程序为模糊控制程序,基于8位单片机,为模糊控制算法程序,实现简单的模糊控制,经实践总结得出,当调整幅度较大时,会出现振荡,系统难以达到稳定,这就需要更高一级的算法控制调整,当调整幅度较小时,系统可以很快达到稳定。
以下为模糊算法源程序:
#include "reg52.h"
//------------------------------------------------------------------------------------
// 定义差距输入常量
#define GAP_ZERO 0x00
#define GAP_VSMALL 0x01
#define GAP_SMALL 0x02
#define GAP_MEDIUM 0x03
#define GAP_BIG 0x04
// 定义控制输出常量
#define TURN_ZERO 0x80
#define TURN_VSMALL 0x81
#define TURN_SMALL 0x82
#define TURN_MEDIUM 0x83
#define TURN_BIG 0x84
//-------------定义常量----------------------------------------------------------------
#define MU_MAX 0XFF //模糊度的最大值为0XFF代表面1
#define RULE_TOT 10 //规则数个数
#define MF_TOT 5 //成员函数的个数
#define IO_NUM 0x07
#define LABEL_NUM 0x70
#define DEFAULT_VALUE 0x00
//----------------定义数据库-----------------------------------------------------------
unsigned char code output_memf[MF_TOT]={0, 15, 35, 60, 102};// OUTPUT TURNING NUMBER:
//ZERO, VSMALL, SMALL, MEDIUM, BIG
unsigned char code input_memf[MF_TOT][4]={
// 输入功能函数以点斜式方式存储. 第一维成员函数标号第二维是点斜式数据
//距离功能函数
{ 0x00, 0x00, 0x00, 0x0d }, // VSLOW
{ 0x00, 0x0d, 0x14, 0x0d }, // SLOW
{ 0x1e, 0x0d, 0x32, 0x0d }, // MEDIUM
{ 0x3C, 0x0d, 0x50, 0x0d }, // FAST
{ 0x50, 0x09, 0x6e, 0x00 } // VFAST
};
//-----------定义模糊系统规则-----------------------------------------------------------
unsigned char code rules[RULE_TOT]={
// if... then...
GAP_ZERO,TURN_ZERO,
GAP_VSMALL,TURN_VSMALL,
GAP_SMALL,TURN_SMALL,
GAP_MEDIUM,TURN_MEDIUM,
GAP_BIG,TURN_BIG
};
//-----------定义各变量-----------------------------------------------------------------
unsigned char outputs[MF_TOT],fuzzy_out; //模糊输出mu值
//-----------子程序函数头申明-----------------------------------------------------------
void fuzzy_engine(uchar);
uchar compute_memval(uchar,uchar);
void defuzzify(void);
uchar compute_memval(uchar input,uchar label)
{
int data temp;
if (input < input_memf[label][0])
{ // 如果输入不在曲线下u值为0
return 0;
}
else
{
if (input < input_memf[label][2])
{
temp=input; // 用点斜式计算mu
temp-=input_memf[label][0];
if (!input_memf[label][1])
{
temp=MU_MAX;
}
else
{
temp*=input_memf[label][1];
}
if (temp < 0x100)
{ // 如果结果不超过1
return temp; // 返回计算结果
}
else
{
return MU_MAX; // 确保mu值在范围内
}
}
else
{ // 输入落在第二条斜线上
temp=input; // 用点斜式方法计算 mu
temp-=input_memf[label][2];
temp*=input_memf[label][3];
temp=MU_MAX-temp;
if (temp < 0)
{ // 确保结果不小于0
return 0;
}
else
{
return temp; // mu为正 – 返回结果
}
}
}
return 0;
}
void defuzzify(void)
{
unsigned long numerator, denominator;
unsigned char j;
numerator=0; // 恢复总数值
denominator=0;
for (j=0; j
{ // 计算总和值
numerator+=(outputs[j]*output_memf[j]);
denominator+=outputs[j];
outputs[j]=0; // 清零输出作为参考使用 }
if (denominator)
{ // 确保分母是0的情况不发生
fuzzy_out=numerator/denominator; // 确定 COG
}
else
{
fuzzy_out=DEFAULT_VALUE; // 没有规则被触发
}
}
}
unsigned char bdata clause_val; // 保存当前的分支进行快速访问
sbit clause_type = clause_val^7; // 表示分支是否是条件分支或者是结果分支
void fuzzy_engine(uchar input)
{
bit then; // 当正在分析结果时置位
unsigned char if_val, // 保存当前规则中条件分支中的值
clause, // 规则基中当前的分支
mu, // 保存当前分支中的值
label=0; // 被条件使用的成员函数
then=0; // 设第一个分支是条件分支
if_val=MU_MAX; // max out mu for the first rule
for (clause=0; clause
{ // 遍历每条规则
clause_val=rules[clause]; // 读入当前的分支
if (!clause_type)
{ // 当前的分支是不是条件分支
if (then)
{ // 是否正在分析结果...
then=0;
if_val=MU_MAX; // 复位mu
}
mu=compute_memval(input, label); // 得到条件分支的值
if_val=mu;
label++;
}
else
{ // 当前分支是结果
then=1; // 置位标志位,如果当前规则的mu比参考的值要大,保存这个值作为新的模糊输出
if (outputs[clause_val&0x07] < if_val)
{
outputs[clause_val&0x07]=if_val;
}
}
}
defuzzify(); // 用COG方法计算模糊输出和反模糊输出
}
//------------------------------------------------------------------------------
给出模糊控制的流程图,若想完全理解清楚其控制原理,最好还是要找想关的模糊控制理论书籍,方能理解透彻:
1.控制理论框图
2.控制算法的总流程图,对应模糊控制算法的程序流程图