STM32模糊控制实战宝典：10个案例解析，快速提升实战技能

# 1. 模糊控制基础

模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它通过处理不确定性和模糊性来实现对系统的控制。模糊逻辑不同于传统逻辑，它允许一个变量同时取多个值，并且这些值可以是模糊的，例如“大”、“小”、“中”。

模糊控制系统通常由三个主要部分组成：模糊化、模糊推理和解模糊化。模糊化将输入变量转换为模糊变量，模糊推理根据模糊规则对模糊变量进行推理，解模糊化将推理结果转换为输出变量。

# 2. STM32模糊控制编程

### 2.1 STM32模糊控制库介绍

STM32CubeMX提供了模糊控制库，该库基于开源的libFL库，提供了一套全面的函数和数据结构，用于在STM32微控制器上开发模糊控制系统。

模糊控制库的主要特性包括：

- 支持模糊变量、模糊规则和模糊推理
- 提供多种模糊推理算法，如 Mamdani 和 Sugeno
- 支持输入和输出的模糊化和反模糊化
- 提供模糊控制器的仿真和测试功能

### 2.2 模糊变量和规则定义

模糊变量表示模糊控制系统中不确定的量，如温度、速度或位置。模糊变量由其名称、数据类型和模糊集组成。模糊集是一组模糊值，表示变量在不同模糊状态下的隶属度。

模糊规则定义了模糊控制系统中输入和输出变量之间的关系。规则通常采用以下形式：

IF <输入变量> is <模糊值> THEN <输出变量> is <模糊值>

例如，以下规则表示如果温度为“高”，则风扇速度应为“中”：

IF temperature is High THEN fan_speed is Medium

### 2.3 模糊推理和输出

模糊推理是模糊控制系统中将输入变量映射到输出变量的过程。它涉及以下步骤：

1. **模糊化：**将输入变量转换为模糊值。
2. **规则求值：**根据定义的模糊规则，计算每个规则的激活度。
3. **聚合：**将所有激活规则的输出聚合为一个单一的模糊输出。
4. **反模糊化：**将模糊输出转换为清晰输出。

模糊控制库提供了多种模糊推理算法，如 Mamdani 和 Sugeno。Mamdani 算法使用模糊集的交集作为规则的激活度，而 Sugeno 算法使用加权平均值。

输出变量的计算通常涉及以下步骤：

1. **加权平均：**根据规则的激活度，计算每个模糊集的加权平均值。
2. **中心平均：**计算每个模糊集的中心平均值。
3. **加权总和：**将加权平均值和中心平均值相加，得到最终的清晰输出。

# 3. STM32模糊控制实践应用

### 3.1 电机速度控制

#### 3.1.1 速度反馈的获取

电机速度反馈的获取是电机速度控制系统中至关重要的一步。STM32微控制器提供了多种方式来获取电机速度反馈，包括：

- **编码器：**编码器是一种电气设备，它将电机的机械运动转换为电信号。编码器输出的脉冲数与电机的转速成正比。
- **霍尔传感器：**霍尔传感器是一种磁传感器，它可以检测磁场的变化。霍尔传感器通常用于检测电机的转子位置，从而间接获取电机的转速。
- **反电动势（EMF）检测：**反电动势（EMF）是电机在旋转时产生的电压。EMF的幅度与电机的转速成正比。

#### 3.1.2 模糊控制器的设计与实现

电机速度控制的模糊控制器可以根据速度反馈和误差信号来调节电机的输出电压或电流。模糊控制器的设计步骤如下：

1. **定义模糊变量：**定义输入变量（例如，速度反馈、误差信号）和输出变量（例如，输出电压或电流）。
2. **确定模糊集：**为每个模糊变量定义模糊集（例如，慢、中、快）。
3. **建立模糊规则：**建立模糊规则以描述输入变量和输出变量之间的关系（例如，如果速度反馈慢，则输出电压高）。
4. **模糊化：**将输入变量映射到模糊集。
5. **模糊推理：**根据模糊规则和模糊化后的输入变量进行模糊推理，得出输出变量的模糊值。
6. **解模糊化：**将输出变量的模糊值转换为具体的数值。

// STM32模糊控制器代码示例

// 定义模糊变量
enum speed_feedback_type { SLOW, MEDIUM, FAST };
enum error_type { NEGATIVE, ZERO, POSITIVE };
enum output_type { LOW, MEDIUM, HIGH };

// 定义模糊集
const fuzzy_set speed_feedback_sets[] = {
    { SLOW, 0, 100, 200 },
    { MEDIUM, 100, 200, 300 },
    { FAST, 200, 300, 400 }
};

const fuzzy_set error_sets[] = {
    { NEGATIVE, -100, -50, 0 },
    { ZERO, -50, 0, 50 },
    { POSITIVE, 0, 50, 100 }
};

const fuzzy_set output_sets[] = {
    { LOW, 0, 100, 200 },
    { MEDIUM, 100, 200, 300 },
    { HIGH, 200, 300, 400 }
};

// 定义模糊规则
const fuzzy_rule rules[] = {
    { { SLOW, NEGATIVE }, LOW },
    { { SLOW, ZERO }, MEDIUM },
    { { SLOW, POSITIVE }, HIGH },
    { { MEDIUM, NEGATIVE }, MEDIUM },
    { { MEDIUM, ZERO }, MEDIUM },
    { { MEDIUM, POSITIVE }, MEDIUM },
    { { FAST, NEGATIVE }, HIGH },
    { { FAST, ZERO }, MEDIUM },
    { { FAST, POSITIVE }, LOW }
};

// 模糊化
fuzzy_set speed_feedback_fuzzy = fuzzify(speed_feedback, speed_feedback_sets);
fuzzy_set error_fuzzy = fuzzify(error, error_sets);

// 模糊推理
fuzzy_set output_fuzzy = infer(speed_feedback_fuzzy, error_fuzzy, rules);

// 解模糊化
output = defuzzify(output_fuzzy, output_sets);

### 3.2 温度控制

#### 3.2.1 温度传感器的选择

温度传感器的选择对于温度控制系统至关重要。STM32微控制器支持多种类型的温度传感器，包括：

- **热敏电阻：**热敏电阻是一种电阻器，其电阻值随温度的变化而变化。热敏电阻具有高灵敏度和宽温度范围。
- **热电偶：**热电偶是一种将温度差转换为电信号的传感器。热电偶具有高精度和宽温度范围。
- **数字温度传感器：**数字温度传感器是一种直接输出数字信号的传感器。数字温度传感器具有高精度和易于使用。

#### 3.2.2 模糊控制器的设计与实现

温度控制的模糊控制器可以根据温度反馈和误差信号来调节加热或冷却元件的输出。模糊控制器的设计步骤与电机速度控制类似。

graph LR
subgraph 模糊控制器
    A[模糊化] --> B[模糊推理] --> C[解模糊化]
end
subgraph 温度控制系统
    D[温度传感器] --> A
    C --> E[加热/冷却元件]
end

# 4. STM32模糊控制进阶应用**

**4.1 多输入多输出模糊控制**

**4.1.1 多输入多输出模糊控制器的设计**

多输入多输出（MIMO）模糊控制器与单输入单输出（SISO）模糊控制器不同，它具有多个输入变量和多个输出变量。在设计MIMO模糊控制器时，需要考虑以下步骤：

1. **确定输入和输出变量：**确定模糊控制器的输入和输出变量，以及它们的范围和类型。
2. **建立模糊集合：**为每个输入和输出变量定义模糊集合，并确定其隶属度函数。
3. **制定模糊规则：**制定模糊规则，将输入变量的组合映射到输出变量的组合。
4. **进行模糊推理：**使用模糊推理方法，根据输入变量的隶属度值计算输出变量的隶属度值。
5. **模糊输出解模糊：**使用解模糊方法，将模糊输出变量转换为确定的输出值。

**4.1.2 多输入多输出模糊控制器的实现**

以下代码展示了如何使用STM32模糊控制库实现MIMO模糊控制器：

// 定义模糊控制器
FuzzyController controller;

// 定义输入变量
FuzzyVariable input1("input1", 0, 100);
FuzzyVariable input2("input2", 0, 100);

// 定义输出变量
FuzzyVariable output1("output1", 0, 100);
FuzzyVariable output2("output2", 0, 100);

// 定义模糊集合
input1.addFuzzySet("low", FuzzySet::Trapezoid(0, 0, 25, 50));
input1.addFuzzySet("medium", FuzzySet::Trapezoid(25, 50, 75, 100));
input1.addFuzzySet("high", FuzzySet::Trapezoid(75, 100, 100, 100));

input2.addFuzzySet("low", FuzzySet::Trapezoid(0, 0, 25, 50));
input2.addFuzzySet("medium", FuzzySet::Trapezoid(25, 50, 75, 100));
input2.addFuzzySet("high", FuzzySet::Trapezoid(75, 100, 100, 100));

output1.addFuzzySet("low", FuzzySet::Trapezoid(0, 0, 25, 50));
output1.addFuzzySet("medium", FuzzySet::Trapezoid(25, 50, 75, 100));
output1.addFuzzySet("high", FuzzySet::Trapezoid(75, 100, 100, 100));

output2.addFuzzySet("low", FuzzySet::Trapezoid(0, 0, 25, 50));
output2.addFuzzySet("medium", FuzzySet::Trapezoid(25, 50, 75, 100));
output2.addFuzzySet("high", FuzzySet::Trapezoid(75, 100, 100, 100));

// 定义模糊规则
controller.addRule(
    FuzzyRule::Antecedent(input1.is("low"), input2.is("low")),
    FuzzyRule::Consequent(output1.is("low"), output2.is("low"))
);

controller.addRule(
    FuzzyRule::Antecedent(input1.is("low"), input2.is("medium")),
    FuzzyRule::Consequent(output1.is("low"), output2.is("medium"))
);

// ...其他规则

// 初始化模糊控制器
controller.init();

// 设置输入值
input1.setValue(30);
input2.setValue(60);

// 进行模糊推理
controller.evaluate();

// 获取输出值
float output1Value = output1.getValue();
float output2Value = output2.getValue();

**4.2 自适应模糊控制**

**4.2.1 自适应模糊控制器的原理**

自适应模糊控制器是一种模糊控制器，它可以根据系统状态和环境变化自动调整其参数。自适应模糊控制器的主要原理如下：

1. **在线学习：**自适应模糊控制器可以从系统数据中在线学习，并根据学习到的知识调整其参数。
2. **参数调整：**自适应模糊控制器使用优化算法，如遗传算法或粒子群优化算法，来调整其参数。
3. **性能监控：**自适应模糊控制器会监控系统的性能，并根据性能指标调整其参数。

**4.2.2 自适应模糊控制器的实现**

以下代码展示了如何使用STM32模糊控制库实现自适应模糊控制器：

// 定义自适应模糊控制器
AdaptiveFuzzyController controller;

// 定义输入变量
FuzzyVariable input1("input1", 0, 100);
FuzzyVariable input2("input2", 0, 100);

// 定义输出变量
FuzzyVariable output1("output1", 0, 100);

// 定义模糊集合
input1.addFuzzySet("low", FuzzySet::Trapezoid(0, 0, 25, 50));
input1.addFuzzySet("medium", FuzzySet::Trapezoid(25, 50, 75, 100));
input1.addFuzzySet("high", FuzzySet::Trapezoid(75, 100, 100, 100));

input2.addFuzzySet("low", FuzzySet::Trapezoid(0, 0, 25, 50));
input2.addFuzzySet("medium", FuzzySet::Trapezoid(25, 50, 75, 100));
input2.addFuzzySet("high", FuzzySet::Trapezoid(75, 100, 100, 100));

output1.addFuzzySet("low", FuzzySet::Trapezoid(0, 0, 25, 50));
output1.addFuzzySet("medium", FuzzySet::Trapezoid(25, 50, 75, 100));
output1.addFuzzySet("high", FuzzySet::Trapezoid(75, 100, 100, 100));

// 定义模糊规则
controller.addRule(
    FuzzyRule::Antecedent(input1.is("low"), input2.is("low")),
    FuzzyRule::Consequent(output1.is("low"))
);

controller.addRule(
    FuzzyRule::Antecedent(input1.is("low"), input2.is("medium")),
    FuzzyRule::Consequent(output1.is("medium"))
);

// ...其他规则

// 初始化自适应模糊控制器
controller.init();

// 设置优化算法
controller.setOptimizer(Optimizer::GeneticAlgorithm());

// 设置性能指标
controller.setPerformanceMetric(PerformanceMetric::MeanSquaredError());

// 在线学习
controller.learn(data);

// 调整参数
controller.optimize();

// 获取调整后的参数
float[] parameters = controller.getParameters();

# 5. STM32模糊控制案例解析

本章节将通过三个实际案例，详细解析 STM32 模糊控制的应用。这些案例涵盖了电机转速控制、温度控制和液位控制，展示了模糊控制在不同领域的实际应用。

### 5.1 电机转速控制

**5.1.1 问题描述**

设计一个模糊控制器，控制直流电机的转速。电机转速由速度传感器测量，并作为模糊控制器的输入。模糊控制器根据速度误差和误差变化率，输出一个控制信号，该信号控制电机驱动器，从而调节电机的转速。

**5.1.2 模糊控制器设计**

* **模糊变量：**
* 输入：速度误差（e）、误差变化率（de）
* 输出：控制信号（u）
* **模糊集：**
* e：负大（NB）、负中（NM）、负小（NS）、零（ZE）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）
* de：负大（NB）、负中（NM）、负小（NS）、零（ZE）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）
* u：负大（NB）、负中（NM）、负小（NS）、零（ZE）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）
* **模糊规则：**
* 如果 e 是 NB 且 de 是 NB，那么 u 是 NB
* 如果 e 是 NB 且 de 是 NM，那么 u 是 NM
* 如果 e 是 NB 且 de 是 NS，那么 u 是 NS
* ...
* 如果 e 是 PB 且 de 是 PB，那么 u 是 PB

**5.1.3 模糊推理和输出**

模糊推理使用 Mamdani 方法，将输入模糊变量映射到输出模糊变量。输出模糊变量被解模糊化，产生一个清晰的控制信号。

**5.1.4 代码实现**

// 初始化模糊控制器
fmc_init(&fmc);

// 设置模糊变量
fmc_set_input_var(&fmc, "e", FMC_TRIANGULAR, -100, 0, 100);
fmc_set_input_var(&fmc, "de", FMC_TRIANGULAR, -100, 0, 100);
fmc_set_output_var(&fmc, "u", FMC_TRIANGULAR, -100, 0, 100);

// 设置模糊规则
fmc_add_rule(&fmc, "IF e IS NB AND de IS NB THEN u IS NB");
fmc_add_rule(&fmc, "IF e IS NB AND de IS NM THEN u IS NM");
fmc_add_rule(&fmc, "IF e IS NB AND de IS NS THEN u IS NS");

// 输入模糊变量
fmc_set_input(&fmc, "e", speed_error);
fmc_set_input(&fmc, "de", speed_error_rate);

// 模糊推理
fmc_inference(&fmc);

// 解模糊化
double control_signal = fmc_defuzzify(&fmc, "u");

### 5.2 温度控制

**5.2.1 问题描述**

设计一个模糊控制器，控制加热器的功率，以调节房间的温度。房间温度由温度传感器测量，并作为模糊控制器的输入。模糊控制器根据温度误差和误差变化率，输出一个控制信号，该信号控制加热器的功率，从而调节房间的温度。

**5.2.2 模糊控制器设计**

* **模糊变量：**
* 输入：温度误差（e）、误差变化率（de）
* 输出：加热器功率（p）
* **模糊集：**
* e：冷（C）、凉（CO）、舒适（CO）、热（H）、太热（HO）
* de：下降（D）、稳定（S）、上升（U）
* p：低（L）、中（M）、高（H）
* **模糊规则：**
* 如果 e 是 C 且 de 是 D，那么 p 是 H
* 如果 e 是 C 且 de 是 S，那么 p 是 M
* 如果 e 是 C 且 de 是 U，那么 p 是 L
* ...
* 如果 e 是 HO 且 de 是 U，那么 p 是 L

**5.2.3 模糊推理和输出**

模糊推理使用 Mamdani 方法，将输入模糊变量映射到输出模糊变量。输出模糊变量被解模糊化，产生一个清晰的控制信号。

**5.2.4 代码实现**

// 初始化模糊控制器
fmc_init(&fmc);

// 设置模糊变量
fmc_set_input_var(&fmc, "e", FMC_TRIANGULAR, 15, 20, 25);
fmc_set_input_var(&fmc, "de", FMC_TRIANGULAR, -2, 0, 2);
fmc_set_output_var(&fmc, "p", FMC_TRIANGULAR, 0, 50, 100);

// 设置模糊规则
fmc_add_rule(&fmc, "IF e IS C AND de IS D THEN p IS H");
fmc_add_rule(&fmc, "IF e IS C AND de IS S THEN p IS M");
fmc_add_rule(&fmc, "IF e IS C AND de IS U THEN p IS L");

// 输入模糊变量
fmc_set_input(&fmc, "e", temperature_error);
fmc_set_input(&fmc, "de", temperature_error_rate);

// 模糊推理
fmc_inference(&fmc);

// 解模糊化
double heater_power = fmc_defuzzify(&fmc, "p");

### 5.3 液位控制

**5.3.1 问题描述**

设计一个模糊控制器，控制水泵的流量，以调节水箱的液位。水箱液位由液位传感器测量，并作为模糊控制器的输入。模糊控制器根据液位误差和误差变化率，输出一个控制信号，该信号控制水泵的流量，从而调节水箱的液位。

**5.3.2 模糊控制器设计**

* **模糊变量：**
* 输入：液位误差（e）、误差变化率（de）
* 输出：水泵流量（q）
* **模糊集：**
* e：低（L）、中（M）、高（H）
* de：下降（D）、稳定（S）、上升（U）
* q：小（S）、中（M）、大（L）
* **模糊规则：**
* 如果 e 是 L 且 de 是 D，那么 q 是 L
* 如果 e 是 L 且 de 是 S，那么 q 是 M
* 如果 e 是 L 且 de 是 U，那么 q 是 S
* ...
* 如果 e 是 H 且 de 是 U，那么 q 是 L

**5.3.3 模糊推理和输出**

模糊推理使用 Mamdani 方法，将输入模糊变量映射到输出模糊变量。输出模糊变量被解模糊化，产生一个清晰的控制信号。

**5.3.4 代码实现**

// 初始化模糊控制器
fmc_init(&fmc);

// 设置模糊变量
fmc_set_input_var(&fmc, "e", FMC_TRIANGULAR, 0, 50, 100);
fmc_set_input_var(&fmc, "de", FMC_TRIANGULAR, -10, 0, 10);
fmc_set_output_var(&fmc, "q", FMC_TRIANGULAR, 0, 50, 100);

// 设置模糊规则
fmc_add_rule(&fmc, "IF e IS L AND de IS D THEN q IS L");
fmc_add_rule(&fmc, "IF e IS L AND de IS S THEN q IS M");
fmc_add_rule(&fmc, "IF e IS L AND de IS U THEN q IS S");

// 输入模糊变量
fmc_set_input(&fmc, "e", water_level_error);
fmc_set_input(&fmc, "de", water_level_error_rate);

// 模糊推理
fmc_inference(&fmc);

// 解模糊化
double pump_flow = fmc_defuzzify(&fmc, "q");

# 6.1 模糊控制器优化

模糊控制器的性能优化至关重要，它可以提高控制系统的精度、稳定性和鲁棒性。以下是一些优化模糊控制器的技巧：

### 规则优化

* **减少规则数量：**过多的规则会增加计算复杂度，并可能导致过拟合。通过合并相似的规则或消除不必要的规则来减少规则数量。
* **调整规则权重：**为每个规则分配权重，以反映其重要性。权重较大的规则对输出有更大的影响。
* **修改规则条件：**调整规则条件的模糊集，以提高控制器的精度。例如，扩大或缩小模糊集可以改变规则的触发条件。

### 模糊变量优化

* **选择合适的模糊变量：**选择与控制系统性能相关的模糊变量。例如，对于电机速度控制，可以考虑速度误差和变化率。
* **定义模糊集：**为每个模糊变量定义合适的模糊集。模糊集的形状和数量会影响控制器的性能。
* **调整模糊集参数：**调整模糊集的中心点、宽度和形状，以提高控制器的精度。

### 推理方法优化

* **选择合适的推理方法：**不同的推理方法会产生不同的输出。例如，Mamdani推理方法使用最小-最大推理，而Sugeno推理方法使用加权平均。
* **调整推理参数：**调整推理方法的参数，以优化控制器的性能。例如，Mamdani推理方法中的t规范和s规范参数会影响输出的模糊化程度。

### 仿真与测试

优化模糊控制器后，通过仿真和测试来验证其性能至关重要。仿真可以帮助预测控制器的行为，而测试可以评估其实际性能。

* **仿真：**使用模糊控制器仿真工具或软件，在各种输入条件下模拟控制器的行为。
* **测试：**在实际系统中测试模糊控制器，以评估其精度、稳定性和鲁棒性。根据测试结果，进一步优化控制器。