模糊pid-c语言

模糊PID主要是一种自适应控制算法，它可以根据不同的控制需求，自动调整PID控制器的参数，实现更加精确的控制。

下面是一个简单的模糊PID控制器的C语言代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define MAX_INPUT 100
#define MAX_OUTPUT 100

float input[MAX_INPUT];
float output[MAX_OUTPUT];
float setpoint = 50.0;
float Kp = 0.5;
float Ki = 0.1;
float Kd = 0.05;
float last_error = 0.0;
float integral = 0.0;

float fuzzify(float error) {
    float error_small = 0.0, error_medium = 0.0, error_large = 0.0;
    if (error < -10) {
        error_small = 1.0;
    }
    else if (error >= -10 && error < 0) {
        error_small = (error + 10) / 10.0;
        error_medium = (-error) / 10.0;
    }
    else if (error >= 0 && error < 10) {
        error_medium = error / 10.0;
        error_large = (10 - error) / 10.0;
    }
    else {
        error_large = 1.0;
    }
    return error_small, error_medium, error_large;
}

float defuzzify(float error_small, float error_medium, float error_large) {
    float a = 0.0, b = 0.0, c = 0.0, d = 0.0;
    float centroid = 0.0;
    if (error_small > 0.0) {
        a = -10.0;
        b = -10.0 + error_small * 10.0;
    }
    if (error_medium > 0.0) {
        c = 0.0 + error_medium * 10.0;
        d = 10.0 - error_medium * 10.0;
    }
    if (error_large > 0.0) {
        a = 10.0 - error_large * 10.0;
        b = 10.0;
    }
    centroid = (a + b + c + d) / 4.0;
    return centroid;
}

float calculate_output(float error) {
    float error_small = 0.0, error_medium = 0.0, error_large = 0.0;
    float error_d_small = 0.0, error_d_medium = 0.0, error_d_large = 0.0;
    float error_integral = 0.0;
    float error_derivative = 0.0;
    float control_signal = 0.0;
    float output_signal = 0.0;
    
    error_small, error_medium, error_large = fuzzify(error);
    error_d_small, error_d_medium, error_d_large = fuzzify(error - last_error);
    error_integral = integral + error;
    error_derivative = error - last_error;
    
    control_signal = Kp*defuzzify(error_small, error_medium, error_large) + 
                     Ki*defuzzify(error_small, error_medium, error_large) + 
                     Kd*defuzzify(error_d_small, error_d_medium, error_d_large);
                     
    output_signal = control_signal + setpoint;
    
    last_error = error;
    integral = error_integral;
    
    return output_signal;
}

int main() {
    int i = 0;
    float error = 0.0;
    float output_signal = 0.0;
    
    for (i = 0; i < MAX_INPUT; i++) {
        input[i] = (float)i;
        error = setpoint - input[i];
        output_signal = calculate_output(error);
        output[i] = output_signal;
    }
    
    return 0;
}

上述代码中，我们首先定义了一些常量和变量，包括输入和输出的最大值、设定点、PID参数、上一个误差、积分项等。然后，我们定义了三个函数：fuzzify()、defuzzify()和calculate_output()。

• fuzzify()函数根据误差值将其模糊化为三个不同的隶属度，分别代表误差的小、中、大三个不同的级别。
• defuzzify()函数将三个隶属度转换为一个实际的输出值，这里使用的是加权平均法来计算输出值的重心。
• calculate_output()函数则是根据当前的误差值和上一个误差值，以及积分项和微分项，计算出控制信号并返回输出值。

在主函数中，我们首先循环输入数据，计算出相应的误差值和输出值，并将其存储在数组中。最后，程序结束并返回0。

需要注意的是，上述代码仅为模糊PID控制器的一个简单示例，实际应用中需要根据具体的控制需求进行相应的修改和优化。