飞思卡尔智能小车算法介绍(个人总结)

1、第第3章智能汽车设计基础一软件肯在智能车系统的设计中，硬件是基础，没有一个好的硬 件平台，软件就无法运行。对于智能车系统来说，软件的核心 是控制算法。而完成这些任务的编程语言有汇编语言和C语言。 软件部分是整个智能车系统的灵魂，在硬件方面各参赛队之间 大同小异，真正体现各参赛队智能车的优势和最后决定比赛成 绩好坏的往往是软件部分，尤其是核心控制算法的设计。本章 首先简要介绍软件编程中使用的汇编语言和c语言各自的特点, 然后重点介绍核心控制算法的原理。武汉科技大学信息科学与工程学院智能汽车设计基础一软件编简迟武汉科技大学信息科学与工程学院匸3.1编程语言简介丫武汉科技大学信息科学与工程学院汇编语

2、言是用符号指令书写程序的语言，是依赖于硬 件平台的语言，对于不同架构的CPU都会有相应的汇编指令。 汇编语言可以直接操作CP U内部的寄存器以及各种外围设备， 对于单片机启动开始运行或者对于时序要求严格的I/0操作 必须采用汇编语言编写，在启动开始运行时汇编语言创建系 统的运行环境。C语言的特点就是可以使程序员尽量少地对硬件进行操 作，具有彳艮强的功能性、结构性和可移植性。由于C语言具 有语言简洁、紧凑，使用灵活.方便，运算符和数据类型丰 富，可以直接访问物理地址，进行位操作，能实现汇编语言 的大部分功能，可以直接对硬件进行操作，因此C语言既具 有高级语言的功能，又具有汇编语言的功能，对于编写

3、与硬 件相关的应用程序而言具有明显的优势。匸3.1编程语言简介在绝大多数场合，采用C语言编程即可完成预 期的目的，但是对实时时钟系统、要求执行效率高 的系统就不适合采用C语言编程，对这些特殊情况 进行编程时要结合汇编语言。汇编语言具有直接和 硬件打道、执行代码的效率高等特点，可以做到C 语言所不能做到的一些事情，例如对时钟要求很严 格时，使用汇编语言便成了唯一的选择。这种混合 编程的方法将C语言和汇编语言的优点结合起来， 已经成为目前单片机开发最流行的编程方法。关于 编程语言的详细介绍可参阅相关书籍。丫武汉科技大学信息科学与工程学院區3.2控制冠13.2. 3 其它智能 控制算法3.2.2丿丫

4、武汉科技大学信息科学与工程学院忑3. 2.1 PID控制算法丫武汉科技大学信息科学与工程学院PID (Proportional Integral Differential ) 控制是比例、积分、微分控制的简称。在自动控制 领域中，PID控制是历史最久、生命力最强的基本 控制方式。PID控制器的原理是根据系统的被调量实测值 与设定值之间的偏差，利用偏差的比例、积分、微 分三个环节的不同组合计算出对广义被控对象的控 制量。图3.1是常规PID控制系统的原理框图。丫武汉科技大学信息科学与工程学院武汉科技大学信息科学与工程学院丫武汉科技大学信息科学与工程学院幺=r(0 - y(t)厂与被调量实测值丁构

5、成的控制偏差信号幺C):(3. 1)丫武汉科技大学信息科学与工程学院丫武汉科技大学信息科学与工程学院其输出为该偏差信号的比例.积分.微分的线性组合， 也即PID控制律：1 cu(t) = Kp e(t) + 冷5響(3. 2)式中，Kp为比例系数；人为积分时间常数；7为微分 时间常数。K 3. 2.1 PID控制算法根据被控对象动态特性和控制要求的不同， 式（3. 2）中还可以只包含比例和积分的PI调节或者 只包含比例微分的PD调节。下面主要讨论PID控制 的特点及其对控制过程的影响、数字PID控制策略 的实现和改进，以及数字PID控制系统的设计和控 制参数的整定等问题。3. 2.1 PID控

6、制算法1. PID控制规律的特点(1) 比例控制器比例控制器是最简单的控制器，其控制规律为u(t) = Kp + u0(3. 3)式中，即为比例系数；0为控制量的初值，也就是在启 动控制系统时的控制量。图32所示是比例控制器对单位 阶跃输入的阶跃响应。由图3. 2可以看到，比例控制器对于偏差是及时反应 的，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用使被控量 朝着减小偏差的方向变化，控制作用的强弱取决于比例 系数即。丫武汉科技大学信息科学与工程学院3 2. 1PID控制算法比例控制器虽然简单快速，但对于具有自平衡性（即系统阶跃响应终值为一有限值）的被控对象 存在静差。加大比例系数即虽然可以减小静差，但

7、 当®过大时，动态性能会变差，会引起被控量振荡, 甚至导致闭环系统不稳定。丫武汉科技大学信息科学与工程学院3. 2.1 PID控制算法(2)比例积分控制器为了消除在比例控制中存在的静差，可在比例 控制的基础上加上积分控制作用，构成比例积分PI 控制器，其控制规律为1 rr(3. 4)u(t) = Kp e(t) dJ e(t)dt + u式中，J；称为积分时间。图3. 3所示为PI控制器对单 位阶跃输入的阶跃响应。圧3. 2.1 PID控制算法pi控制器对偏差的作用有两个部分：一个是按比例 部分的成分，另一个是带有累积的成分（即呈一定斜率变化 的部分），这就是积分控制部分的作用。只要

8、偏差存在，积 分将起作用，将偏差累计，并对控制量产生影响，即偏差减 小，直至偏差为零，积分作用才会停止。因此，加入积分环 节将有助于消除系统的静差，改善系统的稳态性能。武汉科技大学信息科学与工程学院武汉科技大学信息科学与工程学院A武汉科技大学信息科学与工程学院A圧3. 2.1 PID控制算法显然，如果积分时间太大，则积分作用减弱，反之则积分作用较强。增大，将使消除静差的过程变得缓慢，但可 以减小系统的超调量，提高稳定性。必须根据被控对象的特 性来选定，如对于管道压力、流量等滞后不大的对象，可以 选得小些，对温度.成分等滞后比较大的对象，可以选得大些。K 3. 2.1 PID控制算法（3）比例积

9、分微分控制器积分调节作用的加入，虽然可以消除静差，但其代价是 降低系统的响应速度。为了加快控制过程，有必要在偏差出 现或变化的瞬间，不但要对偏差量做出反应（即比例控制作 用），而且要对偏差量的变化做出反应，或者说按偏差变化 的趋势进行控制，使偏差在萌芽状态被抑制。为了达到这一 控制目的，可以在PI控制器的基础上加入微分控制作用，即 构造比例积分微分控制器（PID控制器）。PID控制器的控 制规律为 Kp e(t) + (t)dt + TdatJO(3.5)忑3. 2.1 PID控制算法式中，称为微分时间。理想的PID控制器对偏差阶跃变化的响应如图3. 4所示，它在偏差变化的瞬间处有一个冲激式的

10、瞬 态响应，这就是由微分环节引起的。3.4 理想PID控制器的阶跃响应武汉科技大学信息科学与工程学院由微分部分的控制作用(3. 6)可见，它对偏差的任何变化都会产生控制作用，以调整 系统的输出，阻止偏差的变化。偏差变化越快，控制量就越 大，反馈校正量就越大。故微分作用的加入将有助于减少超 调量，克服振荡，使系统趋于稳定。微分作用可以加快系统 的动作速度，减小调整时间，改善系统的动态性能。工3. 2.1 PID控制算法2. 数字PID控制算法齐卜在连续生产过程控制系统中，通常釆用如图3.1所示 的PID控制，其对应的传递函数表达式为(3. 7)1 ” zr+ 7d5Ts丿对应的控制算法表达式为1

11、 c(3. 8)u(t) = Kp e(/) + 亍出+ 阳式中，心为比例增益;7；为积'分时间常数;厶 为微分时间 常数严为控制量冷为被控量与设定值y(0的偏差。、 丫为了便于计算机实现PID算法，必须将式（3. 3）改写为离散 （采样）式，这可以将积分运算用部分和近似代替，微分运 算用差分方程表示，即3）d川工皿）(3.9)de(t) e(k) e(k 1) dt(3. 10)式中，功采样周期；妙采样周期的序号（ 分别为第和第£个采样周期的偏差。k = O, 1，2, )；和武汉科技大学信息科学与工程学院A圧3. 2.1 PID控制算法将式(3. 9)和式(3. 10)代

12、入式(3. 8)可得相应的差分方 程，即T kr-p讹)=Kp幺伙)+工幺(力+ *上伙)一幺伙一1)(311) >01式中，U伙)为第£个采样时刻的控制量。如果采样周 期T与被控对象时间常数比较相对较小，那么这种近似是合 理的，并与连续控制的效果接近。模拟调节器很难实现理想的微分de(t)/dt ,而利用计 算机可以实现式(3.10)所表示的差分运算，故将式(3. 11) 称为理想微分数字PID控制器。基本的数字PID控制器一般 具有以下两种形式的算法。、武汉科技大学信息科学与工程学院A武汉科技大学信息科学与工程学院A3. 2.1 PID控制算法（1）位置型算法模拟调节器的调

13、节动作是连续的，任何瞬间的输出控制 量"都对应于执行机构（如调节阀）的位置。由式（3. 11） 可知，数字控制器的输出控制量伙）也和阀门位置相对应, 故称为位置型算式（简称位置式）。相应的算法流程图如图3. 5所示。由图3. 5可以看出，因为积分作用是对一段时间内偏差 信号的累加，因此，利用计算机实现位置型算法不是很方便, 不仅需要占用较多的存储单元，而且编程也不方便，因此可 以采用其改进式一一增量型算法来实现。3. 2.1 PID控制算法(2) 增量型算法扌艮据式(3. 6)不难得到第个采样周期的控制量，即(3.12)rri R rjnek -1) + 工幺(力 + *e(k -1

14、) - e(k - 2)将式(3. 11)与式(3相减，可以得到第£个采样时刻 控制量的增量，即u(Q = Kp(3. 13)-e伙 一 1) + fe伙)+ 半七伙)-2e伙-1) + ek - 2)J=Kpe(k) e(k 1) + K-e(k) + Kd e(k) 2e(k-1) + e(k 2)式中，A；为比例增益；£为积分系数,K f7 ; 亿为微分系Kd=KpTd/T。JLJ武汉科技大学信息科学与工程学院武汉科技大学信息科学与工程学院故称式(3.13)为增量型算式。由此，第上个采样时刻实际控 制量为u(k) = uk 1) + Aw(Z:)(3. 14)为了编写

15、程序方便，将式(3.13)改写为况伙）=%幺伙）+ qxe（k 一 1） + q2e（Jc 一 2）（3. 15）圧3. 2.1 PID控制算法由此可见，要利用%(£)和况伙-1)得到u(k),只需要 用到e(k -1), e(k - 2)和伙-1)三个历史数据。在编程过程中， 这三个历史数据可以采用平移法保存，从而可以递推使用，占用 的存储单元少，编程简单，运算速度快。增量型算法的程序流程 图如图3. 6所示。增量型算法仅仅是在算法设计上的改进，其输出是相对于上次 控制输出量的增量形式，并没有改变位置型算法的本质，即它仍然 反映执行机构的位置开度。如果希望输出控制量的增量，则必须采

16、 用具有保持位置功能的执行机构O丿数字P ID控制器的输出控制量通常都是通过D/A转换器输出的, 在D/A转换器中将数字信号转换成模拟信号(4-20 mA的电流信号 或05 V的电压信号)，然后通过放大驱动装置作用于执行机构， 信号作用的时间连续到下一个控制量到来之前。因此，D/A转换器 具有零阶保持器的功能。武汉科技大学信息科学与工程学院武汉科技大学信息科学与工程学院二3.2.2模糊控制算法武汉科技大学信息科学与工程学院模糊(Fuzzy)控制是用语言归纳操作人员的控制策略， 运用语言变量和模糊集合理论形成控制算法的一种控制。 模糊控制的最重要特征是不需要建立被控对象精确的数 学模型，只要求把

17、现场操作人员的经验和数据总结成较 完善的语言控制规则，从而能够对具有不确定性、不精 确性、噪声以及非线性、时变性、时滞等特征的控制对 象进行控制。模糊控制系统的鲁棒性强，尤其适用于非 线性、时变、滞后系统的控制。模糊控制的基本结构如 图3. 7所示。武汉科技大学信息科学与工程学院n 3.2.2模糊控制算法1. 模糊控制器的输入变量与输出变量(1)模糊控制器的输入、输出变量模糊控制器是模仿人的一种控制。在对被控对象进 行控制的过程中，一般根据设定值与被控量的偏差、偏 差变化EC和偏差变化的速率ER进行决策。人对偏差最敏 感，其次是偏差的变化，再次是偏差变化的速率。因此, 模糊控制器的输入变量通常

18、取、和EC或者，EC和ER,分 别构成所谓一维、二维和三维模糊控制器。一维模糊控 制器的动态性能不佳，通常用于一阶被控对象，二维模 糊控制器的控制性能和控制复杂性都比较好，是目前广 泛采用的一种形式。并且，一般选择增量算法作为模糊 控制器的输出变量。武汉科技大学信息科学与工程学院(2)描述输入.输出变量的词汇在模糊控制中，输入、输出变量大小是以语言形式描述的，因 此要选择描述这些变量的词汇。我们的日常语言中对各种事物和变 量的描述，总是习惯于分为三个等级，例如，物体的大小分为大. 中.小；运动的速废分为快.申.慢；年龄的大小分为老.中.青。 实际应用中一般都选用“大.中.小”三个词汇来描述模糊

19、控制器 的输入.输出变量的状态，再加上正、负两个方自和零获态，共有7 个词汇，即负大，负中，负小，零，正小，正中，正大一般用这些词的英文字头缩写，即NB, NM, NS, 0, PS, PM, PB)一般情况下，选择上述7个词汇比较合适，但也可以多选或少选。选 择较多的词汇，可以精确描述变量，提高控制精度，但会使控制规 则变得复杂；选择的词汇过少，则对变量的描述过于粗糙，导致控 制器的性能变差。rJ武汉科技大学信息科学与工程学院(3) 变量的模糊量某个变量变化的实际范围称为该变量的基本论域。记偏差的基本论域为，偏差变化的基本论域为，模糊控制器 的输出变量(系统的控制量)的基本论域为。显然，基本

20、 论域内的量是精确量，因而模糊控制器的输入和输出都是 精确量，但是模糊控制算法需要模糊量。因此，输入的精 确量(数字量)需要转换为模糊量，这个过程称为“模糊 化” (Fuzzification);另一方面，模糊算法所得到的模 糊控制量需要转换为精确的控制量，这个过程称为“清晰 化”或者“反模糊化” (Defuzzification) o比较实用的模糊化方法是将基本论域分为n个档次，即 取变量的模糊子集论域为,2，/? + 1, ，0，n 19 武汉科技大学信息科学与工程学院A二3.2.2模糊控制算法从基本论域到模糊子集论域的转换公式为(3. 16)增加论域中的元素个数可以提高控制精度，但增大

21、了计算量，而且模糊控制效果的改善并不明显。一般选 择模糊论域中所含元素的个数为模糊语言词集总数的两 倍以上，以确保各模糊集能较好地覆盖论域，避免出现 失控现象。例如在选择上述7个词汇的情况下，可选择E 和EC的论域均为6, 5, 4, 3, 2，1, 0, +1，+2，+3，+4，+5, +6选择模糊控制器的输出变量即系统的控制量u的论域为-7， 6, -5，-4，-3，-2，-1，0，+1, +2，+ 3, +4，+5，+6，+7 丫丿武汉科技大学信息科学与工程学院武汉科技大学信息科学与工程学院丿(4) 隶属度为了实现模糊化，要在上述离散化了的精确量与表 示模糊语言的模糊量之间建立关系，即确

22、定论域中的每 个元素对各个模糊语言变量的隶属度。隶属度是描述某个确定量隶属于某个模糊语言变量 的程度。例如，在上述和EC的论域中，+6隶属于(正 大)，隶属度为1.0； +5也隶属于，但隶属度要比+6差， 可取为0.8; +4隶属于的程度更小，隶属度可取为0.4; 显然-60就不隶属于了，所以隶属度取为0。确定隶属度的值要根据实际问题的具体情况而定。实 验研究结果表明，人进行控制活动时的模糊概念一般可 以用正态型模糊变量描述。下面给出常用的确定模糊变 量隶属度的赋值表，如表31.表3.2和表3.3所示。2. 建立模糊控制规则模糊控制是语言控制，因此要用语言归纳专家的手 动控制策略，从而建立模糊

23、控制规则表。手动控制策略 一般都可以用条件语句加以描述。条件语句的基本类型 为if A or B and C or D then U武汉科技大学信息科学与工程学院13.1模糊变量E的赋值瓠X5卫-3-仲0+0p+仲+2卫+和+4卩+5q+6pP加肿肿0血0.如0.8pLWP血肿加加0加0*LM0.7p0公PSQ加佃1.30卯0.1PP0匚OpOp肿Id0®0.1P0*g0衣0.21.3Op护肿NS卫0.1P1.肿0.帥护肿叮卫LM0.7P0公护佃加Op护1.20加0*肿Op2武汉科技大学信息科学与工程学院13.2模般量EC的賦值表“ ecp<AECp 72-仲加+1p+2e+3

24、p+4卫+5亠+6pP瑾护OpOp0.30.30.8P1血PMJOpOp3护0公0.沖l.WQ.7P0公PSpQpOpW妙LW0卞0公佣Op3护加0.5pl.(PQ.5p佣OpNS卫Q.2Pl.(P妙3佣OpNMpQ.7P1.W0.70公3OpOpNBLW0.帥0如0血3OpQpOp武汉科技大学信息科学与工程学院-(4432. 2模糊控制算法1143.3模眠量U的St值薪 w <x 曲、A-If43-2p-20卫+1卫+2卫+和+4亠+5p+6p+7卩9P加加加0.81.0PP赃加3加0公叮卫LW0.7P0公2PSp加加0.3LW0.8卫0.122加加0济1.0P0侨加护2血加0.10如

25、0加LW0如22NMp0.7*1.W0.7*血221.W0.仲0.1加Op22武汉科技大学信息科学与工程学院武汉科技大学信息科学与工程学院势,嚴煎讎鹭蠶辭詡細 条件语句来描述。武汉科技大学信息科学与工程学院1 if2 if3 if4 if5 if6 if7 if8 ifE =NBorNMandEC =NBE =NBorNMandEC =NSE =NBorNMandEC =PSE =NBorNMandEC =PME =NSandECNB orNME =NSandECNS or0E =NSandEC =PS thenE = NSand EC = PM or P：or NM then U = PBo

26、r PB then U = 0thenU = PMthenU = PMU = 0thenU = NSor 0 then U = Pthen U = PM武汉科技大学信息科学与工程学院9if E = NO or10 if E = NO or PO11 if E = NO or POPO and EC = NB or NM then U = PMand EC = NS then U = PSand EC = 0 then U = 0武汉科技大学信息科学与工程学院14 if15 if16 if17 if18 if19 if20 if21 ifE = PS E = PS E = PS E = PS E

27、 = PM E = PM E = PM E = PMand and and and or or or orEC = NB or NM thenEC = NS then U = 0EC = 0 or PS thenEC = PM or PB thenPBPBPBPBand and and and=PSU = NMU = NMEC = NB or NM then U = 0EC = NS then U = NMEC = 0 or PS then U = NB EC = PM or PB then U = NB以上21条模糊条件语句可以归纳为模糊控制规则表3. 4。武汉科技大学信息科学与工程学院&l

28、t;3.4模糊控制规则恙EO uAP印* PMu+jPS*彳*+'N却qNM*PBpNBpNBpNBNMeOPMpNBpNBpNBNMqOoPSpNM卫W| NMpNMp3PSQPSP3NM卫NMpNSq3PSpPMpPMp畑W血3PZPWPMpN知NS*N嗣OpP血PWPWPMpNM卫33P妙PB匚P的PBpP坯NB33PMpPBpP*PBpP常丿武汉科技大学信息科学与工程学院R其中模糊关系定义为(3左322模糊控制算法3模糊关系与模糊推理模糊控制规则实际上是一组多重条件语句，可以表 示为从偏差论域到控制论域的模糊关系矩阵人，通过偏 差的模糊向量矿和偏差变化的模糊向量EC；与模糊关系

29、 矩阵的合成进行模糊推理，得到控制量的模糊向量， 然后采用“反模糊化”方法将模糊控制向量转换为精确 量。根据模糊集合和模糊关系理论，对于不同类型的模 糊规则可用不同的模糊推理方法。下面仅介绍其中的对 if A then B类型魄模糊规则的娇。4若已知输刃为，则输出为；若现在已知输入 为，则输出 用令g氏规卵琨聲：武汉科技大学信息科学与工程学院武汉科技大学信息科学与工程学院3. 2. 2模糊控制算法R=AxB=i .on o.70.8 n 0.70.5 n 0.70.2 n 0.70.0 n 0.7l.oni.oi.ono.6i .on o.o0.8Q1.00.8 n 0.60.8 n 0.0o

30、.5 n l.o0.5 n 0.60.5 n O.o0.2Q1.00.2 n 0.60.2 n O.o0.0 A 1.00.0 n 0.6o.o n o.o0.71.00.60.00.70.80.60.00.50.50.50.00.20.20.20.00.00.00.00.0(3. 20)武汉科技大学信息科学与工程学院则当输入+Q由下式求取，即0.40.71.00.60.01Q4°51F°3(3.21)武汉科技大学信息科学与工程学院武汉科技大学信息科学与工程学院_0.4_T0.71.00.60.0_0.70.70.80.60.01.0O0.50.50.50.00.60.20

31、.20.20.00.00.00.00.00.0(0.4 A 0.7) u (0.7 A 0.7) u (1.0 n 0.5) U (0.6 A 0.2) U (0.0 A 0.0),(0.4 ni.0)U (0.7 A 0.8 U(1.0A 0.5) U (0.6 A 0.2) U (0.0 A 0.0),(o.4 n o.6)u(o.7 n o.6)u(i.o n 0.5)u(0.6 n 0.2)u(0.0 n 0.0),(0.4 n 0.0)u(0.7 n 0.0)u(1.0 n 0.0)u(0.6 n 0.0)u(0.0 n 0.0)K 3.2.2模糊控制算法0.50.20.0 0.00

32、.0),0.0)(0.40.70.50.20.0),(0.40.7(0.40.60.50.20.0),(0.00.0=凹 + °.7 0.6(0.7, 0.7, 0.6, 0.0)0.0 H1(3. 22)S b2 b3 b4在上述运算中，9 ”为取小运算，& w为取大 运算。由于系统的控制规则库是由若干条规则组成的，因 此对于每一条推理规则都可叙得到一冷俐应的模糊关系。 济规则就有力个模糊关系：,R好扌整个索(3统的全裤袅剝规则所对应的模糊关系可对 Z2个模糊头 系（启划埶歆漁到二跃1=1K 322模糊控制算法4. 模糊控制向量的模糊判决由上述得到的控制量是一个模糊集合，需

33、要采用“反模糊化” 方法将模糊控制项转换为精确量。下面介绍两种简单实用的 方法。(1)最大隶属度法这种方法是在模糊控制向量中，取隶属度最大的控制量作为 模糊控制器的输出。例如，当得到模糊控制向量为“00.40.71.00.70.3” c 八U =+($24)由于控制量隶属于等级5的隶属度为最矢，所以取控制量为7=5这种方法的优点是简单易行，缺点是完全排除了其他隶属度较小的控制量的影响和作用，没有充分利用取得的同息。武汉科技大学信息科学与工程学院3. 2. 2模糊控制算法TJ武汉科技大学信息科学与工程学院(2) 加权平均判决法n工u =为了克服最大隶属度法的缺点，可以采用加权平均 判决法，即(3

34、.25)工Qg)Z=1L T7, 0.1 0.8 1.0 0.8 0.1 nl J2 3 4 5 6 J2 x 0.1 + 3 x 0.8 + 4 x 1.0 + 5 x 0.8 + 6 x 0.1jj = 40.1 + 0.8 +1.0 + 0.8 + 0.1TJ武汉科技大学信息科学与工程学院TJ武汉科技大学信息科学与工程学院TJ武汉科技大学信息科学与工程学院壬3.2.2模糊控制算法TJ武汉科技大学信息科学与工程学院o模糊控制表可以离线求出，作为文件存储在计算机中，计算机实时控制时只要将A/D转换得到的偏差和偏差变化ec进行量化，得到相应的等级E和EC、然后从文件中直接查询所需采取的控制策略

35、。5. 模糊控制表模糊关系.模糊推理以及模糊判决的运算可以离线 进行，最后得到模糊控制器输入量的量化等级匚EC与 输出量即系统控制量的量化等级之间U的确定关系，这 种关系通常称为“控制表”。对应于前面介绍的21条控 制规则的“控制表”如表3.5所列3. 2. 2模糊控制算法U表35模秫控制表債11 丿 EC.-A-5.、_4“3.12.i1 .iCh+1、+2.+丸+4,+5“+6“6、7.,6,7.,6.7,7,7.,4,4,2.0,0-0,5.16“6,&6.、6、6,6“4,4>2、0.0.、On-4,7.,6,7.,6,7i7,7.,4,4,2、0,0、0,3.1九6,&

36、amp;6.、6、6,6. j3.1厶、订-la1“Li2.i4、4,4.5.n4.4,4.0,0,-I,-1.,l.il.i4.4,4.5n4,4,1、0,0,0、3/i-2.Li-0.14.、4.,4.-,5.1L,Q,-l.n-1.,-I,-4,一丄-4,+0.144,4n5.nL、1,0.-in-1、-L,-4.-4,7、+1.12.、2.12,2.、0,0,-1.,-4.-4.、-3.i-4.-4,+2.1Inr1.2、th3.1-4.-4、-4、J.1-4.-4,-4,+3.i0.H0,S0.、-齐3.1-4、-6.-4,-6、-6.+4,0.,0,0.,-2.,-4.-4.-7.i_7.、-7.n-6,-7.17i+5.,0、0,0.-2“-4.7、-6“-6、-6,-6.-6.0,0,0,-2“-4.-7.-7.-6-7n-6,一人f -TJ武汉科技大学信息科学与工程学院6. 确定实际的控制量显然，实际的控制量%应为从控制表中查到的量化等级£屎 以比例因子。设实际的控制量的变化范围为禺刃，量 化等级为-仏-斤+ 1,0,n-1, n ,则实际的控制量应为a + b b_ au =+U2 2n若。=