模糊神经网络PID代码

以下是一个简单的模糊神经网络PID代码示例：

import numpy as np

class FuzzyPID:
    def __init__(self, P=None, I=None, D=None, error_e=0.0, error_de=0.0, error_int=0.0):
        self.P = P if P is not None else np.random.rand(3, 3)  # 模糊规则矩阵P
        self.I = I if I is not None else np.zeros((3, 3))  # 积分项矩阵I
        self.D = D if D is not None else np.random.rand(3, 3)  # 模糊规则矩阵D
        self.error_e = error_e  # 上一次误差
        self.error_de = error_de  # 上上次误差
        self.error_int = error_int  # 积分项误差

    def compute(self, error):
        # 模糊化误差
        e_fuzzy = np.array([self.fuzzify(error, self.P[i]) for i in range(3)])

        # 模糊化误差变化率
        de = error - self.error_e
        de_fuzzy = np.array([self.fuzzify(de, self.D[i]) for i in range(3)])

        # 计算模糊积分项误差
        self.error_int += error
        int_fuzzy = np.array([self.fuzzify(self.error_int, self.I[i]) for i in range(3)])

        # 做出模糊推理，计算输出
        output = np.array([self.inference(e_fuzzy[i], de_fuzzy[i], int_fuzzy[i]) for i in range(3)])

        # 记录误差
        self.error_de = self.error_e
        self.error_e = error

        return output

    def fuzzify(self, value, rule):
        # 模糊化
        fuzzy_value = np.array([self.trapezoid(value, rule[i]) for i in range(3)])
        return fuzzy_value

    def trapezoid(self, value, rule):
        # 梯形隶属度函数
        if value <= rule[0] or value >= rule[3]:
            return 0.0
        elif value >= rule[1] and value <= rule[2]:
            return 1.0
        elif value > rule[0] and value < rule[1]:
            return (value - rule[0]) / (rule[1] - rule[0])
        else:
            return (rule[3] - value) / (rule[3] - rule[2])

    def inference(self, e, de, int_e):
        # 模糊推理
        alpha = np.fmin(np.fmin(e, de), int_e)
        return np.sum(alpha * np.array([0.5, 1.0, 1.5])) / np.sum(alpha)

在这个示例中，我们定义了一个FuzzyPID类，它包括三个模糊规则矩阵P、I和D，以及上一次误差error_e、上上次误差error_de和积分项误差error_int。在compute()方法中，我们使用梯形隶属度函数对误差、误差变化率和积分项误差进行模糊化，然后使用模糊推理计算输出。在每次计算后，我们记录误差以供下一次计算使用。