模糊自适应pid算法代码实现

模糊自适应PID（Proportional Integral Derivative）控制算法是一种结合了模糊逻辑、自适应性和经典PID控制优点的策略。它通过模糊系统调整PID参数，以实现在非线性、不确定性环境下更精确的控制。以下是模糊自适应PID算法的基本思路：

1. **模糊化过程**：首先，将输入信号和期望输出进行模糊划分，生成一系列的模糊集合。例如，使用MF（Membership Function）函数来量化输入值。

2. **模糊推理**：基于输入和期望输出的模糊集合，应用模糊规则库，得出相应的控制器参数调整建议。

3. **PID控制器**：传统的PID控制器计算输出量，同时接收来自模糊系统的自适应参数更新。

4. **反馈调整**：根据实际输出和期望输出之间的误差，PID控制器调整其参数，如比例增益Kp、积分时间Ti和微分时间Td。

5. **学习与自适应**：模糊系统根据当前误差和变化趋势不断调整PID参数，以优化控制效果。

以下是一个简单的Python伪代码示例，注意实际代码会涉及到Fuzzy Logic库如`skfuzzy`或`pyfuzzy`：

import numpy as np
from skfuzzy import control as ctrl

# 创建模糊集
input_var = ctrl.Antecedent(np.arange(-10, 10, 0.1), 'input')
output_var = ctrl.Consequent(np.arange(-10, 10, 0.1), 'output')

# 定义模糊规则
rules = [
    ('input_low', 'output_small', 'Kp_low'),
    ... # 更多模糊规则
]

# 初始化模糊控制器
f_ctrl = ctrl.ControlSystem(rules)

# PID控制器
kp = ctrl.ControlSystemVariable(name='Kp', domain=[0.1, 10])
... # 初始化其他PID变量

def pid_controller(input_val, desired_output):
    input_var.fuzzify('input')
    output_var.fuzzify('output')
    
    # 模糊推理
    f_ctrl.input['input'] = input_val
    f_ctrl.compute()
    kp_val = f_ctrl.output['Kp']

    # 计算PID控制输出
    error = desired_output - system_state
    derivative = (error - prev_error) / dt
    pid_out = kp_val * error + integral * dt + derivative * dt

    return pid_out

prev_error = 0
integral = 0