如何快速理解模糊PID---（二）

模糊控制规则

上文只介绍了误差这一个输入量，我们可以用相同的方法对误差的变化率这

一输入量进行模糊化。

模糊控制规则主要有两种，Mamdini和T-S型模糊控制器

这里只介绍Mamdini型模糊控制器

Mamdini型模糊控制器就是一堆

“如果 x是U1 y是U2 那么 z是W1”

的语句组成

先上图

设误差为E，误差的变化率为EC，

而输出量我们也用上文的方法将他划分出六个区域，并规定出它的模糊论域（NB,NM,NS,Z0,PS,PM,PB）

例如我们规定输出也是介于 （- 90 ， + 90） 之间的

那么同样我们可以规定出下面这样的模糊论域来

NB	NM	NS	Z0	PS	PM	PB
-90	-60	-30	0	30	60	90

图中横列是E的模糊论域，纵列是EC的模糊论域

例如根据图和规则 “如果 x是U1 y是U2 那么 z是W1” 我们可以看到

如果EC是NB E是NM 那么W（图中是▲KD）是NS

图中的对应规则是根据专家建议或者经验得出的，

例如在PID中一般的经验是

当偏差较大时，一般选用较大的KP和较小的KD加快响应，而KD为0来避免积分饱和

当偏差很小时，为了消除稳态误差，克服超调，KI的值要稍稍增大，而KD取正值

根据在PID控制中的经验来手动整定

便会得到关于KP,KI,KD三个参数的模糊规则

解模糊化

我们可以通过模糊化和模糊对应规则

对应出模糊量

但是对于PID控制器来说

需要精确量来对PID的参数进行整定

所以我们要通过解模糊化来确定模糊控制器的精确输出量

方法：

在实际中，我们的每个输入值介于两个论域之间

所以在会在对应规则表格出现一个四格子矩阵

以下面的表格为例子

	NM	NS
PS	Z0	Z0
PM	NS	PS

这是上图模糊规则中的一部分

假设EC介于PS和PM之间 E介于NM和NS之间

EC对于PS的隶属度为 a 对于PM的隶属度为 1 - a
E 对于NM的隶属度为 b 对于NS的隶属度为 1 - b

我们先用比较容易理解的解模糊化的方式来对输出量进行解模糊化

最大隶属度解模糊法

输出量 =
Z0 * a* b + Z0 * a* (1 - b) + NS* (1 - a)*b
+PS *(1 - a) *(1 - b)

解模糊化到这已经完成了

除了最大隶属度法

还有面积平分法，面积中心法，加权平均法等方法可以使用

至此，模糊化控制的全过程已经完成

在模糊PID中，我们一般用KP , KI , KD三个参数的增量作为模糊控制的输出值，

下面是根据经验对于三个参数的模糊规则

KP

KI

KD

下文将介绍如何在STM32上实现模糊PID