STM32实现模糊PID库函数代码
时间: 2023-06-10 20:07:26 浏览: 104
模糊PID是一种基于模糊控制理论的PID控制算法,可以在非线性、时变、不确定性强的系统中实现较好的控制效果。在STM32上实现模糊PID库函数代码,可以参考以下步骤:
1. 定义模糊控制系统输入、输出和规则集等参数,例如:
```c
float input_value; // 模糊控制系统输入
float output_value; // 模糊控制系统输出
float error; // 控制误差
float delta_error; // 控制误差变化率
float last_error; // 上一次控制误差
float threshold; // 控制误差门限
float kp, ki, kd; // PID参数
int rule_count; // 规则数量
float rule_inputs[3]; // 规则输入
float rule_outputs[3]; // 规则输出
float rule_weights[3]; // 规则权重
```
2. 定义模糊控制系统的模糊化、规则库、推理和解模糊化等函数,例如:
```c
// 模糊化函数
float fuzzy(float input, float a, float b, float c) {
float result;
if (input <= a || input >= c) {
result = 0;
} else if (input >= b) {
result = (c - input) / (c - b);
} else {
result = (input - a) / (b - a);
}
return result;
}
// 规则库函数
float rule_base(float input_error, float input_delta_error) {
float output;
for (int i = 0; i < rule_count; i++) {
float activation = 1;
for (int j = 0; j < 2; j++) {
float value = rule_inputs[j];
float a = value - 0.5;
float b = value;
float c = value + 0.5;
activation = fminf(activation, fuzzy(j == 0 ? input_error : input_delta_error, a, b, c));
}
output += activation * rule_outputs[i] * rule_weights[i];
}
return output;
}
// 推理函数
float inference(float error, float delta_error) {
float input_error = error / threshold;
float input_delta_error = delta_error / threshold;
float output = rule_base(input_error, input_delta_error);
return output;
}
// 解模糊化函数
float defuzzy(float output) {
return output;
}
```
3. 定义模糊PID控制函数,例如:
```c
float fuzzy_pid(float input, float setpoint, float dt) {
error = setpoint - input;
delta_error = (error - last_error) / dt;
output_value = kp * error + ki * error * dt + kd * delta_error;
float fuzzy_output = inference(error, delta_error);
float pid_output = defuzzy(fuzzy_output);
output_value += pid_output;
last_error = error;
return output_value;
}
```
4. 在主函数中调用模糊PID控制函数,例如:
```c
int main(void) {
// 初始化模糊控制系统参数
input_value = 0;
output_value = 0;
error = 0;
delta_error = 0;
last_error = 0;
threshold = 1;
kp = 1;
ki = 0.1;
kd = 0.01;
rule_count = 3;
rule_inputs[0] = -1;
rule_inputs[1] = 0;
rule_inputs[2] = 1;
rule_outputs[0] = -1;
rule_outputs[1] = 0;
rule_outputs[2] = 1;
rule_weights[0] = 1;
rule_weights[1] = 1;
rule_weights[2] = 1;
// 循环运行模糊PID控制函数
while (1) {
float setpoint = 10; // 希望达到的目标值
float dt = 0.1; // 控制周期
input_value += 0.1; // 模拟实际控制过程中的输入变化
float output = fuzzy_pid(input_value, setpoint, dt);
// 控制输出,例如设置PWM输出控制电机
}
}
```
需要注意的是,以上代码只是一个简单的示例,实际应用中需要根据控制对象的特性进行参数调整和优化。