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研究模糊算法时编写的一个小函数,曾经用于第一版XUFO上的模糊控制器,优点是计算量小,简单易用,缺点是适应性不够强,不能满足高精度的需要。建议在使用的时候可以加入误差积分,形成简易模糊PID的架构,可以提高稳定时的精度。
也许对初次接触模糊算法的朋友有一定的参考价值。
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/*输入量P语言值特征点*/
const int8 PFF[4]={0,12,24,48};
/*输入量D语言值特征点*/
const int8 DFF[4]={0,16,32,64};
/*输出量U语言值特征点*/
const int8 UFF[7]={0,15,30,45,60,75,90};
/*采用了调整因子的规则表,大误差时偏重误差,小误差时偏重误差变化*/
/*a0=0.3,a1=0.55,a2=0.74,a3=0.89 */
const int8 rule[7][7]={
//误差变化率 -3,-2,-1, 0, 1, 2, 3 // 误差
{-6,-6,-6,-5,-5,-5,-4,}, // -3
{-5,-4,-4,-3,-2,-2,-1,}, // -2
{-4,-3,-2,-1, 0, 1, 2,}, // -1
{-4,-3,-1, 0, 1, 3, 4,}, // 0
{-2,-1, 0, 1, 2, 3, 4,}, // 1
{ 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5,}, // 2
{ 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6}}; // 3
/**********************************************************/
int8 Fuzzy(int8 P,int8 D) /*模糊运算引擎*/
{
#define PMAX 100
#define PMIN -100
#define DMAX 100
#define DMIN -100
#define FMAX 100 /*语言值的满幅值*/
int8 U; /*偏差,偏差微分以及输出值的精确量*/
uint8 PF[2],DF[2],UF[4]; /*偏差,偏差微分以及输出值的隶属度*/
int8 Pn,Dn,Un[4];
int32 temp1,temp2;
/*隶属度的确定*/
/*根据PD的指定语言值获得有效隶属度*/
if(P>-PFF[3] && P<PFF[3]){
if(P<=-PFF[2]) {Pn=-2;PF[0]=FMAX*((float)(-PFF[2]-P)/(PFF[3]-PFF[2]));}
else if(P<=-PFF[1]) {Pn=-1;PF[0]=FMAX*((float)(-PFF[1]-P)/(PFF[2]-PFF[1]));}
else if(P<=PFF[0]) {Pn=0; PF[0]=FMAX*((float)(-PFF[0]-P)/(PFF[1]-PFF[0]));}
else if(P<=PFF[1]) {Pn=1; PF[0]=FMAX*((float)(PFF[1]-P)/(PFF[1]-PFF[0]));}
else if(P<=PFF[2]) {Pn=2; PF[0]=FMAX*((float)(PFF[2]-P)/(PFF[2]-PFF[1]));}
else if(P<=PFF[3]) {Pn=3; PF[0]=FMAX*((float)(PFF[3]-P)/(PFF[3]-PFF[2]));}
}
else if(P<=-PFF[3]) {Pn=-2; PF[0]=FMAX;}
else if(P>=PFF[3]) {Pn=3; PF[0]=0;}
PF[1]=FMAX-PF[0];
if(D>-DFF[3] && D<DFF[3]){
if(D<=-DFF[2]) {Dn=-2;DF[0]=FMAX*((float)(-DFF[2]-D)/(DFF[3]-DFF[2]));}
else if(D<=-DFF[1]) {Dn=-1;DF[0]=FMAX*((float)(-DFF[1]-D)/(DFF[2]-DFF[1]));}
else if(D<=DFF[0]) {Dn=0; DF[0]=FMAX*((float)(-DFF[0]-D)/(DFF[1]-DFF[0]));}
else if(D<=DFF[1]) {Dn=1; DF[0]=FMAX*((float)(DFF[1]-D)/(DFF[1]-DFF[0]));}
else if(D<=DFF[2]) {Dn=2; DF[0]=FMAX*((float)(DFF[2]-D)/(DFF[2]-DFF[1]));}
else if(D<=DFF[3]) {Dn=3; DF[0]=FMAX*((float)(DFF[3]-D)/(DFF[3]-DFF[2]));}
}
else if(D<=-DFF[3]) {Dn=-2; DF[0]=FMAX;}
else if(D>=DFF[3]) {Dn=3; DF[0]=0;}
DF[1]=FMAX-DF[0];
/*使用误差范围优化后的规则表rule[7][7]*/
/*输出值使用13个隶属函数,中心值由UFF[7]指定*/
/*一般都是四个规则有效*/
Un[0]=rule[Pn-1+3][Dn-1+3];
Un[1]=rule[Pn+3][Dn-1+3];
Un[2]=rule[Pn-1+3][Dn+3];
Un[3]=rule[Pn+3][Dn+3];
if(PF[0]<=DF[0])UF[0]=PF[0]; else UF[0]=DF[0];
if(PF[1]<=DF[0])UF[1]=PF[1]; else UF[1]=DF[0];
if(PF[0]<=DF[1])UF[2]=PF[0]; else UF[2]=DF[1];
if(PF[1]<=DF[1])UF[3]=PF[1]; else UF[3]=DF[1];
/*同隶属函数输出语言值求大*/
{
if(Un[0]==Un[1]){if(UF[0]>UF[1])UF[1]=0;else UF[0]=0;}
if(Un[0]==Un[2]){if(UF[0]>UF[2])UF[2]=0;else UF[0]=0;}
if(Un[0]==Un[3]){if(UF[0]>UF[3])UF[3]=0;else UF[0]=0;}
if(Un[1]==Un[2]){if(UF[1]>UF[2])UF[2]=0;else UF[1]=0;}
if(Un[1]==Un[3]){if(UF[1]>UF[3])UF[3]=0;else UF[1]=0;}
if(Un[2]==Un[3]){if(UF[2]>UF[3])UF[3]=0;else UF[2]=0;}
}
/*重心法反模糊*/
{/*Un[]原值为输出隶属函数标号,转换为隶属函数值*/
if(Un[0]>=0)Un[0]=UFF[Un[0]];else Un[0]=-UFF[-Un[0]];
if(Un[1]>=0)Un[1]=UFF[Un[1]];else Un[1]=-UFF[-Un[1]];
if(Un[2]>=0)Un[2]=UFF[Un[2]];else Un[2]=-UFF[-Un[2]];
if(Un[3]>=0)Un[3]=UFF[Un[3]];else Un[3]=-UFF[-Un[3]];
}
temp1=UF[0]*Un[0]+UF[1]*Un[1]+UF[2]*Un[2]+UF[3]*Un[3];
temp2=UF[0]+UF[1]+UF[2]+UF[3];
U=temp1/temp2;
return U;
}
顺便做个小调查:如果有足够多的朋友关注的话,下一文公开一个相当有含金量的算法HSIC。