STM32模糊控制在电机控制中的应用秘笈：3个案例，轻松搞定电机控制

# 1. STM32模糊控制简介**

模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理不精确和不确定性信息。它通过使用模糊集合和模糊规则来模拟人类的决策过程，从而实现对复杂系统的有效控制。

STM32是意法半导体公司开发的一系列微控制器，以其高性能、低功耗和丰富的外设而闻名。STM32模糊控制库为开发人员提供了强大的工具，用于在STM32微控制器上实现模糊控制系统。该库包含一组预先定义的模糊集合和模糊规则，以及用于创建和管理模糊控制器的函数。

# 2. 模糊控制理论基础

### 2.1 模糊集合与模糊规则

**模糊集合：**

模糊集合是经典集合的推广，它允许元素对集合的隶属度介于0和1之间。模糊集合用一个隶属度函数来定义，该函数将元素映射到[0, 1]区间。

**隶属度函数：**

隶属度函数可以采用各种形式，如三角形、梯形或高斯函数。它表示元素与模糊集合的匹配程度。

**模糊规则：**

模糊规则是一种描述模糊控制系统行为的条件语句。它由一个条件部分和一个动作部分组成。条件部分描述了输入变量的模糊集合，而动作部分描述了输出变量的模糊集合。

### 2.2 模糊推理与模糊控制器

**模糊推理：**

模糊推理是根据模糊规则对模糊输入变量进行推理的过程。它涉及以下步骤：

1. **模糊化：**将输入变量模糊化，即确定它们对模糊集合的隶属度。
2. **规则评估：**根据输入变量的隶属度，评估所有适用的模糊规则。
3. **模糊合成：**将评估规则的结果组合成一个单一的模糊输出。
4. **去模糊化：**将模糊输出转换为一个清晰的输出值。

**模糊控制器：**

模糊控制器是一种基于模糊推理的控制系统。它由以下组件组成：

* **模糊化器：**将输入变量模糊化。
* **规则库：**包含模糊规则。
* **推理引擎：**执行模糊推理。
* **去模糊器：**将模糊输出转换为清晰输出。

**代码块：**

# 定义模糊集合
input_set = FuzzySet(universe=[0, 100], membership_function=TriangularMF(a=0, b=50, c=100))

# 定义模糊规则
rule1 = FuzzyRule(antecedents=[("input", input_set, "low")], consequents=[("output", FuzzySet(universe=[0, 100], membership_function=TriangularMF(a=0, b=50, c=100)), "low")])

# 模糊推理
output = MamdaniInferenceEngine().infer([rule1], {"input": 25})

# 去模糊化
crisp_output = output.centroid()

**逻辑分析：**

* `FuzzySet`类定义了一个模糊集合，其成员函数为三角形函数。
* `FuzzyRule`类定义了一个模糊规则，它指定了输入变量的模糊集合和输出变量的模糊集合。
* `MamdaniInferenceEngine`类实现了Mamdani模糊推理算法。
* `infer`方法执行模糊推理，并返回一个模糊输出。
* `centroid`方法计算模糊输出的质心，将其转换为清晰输出。

**参数说明：**

* `universe`：模糊集合的定义域。
* `membership_function`：模糊集合的隶属度函数。
* `antecedents`：模糊规则的条件部分。
* `consequents`：模糊规则的动作部分。
* `input`：模糊推理的输入变量。

# 3. STM32模糊控制实践应用

### 3.1 模糊控制在直流电机控制中的应用

#### 3.1.1 系统建模与仿真

**系统建模**

直流电机是一个非线性系统，其数学模型可以表示为：

J * dω/dt + B * ω = K * u

其中：

* J 为电机转动惯量
* B 为电机阻尼系数
* ω 为电机角速度
* K 为电机转矩常数
* u 为电机输入电压

**仿真**

可以使用MATLAB/Simulink等仿真软件对系统进行仿真。仿真模型如下图所示：

graph LR
subgraph Motor
    A[Motor] --> B[ω]
    B[ω] --> C[∫ω]
end
subgraph Controller
    D[e] --> E[Fuzzy Controller] --> F[u]
end
A --> D
C --> D
F --> A

**仿真结果**

仿真结果表明，模糊控制器能够有效地控制直流电机的速度，使其跟踪给定参考值。

#### 3.1.2 模糊控制器设计与实现

**模糊控制器设计**

模糊控制器由以下部分组成：

* **模糊化器：**将输入变量转换为模糊变量。
* **模糊规则库：**存储模糊规则。
* **模糊推理机：**根据模糊规则推导出输出变量。
* **解模糊器：**将模糊输出变量转换为具体输出值。

**模糊规则库**

模糊规则库是一组描述系统行为的规则。对于直流电机控制，模糊规则库可以如下所示：

| 输入变量 | 输出变量 | 模糊规则 |
|---|---|---|
| 误差 | 控制量 | 如果误差为正大，则控制量为负大 |
| 误差变化率 | 控制量 | 如果误差变化率为正小，则控制量为负小 |

**实现**

模糊控制器可以在STM32单片机上实现。实现方法如下：

1. 将模糊规则库存储在单片机的Flash存储器中。
2. 使用模糊推理算法对输入变量进行推理，得到输出变量。
3. 将输出变量转换为具体控制量，输出到电机驱动器。

### 3.2 模糊控制在步进电机控制中的应用

#### 3.2.1 系统建模与仿真

**系统建模**

步进电机是一个离散的非线性系统，其数学模型可以表示为：

θ(t + 1) = θ(t) + K * u(t)

其中：

* θ 为电机转角
* K 为步进电机步距角
* u 为电机输入脉冲数

**仿真**

可以使用MATLAB/Simulink等仿真软件对系统进行仿真。仿真模型如下图所示：

graph LR
subgraph Motor
    A[θ] --> B[θ(t + 1)]
end
subgraph Controller
    C[e] --> D[Fuzzy Controller] --> E[u]
end
A --> C
E --> A

**仿真结果**

仿真结果表明，模糊控制器能够有效地控制步进电机的转角，使其跟踪给定参考值。

#### 3.2.2 模糊控制器设计与实现

**模糊控制器设计**

模糊控制器由以下部分组成：

* **模糊化器：**将输入变量转换为模糊变量。
* **模糊规则库：**存储模糊规则。
* **模糊推理机：**根据模糊规则推导出输出变量。
* **解模糊器：**将模糊输出变量转换为具体输出值。

**模糊规则库**

模糊规则库是一组描述系统行为的规则。对于步进电机控制，模糊规则库可以如下所示：

| 输入变量 | 输出变量 | 模糊规则 |
|---|---|---|
| 误差 | 控制量 | 如果误差为正大，则控制量为负大 |
| 误差变化率 | 控制量 | 如果误差变化率为正小，则控制量为负小 |

**实现**

模糊控制器可以在STM32单片机上实现。实现方法如下：

1. 将模糊规则库存储在单片机的Flash存储器中。
2. 使用模糊推理算法对输入变量进行推理，得到输出变量。
3. 将输出变量转换为具体控制量，输出到电机驱动器。

### 3.3 模糊控制在伺服电机控制中的应用

#### 3.3.1 系统建模与仿真

**系统建模**

伺服电机是一个连续的非线性系统，其数学模型可以表示为：

J * d²θ/dt² + B * dθ/dt + K * θ = K * u

其中：

* J 为电机转动惯量
* B 为电机阻尼系数
* θ 为电机转角
* K 为电机转矩常数
* u 为电机输入电压

**仿真**

可以使用MATLAB/Simulink等仿真软件对系统进行仿真。仿真模型如下图所示：

graph LR
subgraph Motor
    A[θ] --> B[dθ/dt] --> C[d²θ/dt²]
    C[d²θ/dt²] --> D[θ(t + 1)]
end
subgraph Controller
    E[e] --> F[Fuzzy Controller] --> G[u]
end
A --> E
D --> E
G --> A

**仿真结果**

仿真结果表明，模糊控制器能够有效地控制伺服电机的转角，使其跟踪给定参考值。

#### 3.3.2 模糊控制器设计与实现

**模糊控制器设计**

模糊控制器由以下部分组成：

* **