C语言实现模糊控制算法：适用于非线性系统的控制代码

本文档主要介绍了如何使用C语言实现模糊控制算法，这是一种针对非线性系统和数学模型复杂不易建模问题的控制方法。作者在没有相关经验的情况下，通过半个多月的研究，从零开始探索并实现了模糊控制算法。程序的核心部分是`Fuzzy`函数，它接受两个输入参数：`P`代表误差（输入量）的语言值，`D`代表误差变化率的语言值。 首先，程序定义了一系列变量，如最大最小值（PMAX100, PMIN, DMAX100, DMIN, FMAX100），这些用于设定模糊控制的范围。接着，定义了三个数组PFF、DFF和UFF，分别存储了输入量、误差和输出量的语言值特征点。这些特征点有助于将连续的输入值映射到离散的模糊集上。 规则表`rule`是一个二维数组，用于描述模糊推理过程中的规则，其中包含了误差变化率与误差的对应关系，通过调整因子（a0, a1, a2, a3）体现了对大误差和小误差变化的优先级。当输入的误差和变化率落在某个区间时，会对应一个权重，这将影响最终的输出决策。 `Fuzzy`函数内部首先初始化了偏差（U）、偏差微分的变量以及输出值的精确量。接下来，根据输入的P和D计算它们在相应语言值特征点上的隶属度。通过比较P和PFF数组的元素，确定了Pn（误差的语言值级别）。同样地，处理了Dn（误差变化率的语言值级别）。 使用`if-else`结构，根据Pn和Dn确定了偏差（Un[]）的精确量，并通过`temp1`和`temp2`这两个临时变量计算出偏差和偏差微分的隶属度。模糊运算的最后一步是基于规则表`rule`，根据输入的误差和变化率的模糊化处理结果，计算出最终的输出值U。 作者强调，通过这个C语言程序，输入误差e和误差变化率ec，程序能输出具有良好控制效果的输出值。此代码可用于VC6.0环境下运行，并且可供其他学习和研究模糊控制的开发者参考。 本文档详细介绍了使用C语言实现模糊控制算法的过程，包括模糊规则的定义、隶属度的计算以及输出值的得出，为理解和实现模糊控制提供了一个实用的代码示例。这对于那些在非线性控制领域寻求解决方案的工程师而言，具有很高的实用价值。