STM32F103 模糊规则库代码

以下是一个简单的模糊规则库代码示例，使用STM32F103微控制器：

#include "stm32f10x.h"

/* 模糊控制器结构体定义 */
typedef struct {
    float input;           // 输入变量
    float output;          // 输出变量
    float error;           // 误差变量
    float last_error;      // 上一次误差变量
    float kp;              // 比例系数
    float ki;              // 积分系数
    float kd;              // 微分系数
    float es[3];           // 误差滑动窗口
    float ms[3];           // 输出滑动窗口
    float rules[3][3];     // 模糊规则表
} FuzzyController;

/* 初始化模糊控制器 */
void FuzzyController_Init(FuzzyController *fc, float kp, float ki, float kd) {
    fc->input = 0.0f;
    fc->output = 0.0f;
    fc->error = 0.0f;
    fc->last_error = 0.0f;
    fc->kp = kp;
    fc->ki = ki;
    fc->kd = kd;
    fc->es[0] = 0.0f;
    fc->es[1] = 0.0f;
    fc->es[2] = 0.0f;
    fc->ms[0] = 0.0f;
    fc->ms[1] = 0.0f;
    fc->ms[2] = 0.0f;
    fc->rules[0][0] = 1.0f;
    fc->rules[0][1] = 0.0f;
    fc->rules[0][2] = -1.0f;
    fc->rules[1][0] = 0.5f;
    fc->rules[1][1] = 0.0f;
    fc->rules[1][2] = -0.5f;
    fc->rules[2][0] = 0.0f;
    fc->rules[2][1] = 0.0f;
    fc->rules[2][2] = 0.0f;
}

/* 更新模糊控制器状态 */
void FuzzyController_Update(FuzzyController *fc, float setpoint, float input, float dt) {
    fc->last_error = fc->error;
    fc->error = setpoint - input;
    fc->es[0] = fc->es[1];
    fc->es[1] = fc->es[2];
    fc->es[2] = fc->error;
    fc->ms[0] = fc->ms[1];
    fc->ms[1] = fc->ms[2];
    fc->ms[2] = fc->kp * fc->rules[0][(int)fc->es[2]+1] +
                fc->ki * fc->rules[1][(int)fc->es[2]+1] * dt +
                fc->kd * fc->rules[2][(int)fc->es[2]+1] / dt;
    fc->output = fc->ms[2];
}

/* 主函数 */
int main(void) {
    FuzzyController fc;
    float setpoint = 50.0f;
    float input = 0.0f;
    float dt = 0.01f;

    FuzzyController_Init(&fc, 0.5f, 0.1f, 0.2f);

    while(1) {
        // 读取输入变量
        input = ADC_Read();

        // 更新模糊控制器状态
        FuzzyController_Update(&fc, setpoint, input, dt);

        // 控制输出
        PWM_Write(fc.output);
    }
}

上面的代码中，模糊控制器的规则表是一个3x3的矩阵，每一行代表一个规则，每一列代表一个模糊集。这个例子中，共有三个模糊集，分别是“负向大”、“中心”和“正向大”，每个模糊集有一个隶属度函数，用于计算输入变量属于该模糊集的程度。模糊规则表中的值代表输出变量的隶属度函数，用于计算输出变量的隶属度。在这个例子中，规则表是一个简单的“PD”控制器，通过比例、积分和微分系数的调节，可以实现不同的控制效果。