用c语言写一个关于速度的模糊控制pid

下面是一个基于C语言的模糊控制PID的示例代码，主要是针对速度控制的模糊控制。

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

#define MAX_SPEED 200
#define MIN_SPEED 0

// 模糊集合函数
double s_low(double x) {
    if (x <= 50) {
        return 1.0;
    } else if (x > 50 && x < 70) {
        return (70 - x) / 20.0;
    } else {
        return 0.0;
    }
}

double s_medium(double x) {
    if (x <= 50 || x >= 100) {
        return 0.0;
    } else if (x > 50 && x < 70) {
        return (x - 50) / 20.0;
    } else if (x >= 70 && x <= 90) {
        return 1.0;
    } else {
        return (100 - x) / 10.0;
    }
}

double s_high(double x) {
    if (x <= 90) {
        return 0.0;
    } else if (x > 90 && x < 100) {
        return (x - 90) / 10.0;
    } else {
        return 1.0;
    }
}

// 模糊化
double fuzzy_speed(double speed, double *s) {
    s[0] = s_low(speed);
    s[1] = s_medium(speed);
    s[2] = s_high(speed);
}

// 求模糊平均值
double fuzzy_mean(double *s, int len) {
    double sum1 = 0, sum2 = 0;
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        sum1 += s[i];
        sum2 += s[i] * (i + 1);
    }
    return sum2 / sum1;
}

// 模糊规则库
double rule_table[3][3] = {
    {0, 1, 2},
    {0, 1, 2},
    {0, 1, 2}
};

// 模糊推理
double fuzzy_inference(double *s1, double *s2, double *s3) {
    double res = 0.0;
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        for (int j = 0; j < 3; j++) {
            for (int k = 0; k < 3; k++) {
                if (s1[i] != 0 && s2[j] != 0 && s3[k] != 0) {
                    double m = fmin(s1[i], fmin(s2[j], s3[k]));
                    if (rule_table[i][j] == k) {
                        res += m * k;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return res;
}

// PID控制器
double pid_control(double set_speed, double current_speed) {
    double kp = 0.6, ki = 0.02, kd = 0.02;
    double err = set_speed - current_speed;
    static double err_sum = 0, last_err = 0;
    err_sum += err;
    double p = kp * err;
    double i = ki * err_sum;
    double d = kd * (err - last_err);
    last_err = err;
    return p + i + d;
}

int main() {
    double set_speed = 120;
    double current_speed = 80;
    double s1[3], s2[3], s3[3];
    fuzzy_speed(current_speed, s1);
    fuzzy_speed(current_speed + pid_control(set_speed, current_speed), s2);
    fuzzy_speed(current_speed + pid_control(set_speed, current_speed) * 2, s3);
    double res = fuzzy_inference(s1, s2, s3);
    printf("当前车速为%.2f km/h，控制信号为%.2f\n", current_speed, res);
    return 0;
}

该示例代码中，模糊控制器主要分为三个步骤：模糊化、模糊推理和解模糊化。

首先，使用三个模糊集合函数来模糊化当前的车速，分别对应低速、中速和高速。然后，使用PID控制器计算出当前的控制信号，同时根据当前车速以及PID计算出的控制信号，分别模糊化为三个模糊集合。接着，使用模糊规则库进行模糊推理，得到最终的控制信号，最后将其解模糊化为实际的控制信号。

需要注意的是，本示例代码中只是一个简单的模糊控制器实现，实际应用中需要针对具体情况进行调整和优化。