0; // 实际输出

    // 初始化MFAC参数
    e1_last = 0;
    e2_last = 0;
    e3_last = 0;
    a1_last = 0;
    a2_last = 0;
    a3_last = 0;

    while (1)
    {
        // 获取实际输出
        feedback = get_feedback();

        // 执行MFAC算法
        MFAC(ref, feedback);

        // 发送控制信号
        send_signal(u);
    }
}

注意，以上代码仅为示例代码，实际应用中需要根据控制对象的特点进行修改。同时，MFAC算法的调参也是一个重要的问题，需要根据实际情况进行调整。