C语言实现模糊控制算法详解及示例

本文档详细介绍了如何在C语言环境下实现模糊控制算法，一种针对非线性和难以建立精确数学模型系统的控制策略。作者开始时对模糊控制一无所知，但在经过半个多月的深入研究后，成功地掌握了这一技术，并分享了其关键部分的代码实现。 首先，模糊控制的基本步骤包括模糊化和模糊推理。模糊化是指将精确的输入（例如误差e和误差变化率ec）转化为模糊语言变量，如在这个例子中，使用了三个输入变量的特性点数组PFF、DFF和UFF。这些数组定义了输入值与模糊集之间的关系，如"小"、"中"、"大"等。 接下来，规则表是模糊控制的核心，它包含了根据输入误差和误差变化率确定输出（U）的模糊规则。规则的设置考虑了误差大小和变化的重要性，通过调整因子（如a0, a1, a2, a3）来赋予不同条件不同的权重。在这个例子中，规则表使用了7x7的矩阵，分别对应7个模糊集和7个模糊集。 函数Fuzzy()是模糊运算的核心，它接收两个输入参数P（误差）和D（误差变化率），并计算出相应的偏差（U）。函数内部首先检查输入值落在哪个模糊集范围内，然后确定每个模糊集的隶属度，即输入值与该模糊集的相关程度。接着，通过乘以相应的调整因子，综合考虑误差和误差变化率的影响，得出输出值U的最终模糊决策。 值得注意的是，作者提到代码是在VC6.0环境中测试并运行的，这意味着该模糊控制算法是面向特定编译器的。此外，当输入e或ec等于"e"时，输出具有良好的控制效果，这表明模糊控制算法能够有效地处理动态系统中的控制问题。 整个文档不仅提供了C语言模糊控制的实现代码，还分享了作者的学习过程和实际应用中的经验，对于希望学习模糊控制或者寻求解决非线性控制系统解决方案的开发者来说，具有很高的参考价值。