C语言实现模糊控制算法及VC6.0运行示例

"这篇资源提供了一个模煳控制算法的C程序，可以在Visual C++ 6.0环境下运行。程序主要用于非线性系统和难以建立数学模型的系统的控制，通过输入误差(e)和误差变化率(ec)，产生良好的控制效果。代码中定义了输入、输出变量的语言值特征点，并采用了一个调整因子的规则表，根据误差和误差变化率的不同情况来调整控制响应。模糊运算引擎函数`Fuzzy`用于计算模糊控制输出。" 模煳控制算法是一种处理不确定性和非线性问题的有效方法，尤其适用于那些数学模型难以精确描述的系统。在这个C程序中，模煳控制算法的实现主要包括以下几个关键部分： 1. **定义语言值**：在代码中，定义了输入变量`P`（误差）和`D`（误差变化率）以及输出变量`U`（控制量）的语言值特征点。这些特征点将连续的实数值映射到离散的语言值，如`PFF`、`DFF`和`UFF`数组。 2. **规则表**：规则表是模煳控制的核心，它定义了如何根据输入的误差和误差变化率来决定输出的控制量。在这个例子中，规则表是一个二维数组`rule`，根据不同的误差和误差变化率组合，确定了输出的调整策略。 3. **模糊运算引擎**：`Fuzzy`函数实现了模糊逻辑推理过程。它首先根据输入的精确值`P`和`D`找到相应的语言值的隶属度，然后通过模糊推理得到输出的模糊值，最后通过模糊集的清晰化过程得到精确的控制量`U`。 4. **隶属度函数**：在代码中，没有具体给出隶属度函数的定义，但通常情况下，这些函数可能是三角形或梯形，用于确定输入值与语言值之间的关联程度。 5. **调整因子**：在规则表中，可以看到不同规则下对误差和误差变化率的重视程度不同，这可能反映了某种加权机制，使得算法在大误差时更关注误差本身，而在小误差时更关注误差的变化率。 6. **环境适应性**：此程序能在VC6.0环境下运行，表明它是为Windows平台设计的。对于其他平台或更新的开发环境，可能需要进行相应的兼容性调整。 这个模煳控制算法的C程序提供了一个基础的模糊控制器实现，适用于教学和研究目的。用户可以在此基础上根据实际需求调整规则表，优化控制效果，或者改进模糊逻辑系统的设计，以适应更复杂的控制场景。