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自适应模糊PID控制的原理如图1所示，从图中可以看出对偏差和偏差变化率进行模糊推理，获得Δkp、Δki、Δkd，模糊控制器的PID参数实际值为：kp=kp0+qp*Δkp、ki=ki0+qi*Δki、kd=kd0+qd*Δkd，其中qp、qi、qd为比例因子，这是比较常见的一种计算方式，但在薛定宇的《控制数学问题的MATLAB求解》一书中讲了另外一种计算方式：kp(k)=kp(k-1)+γ(k)*Δkp、ki(k)=ki(k-1))+γ(k)*Δki、kd(k)=kd(k-1)+γ(k)*Δkd，显然这种计算方式更复杂，我们这里采用前者，为了进行模糊推理，需要确定模糊规则表和各个模糊变量的隶属度函数，常见的模糊规则表如图2所示，我们采用的隶属度函数如图3所示，然后在此基础上进行模糊推理，通常这一步由MATLAB的M代码实现，由此获得Δkp、Δki、Δkd的查询表如4所示，其曲面输出图见图3，在C语言中，查询表用两维数组来实现，将偏差e和偏差变化率ec分别乘上比例因子ke、kec就可得到数组下标，从而可以进行两维数组的引用，因此在C语言中的编程可以说是非常简单的，复杂的是前面那部分，我们在STM32F407中实现的自适应模糊PID控制器，其控制效果如5所示，从图中可以看出这是一个大纯滞后系统，控制效果还相当好，实际上要用好自适应模糊PID控制器，还不是一件容易的事，首先的要确定合适的初始PID值，这一点，如果人工整定手气不佳，可以用自动整定来帮忙，其次得调整qp、qi、qd、ke、kec等比例因子至合适值，显然这不容易，那如果仅仅是作理论研究，则可以用最优化来搜索合适的各个比例因子，如果是实战，那你需要知道系统的传递函数，为此的进行系统辨识，但那样就变成为了解决一个难度系数为2的问题，结果却引进了一个难度系数为5的问题，得不偿失，打住就到此为止了。
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