模糊控制规则的C语言实现：两轮自平衡机器人案例

模糊控制在两轮自平衡机器人领域的应用是一个关键话题，特别是在这篇硕士学位论文中，作者张万英探讨了如何利用模糊逻辑和PD（Proportional-Derivative）控制策略来增强两轮自平衡机器人的性能。在模糊控制规则的建立章节，设计者强调了其在控制系统设计中的重要性，它反映了工程师根据实际经验将控制措施以模糊形式表达的智慧。 首先，模糊控制规则的建立是基于模糊逻辑的关键步骤。通过归纳和总结多年的控制经验，规则库得以形成，确保每个输出状态都有对应的控制策略。这些规则通常用模糊语言表示，例如使用大、中、小等模糊词汇，或者对应的大写英文字母如NB（Negative Big）、PM（Positive Medium）等。论文中使用的模糊控制规则采用了七个语言变量来描述，如三角形隶属度函数，输入和输出的隶属度函数都具有相同的形状，分别如图4-6和图4-7所示。 输入和输出的隶属度函数用于量化系统输入和期望输出之间的关联程度，它们决定了模糊推理的过程。三角形函数的选择可能是出于其易于理解和计算的特点，同时保证了在输入值变化时规则的平滑响应。 两轮自平衡机器人的具体控制目标可能包括保持稳定的行驶、快速响应外部扰动等。模糊PD控制结合了比例（P）控制和微分（D）控制的优点，旨在提供更灵活和鲁棒的控制性能。这种控制方法允许系统在一定程度上处理不确定性，通过模糊规则适应不同的环境条件。 论文的研究背景是工学硕士学位，控制理论与控制工程专业，由武俊峰导师指导，于2012年3月完成于哈尔滨理工大学自动化学院。论文不仅包含了理论分析，还可能涉及实际模型的设计、仿真以及实验验证，确保了研究成果的实用性。 在版权方面，作者声明论文是其独立完成的创新工作，未包含他人已发表成果，并确认学校有权保存、使用和发布论文。对于论文的保密性和解密时间也有明确规定。整个研究体现了作者在模糊控制技术方面的深入理解和实践应用，对推动两轮自平衡机器人领域的技术进步具有一定的价值。