stm32 模糊自适应pid程序

针对 STM32 的模糊自适应 PID 程序，可以参考以下步骤：

1. 定义 PID 控制器的参数，包括比例系数、积分系数、微分系数等。

2. 定义模糊逻辑控制器的输入变量和输出变量，例如输入变量可以是误差和误差变化率，输出变量可以是 PID 控制器的输出。

3. 建立模糊规则库，包括输入变量和输出变量之间的对应关系。

4. 根据输入变量的取值，通过模糊推理得到输出变量的模糊值。

5. 将模糊值转化为实际的 PID 控制器输出值，更新 PID 控制器的参数，控制系统进行调节。

以下是一个简单的模糊自适应 PID 控制器的示例代码，供参考：

// 定义 PID 控制器参数
float kp = 0.1, ki = 0.05, kd = 0.01;
float error = 0, last_error = 0, integral = 0, derivative = 0, output = 0;

// 定义模糊逻辑控制器输入变量和输出变量
float error_input = 0, error_derivative_input = 0, output_fuzzy = 0;

// 建立模糊规则库
float error_low[] = {-10, -10, -5, 0};
float error_middle[] = {-5, 0, 5};
float error_high[] = {0, 5, 10, 10};
float error_derivative_low[] = {-10, -10, -5, 0};
float error_derivative_middle[] = {-5, 0, 5};
float error_derivative_high[] = {0, 5, 10, 10};
float output_low[] = {-10, -10, -5, 0};
float output_middle[] = {-5, 0, 5};
float output_high[] = {0, 5, 10, 10};

// 模糊推理
void fuzzy_logic() {
    // 根据输入变量的取值，计算模糊值
    float error_fuzzy = fuzzy(error_input, error_low, error_middle, error_high);
    float error_derivative_fuzzy = fuzzy(error_derivative_input, error_derivative_low, error_derivative_middle, error_derivative_high);
    output_fuzzy = defuzzy(error_fuzzy, error_derivative_fuzzy, output_low, output_middle, output_high);
}

// 模糊函数
float fuzzy(float input, float* low, float* middle, float* high) {
    float output = 0;
    if (input <= low[0] || input >= high[3]) {
        return output;
    }
    if (input >= low[1] && input <= low[2]) {
        output = (input - low[1]) / (low[2] - low[1]);
    } else if (input >= middle[0] && input <= middle[1]) {
        output = 1;
    } else if (input >= middle[1] && input <= middle[2]) {
        output = (middle[2] - input) / (middle[2] - middle[1]);
    } else if (input >= high[1] && input <= high[2]) {
        output = (input - high[1]) / (high[2] - high[1]);
    }
    return output;
}

// 反模糊函数
float defuzzy(float input1, float input2, float* low, float* middle, float* high) {
    float output = 0;
    float sum = 0;
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        for (int j = 0; j < 3; j++) {
            float value = min(input1, low[i]) * min(input2, low[j])
                        + min(input1, low[i]) * min(input2, middle[j])
                        + min(input1, middle[i]) * min(input2, low[j])
                        + min(input1, middle[i]) * min(input2, middle[j])
                        + min(input1, high[i]) * min(input2, middle[j])
                        + min(input1, middle[i]) * min(input2, high[j])
                        + min(input1, high[i]) * min(input2, high[j]);
            output += value * (low[i] + low[j]) / 2;
            sum += value;
        }
    }
    return output / sum;
}

// PID 控制器
void pid_control() {
    error = setpoint - actual_value;
    integral += error;
    derivative = error - last_error;
    output = kp * error + ki * integral + kd * derivative;
    last_error = error;
}

// 主函数
int main() {
    while (1) {
        // 获取实际值
        actual_value = get_actual_value();

        // 计算 PID 控制器的输入变量
        error_input = error;
        error_derivative_input = derivative;

        // 模糊推理得到 PID 控制器的输出值
        fuzzy_logic();

        // 更新 PID 控制器的参数
        pid_control();

        // 输出 PID 控制器的输出值
        output_pid(output);
    }
}

需要注意的是，以上代码仅供参考，实际应用中需要根据具体的场景进行调整和优化。