#include"fuzzy_controller.h"
Fuzzy_controller::Fuzzy_controller(float e_max,float de_max,float u_max):
target(0),actual(0),emax(e_max),demax(de_max),umax(u_max),e_mf_paras(NULL),de_mf_paras(NULL),u_mf_paras(NULL)
{
e=target-actual;
e_pre=0;
de=e-e_pre;
Ke=(N/2)/emax;
Kde=(N/2)/demax;
//Ke = emax/(N / 2);
//Kde = demax/(N / 2);
Ku=umax/(N/2);
mf_t_e="trimf";
mf_t_de="trimf";
mf_t_u="trimf";
}
Fuzzy_controller::~Fuzzy_controller()
{
delete [] e_mf_paras;
delete [] de_mf_paras;
delete [] u_mf_paras;
}
//三角隶属度函数
float Fuzzy_controller::trimf(float x,float a,float b,float c)
{
float u;
if(x>=a&&x<=b)
u=(x-a)/(b-a);
else if(x>b&&x<=c)
u=(c-x)/(c-b);
else
u=0.0;
return u;
}
//正态隶属度函数
float Fuzzy_controller::gaussmf(float x,float ave,float sigma)
{
float u;
if(sigma<0)
{
cout<<"In gaussmf, sigma must larger than 0"<<endl;
}
u=exp(-pow(((x-ave)/sigma),2));
return u;
}
//梯形隶属度函数
float Fuzzy_controller::trapmf(float x,float a,float b,float c,float d)
{
float u;
if(x>=a&&x<b)
u=(x-a)/(b-a);
else if(x>=b&&x<c)
u=1;
else if(x>=c&&x<=d)
u=(d-x)/(d-c);
else
u=0;
return u;
}
//设置模糊规则
void Fuzzy_controller::setRule(int rulelist[N][N])
{
for(int i=0;i<N;i++)
for(int j=0;j<N;j++)
rule[i][j]=rulelist[i][j];
}
//设置模糊隶属度函数的类型和参数
void Fuzzy_controller::setMf(const string & mf_type_e,float *e_mf,const string & mf_type_de,float *de_mf,const string & mf_type_u,float *u_mf)
{
if(mf_type_e=="trimf"||mf_type_e=="gaussmf"||mf_type_e=="trapmf")
mf_t_e=mf_type_e;
else
cout<<"Type of membership function must be \"trimf\" or \"gaussmf\" or \"trapmf\""<<endl;
if(mf_type_de=="trimf"||mf_type_de=="gaussmf"||mf_type_de=="trapmf")
mf_t_de=mf_type_de;
else
cout<<"Type of membership function must be \"trimf\" or \"gaussmf\" or \"trapmf\""<<endl;
if(mf_type_u=="trimf"||mf_type_u=="gaussmf"||mf_type_u=="trapmf")
mf_t_u=mf_type_u;
else
cout<<"Type of membership function must be \"trimf\" or \"gaussmf\" or \"trapmf\""<<endl;
e_mf_paras=new float [N*3];
de_mf_paras=new float [N*3];
u_mf_paras=new float [N*3];
for(int i=0;i<N*3;i++)
e_mf_paras[i]=e_mf[i];
for(int i=0;i<N*3;i++)
de_mf_paras[i]=de_mf[i];
for(int i=0;i<N*3;i++)
u_mf_paras[i]=u_mf[i];
}
//实现模糊控制
float Fuzzy_controller::realize(float t,float a)
{
float u_e[N],u_de[N],u_u[N];
int u_e_index[3],u_de_index[3];//假设一个输入最多激活3个模糊子集
float u;
int M;
target=t;
actual=a;
e=target-actual;
de=e-e_pre;
e=Ke*e;
de=Kde*de;
if(mf_t_e=="trimf")
M=3; //三角函数有三个参数
else if(mf_t_e=="gaussmf")
M=2; //正态函数有两个参数
else if(mf_t_e=="trapmf")
M=4; //梯形函数有四个参数
int j=0;
for(int i=0;i<N;i++)
{
u_e[i]=trimf(e,e_mf_paras[i*M],e_mf_paras[i*M+1],e_mf_paras[i*M+2]);//e模糊化,计算它的隶属度
if(u_e[i]!=0)
u_e_index[j++]=i; //存储被激活的模糊子集的下标,可以减小计算量
}
for(;j<3;j++)u_e_index[j]=0;
if(mf_t_e=="trimf")
M=3; //三角函数有三个参数
else if(mf_t_e=="gaussmf")
M=2; //正态函数有两个参数
else if(mf_t_e=="trapmf")
M=4; //梯形函数有四个参数
j=0;
for(int i=0;i<N;i++)
{
u_de[i]=trimf(de,de_mf_paras[i*M],de_mf_paras[i*M+1],de_mf_paras[i*M+2]);//de模糊化,计算它的隶属度
if(u_de[i]!=0)
u_de_index[j++]=i; //存储被激活的模糊子集的下标,可以减小计算量
}
for(;j<3;j++)u_de_index[j]=0;
float den=0,num=0;
for(int m=0;m<3;m++)
for(int n=0;n<3;n++)
{
num+=u_e[u_e_index[m]]*u_de[u_de_index[n]]*rule[u_e_index[m]][u_de_index[n]];
den+=u_e[u_e_index[m]]*u_de[u_de_index[n]];
}
u=num/den;
u=Ku*u;
if(u>=umax) u=umax;
else if(u<=-umax) u=-umax;
e_pre=e;
return u;
}
void Fuzzy_controller::showMf(const string & type,float *mf_paras)
{
int tab;
if(type=="trimf")
tab=2;
else if(type=="gaussmf")
tab==1;
else if(type=="trapmf")
tab=3;
cout<<"函数类型:"<<mf_t_e<<endl;
cout<<"函数参数列表:"<<endl;
float *p=mf_paras;
for(int i=0;i<N*(tab+1);i++)
{
cout.width(3);
cout<<p[i]<<" ";
if(i%3==tab)
cout<<endl;
}
}
void Fuzzy_controller::showInfo()
{
cout<<"Info of this fuzzy controller is as following:"<<endl;
cout<<"基本论域e:["<<-emax<<","<<emax<<"]"<<endl;
cout<<"基本论域de:["<<-demax<<","<<demax<<"]"<<endl;
cout<<"基本论域u:["<<-umax<<","<<umax<<"]"<<endl;
cout<<"误差e的模糊隶属度函数参数:"<<endl;
showMf(mf_t_e,e_mf_paras);
cout<<"误差变化率de的模糊隶属度函数参数:"<<endl;
showMf(mf_t_de,de_mf_paras);
cout<<"输出u的模糊隶属度函数参数:"<<endl;
showMf(mf_t_u,u_mf_paras);
cout<<"模糊规则表:"<<endl;
for(int i=0;i<N;i++)
{
for(int j=0;j<N;j++)
{
cout.width(3);
cout<<rule[i][j]<<" ";
}
cout<<endl;
}
cout<<endl;
cout<<"误差的量化比例因子Ke="<<Ke<<endl;
cout<<"误差变化率的量化比例因子Kde="<<Kde<<endl;
cout<<"输出的量化比例因子Ku="<<Ku<<endl;
cout<<"设定目标target="<<target<<endl;
cout<<"误差e="<<e<<endl;
cout<<endl;
}