STM32模糊控制在生物医学领域的应用指南：5个案例，解锁医疗新突破

# 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，它能够处理不确定性和非线性系统。STM32模糊控制将模糊控制技术应用于STM32微控制器，使其能够在复杂环境中实现精确控制。

本节将介绍STM32模糊控制的基本概念，包括模糊集合、隶属度函数、模糊规则和推理机制。通过理解这些基本概念，读者可以深入了解STM32模糊控制的原理和应用。

# 2. 模糊控制理论

### 2.1 模糊集合与隶属度函数

**模糊集合**

模糊集合是经典集合的一种推广，它允许元素以部分隶属的方式属于集合。与经典集合中元素要么属于集合要么不属于集合不同，在模糊集合中，元素可以以介于0和1之间的隶属度属于集合。

**隶属度函数**

隶属度函数定义了元素属于模糊集合的程度。它是一个从输入域到[0, 1]区间的映射，其中0表示完全不属于集合，1表示完全属于集合。常见的隶属度函数包括：

- 三角形隶属度函数
- 梯形隶属度函数
- 高斯隶属度函数

### 2.2 模糊规则与推理机制

**模糊规则**

模糊规则是模糊控制系统中的基本组成部分。它们将输入变量的模糊值映射到输出变量的模糊值。模糊规则通常采用以下形式：

IF 前提 THEN 后果

其中：

- 前提是输入变量的模糊值。
- 后果是输出变量的模糊值。

**模糊推理机制**

模糊推理机制是模糊控制系统中用来处理模糊规则的过程。它包括以下步骤：

1. **模糊化：**将输入变量的实际值模糊化为模糊值。
2. **匹配：**将模糊化的输入值与模糊规则的前提进行匹配，确定规则的激活度。
3. **推理：**根据激活度和模糊规则的后果，计算输出变量的模糊值。
4. **去模糊化：**将模糊化的输出值转换为实际值。

**代码示例：**

以下代码示例演示了如何使用模糊集合和模糊规则进行模糊推理：

import numpy as np

# 定义输入变量的模糊集合
input_var = np.linspace(0, 100, 100)
low = np.array([0, 0, 25, 50])
medium = np.array([25, 50, 75, 100])
high = np.array([50, 75, 100, 100])

# 定义输出变量的模糊集合
output_var = np.linspace(0, 100, 100)
low_output = np.array([0, 0, 25, 50])
medium_output = np.array([25, 50, 75, 100])
high_output = np.array([50, 75, 100, 100])

# 定义模糊规则
rules = [
    ("low", "low_output"),
    ("medium", "medium_output"),
    ("high", "high_output")
]

# 模糊推理
input_value = 60
activation_degrees = [
    np.fmin(np.fmax(input_value, low[i]), medium[i]) for i in range(3)
]
output_value = np.average(output_var, weights=activation_degrees)

# 打印输出
print("输入值：", input_value)
print("输出值：", output_value)

**逻辑分析：**

1. 该代码首先定义了输入变量和输出变量的模糊集合，并使用三角形隶属度函数。
2. 然后定义了模糊规则，每个规则将输入变量的模糊值映射到输出变量的模糊值。
3. 模糊推理过程包括模糊化、匹配、推理和去模糊化。
4. 在此示例中，输入值60被模糊化为"medium"，并激活了规则"medium -> medium_output"。
5. 输出值是根据激活度和输出变量的模糊集合计算的，结果为75。

# 3. STM32模糊控制实践

### 3.1 STM32微控制器简介

STM32微控制器是STMicroelectronics公司生产的一系列32位微控制器，基于ARM Cortex-M内核。它们以其高性能、低功耗和广泛的 периферийные устройства 而闻名。STM32微控制器广泛用于各种应用中，包括工业自动化、医疗设备和消费电子产品。

### 3.2 模糊控制库的使用

STM32微控制器可以通过使用模糊控制库来实现模糊控制。模糊控制库提供了一组函数和例程，用于创建和管理模糊控制系统。这些库通常包括：

- 模糊集合和隶属度函数的创建和管理
- 模糊规则和推理机制的定义
- 模糊控制器的设计和仿真

### 3.2.1 模糊集合和隶属度函数的创建

模糊集合是模糊控制中使用的基本概念。模糊集合是对象的集合，其中每个对象都有一个介于0和1之间的隶属度值。隶属度值表示对象属于集合的程度。

在STM32模糊控制库中，模糊集合通常使用三角形或梯形隶属度函数来定义。三角形隶属度函数由三个参数定义：最小值、最大值和峰值。梯形隶属度函数由四个参数定义：最小值、最大值、峰值和平台值。

// 创建一个三角形隶属度函数
struct fuzzy_set *triangle_membership_function(float min, float max, float peak) {
  // 分配内存并初始化模糊集合
  struct fuzzy_set *set = malloc(sizeof(struct fuzzy_set));
  set->type = FUZZY_SET_TRIANGLE;
  set->params[0] = min;
  set->params[1] = max;
  set->params[2] = peak;
  return set;
}

### 3.2.2 模糊规则和推理机制的定义

模糊规则是模糊控制系统中的基本构建块。模糊规则由一个前提和一个结论组成。前提是模糊集合的组合，结论是模糊集合或控制动作。

在STM32模糊控制库中，模糊规则通常使用Mamdani推理机制来评估。Mamdani推理机制使用以下步骤：

1. 将输入值模糊化为前提模糊集合。
2. 评估每个规则的前提，并计算每个规则的激活度。
3. 根据每个规则的激活度，将结论模糊集合加权平均。
4. 将加权平均的结论模糊集合解模糊化为控制动作。

// 创建一个模糊规则
struct fuzzy_rule *create_fuzzy_rule(struct fuzzy_set *antecedent, struct fuzzy_set *consequent) {
  // 分配内存并初始化模糊规则
  struc