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基于S12的模糊控制调试心得
夜随风舞 2008-8-5
小可不才在博客发了一篇有关S12的模糊控制的日志(《MC9S12DG128模糊控制崩溃之旅》)。并跟一些志同道合的网友展开了较为深入的讨论。现应部分网友同仁的要求将我调试成功的心得体会写在如下,由于本人也只是懂得一些皮毛,而且有很多问题并未深究,难免有不妥或错误之处,还请各位包涵并指正,谢谢!
在此以飞思卡尔智能小车的方向控制为例,文中可能会提到一些变量,但不会对该变量作深入的探究,敬请原谅!
首先必须明确你的被控量是什么?它的变化范围(即论域)多大?它是不是可以由S12的模糊机输出?隶属度函数是什么类型的?
然后是模糊控制的两个输入量是什么?它们的论域是多大?是否要量化?隶属度函数是什么类型的?
在这里,被控量是小车转角,向上回朔是舵机的转角,再向上就是用来控制舵机的PWM波的占空比,也就是说你的被控量是PWM波的占空比;一旦你的舵机安装方式确定后,小车前轮的左右极限转角也就定死了,也就是说你的PWM波的占空比的变化范围也就确定了,即被控量的论域确定了,以我的为例是1225到1725,显然S12的模糊机无法直接输出这么大的数值,在此对于输出量的隶属度函数我选用的是单值的,对应9个等级(0-8),即对应9个PWM占空比值,即对应9个角度值。模糊语言等级、输出等级以及实际PWM占空比值的对应关系如下。
该对应关系在代码中就是:
//输出角度等级的隶属度函数
const uchar OUTPUT_MFS[9]={
0,1,2,3,4,5,6,7,8
};
如果说你要的输出量是一个浮点型的,即带小数。我通常采用的方法是将输出量同比增大10倍或是100倍,如果允许增大那么多倍的话。这样你的输出就可以是uchar的拉,要还原成小数的话,只要在后续的运算中相应地除以10或100.
输出确定之后,你可以先不管模糊控制的中间过程,而是应该先确定你的控制输入量。在此选择了赛道黑线的弯曲程度(curve)以及车体的位置(av_loca)。经实际测量发现它们的论域分别是curve:-32—32;av_loca:0—80。当然我在测量时没有穷尽所有的情况,所以curve的论域可能比上面还要大,但是实际上用上面的论域来做控制以及足够了,因此在程序中加了一段防止论域溢出的代码。
//防止越界
if(curve < -32) curve = -32;
else if(curve > 32) curve = 32;
在建立输入量的隶属度函数时,我选用的是三角函数。至于为什么要选三角函数,它相对于其他类型的函数有什么优缺点并未深究。当划分好模糊等级后,便是量化输入,在此推荐将输入量经行量化,为什么要量化?我的理解是:由于有两个输入量,且它们的论域不一样,为了保证它们在进行模糊计算时的横、纵坐标的变化范围能保持一致,这样有利于计算前、后沿斜率。而且很多时候输入量是小数,那就更要量化了。仅是我个人的体会,或许不对。对于curve的量化过程如下:
fuzzy_input_1 = (uchar)((curve + 32) << 2);
同样要防止越界,因为uchar型的范围是0—255.由于如何建立一个较好的隶属度函数,实际上是比较难的,在此只是一个示意。
有关有网友提出精确的输入是如何对应到论域中去的。我的理解是这样:以上图为例,如果输入的精确值是6,那么它肯定对应就是小右这个等级,但是如果是4,那就要看4为小右的比例大还是零的比例大了。也就是说跟你的隶属度函数有关了。
好了,关于输入、输出量总结一下:确定它的论域;划分好它的模糊等级,通常跟主观经验和要求有关;做好量化及防止越界工作;隶属度函数的建立实际上很难,同样跟主观经验和要求有关,最好能用MATLAB仿真一下。
下面是我对于C语言的模糊代码格式的一些理解。
uchar FUZ_INS_1[18];
uchar FUZ_OUTS_1[9];
这样的写法是表示在FUZ_INS为首地址后预留18个字节或FUZ_OUT后预留9个字节的空间,为后续的模糊机推理时预备调度空间。
const uchar INPUT_MFS_1[18][4]={
0x00,0x10,0x00,0x20,
0x0c,0x20,0x10,0x10,
0x28,0x60,0x09,0x09,
0x5c,0x74,0x15,0x15,
0x6c,0x94,0x0d,0x0d,
0x8c,0xa4,0x15,0x15,
0xa0,0xd8,0x09,0x09,
0xd4,0xf4,0x10,0x10,
0xf0,0xff,0x20,0x00,
0x00,0x2d,0x00,0x11,
0x1e,0x3c,0x11,0x11,
0x2d,0x4b,0x11,0x11,
0x3c,0x5a,0x11,0x11,
0x4b,0xa5,0x05,0x05,
0x96,0xb4,0x11,0x11,
0xa5,0xc3,0x11,0x11,
0xb4,0xd2,0x11,0x11,
0xc3,0xf0,0x11,0x00
};
以上是两个输入量的隶属度函数的代码表示格式,实际上并不需要一定写成16进制的格式,写代码是直接写成10进制也可以。一行数据的含义是:起点、终点,前沿斜率、后沿斜率。
关于模糊规则库,它的建立很大程度上是根据调试经验来做的,不过能用MATLAB仿真一下最好。
const uchar RULE_START_1[406]={
(9*0)+0,(9*1)+0,0xfe,(9*0)+0+18,0xfe, //no.1
(9*0)+0,(9*1)+1,0xfe,(9*0)+0+18,0xfe, //no.2
(9*0)+0,(9*1)+2,0xfe,(9*0)+0+18,0xfe, //no.3
(9*0)+0,(9*1)+3,0xfe,(9*0)+1+18,0xfe, //no.4
(9*0)+0,(9*1)+4,0xfe,(9*0)+2+18,0xfe, //no.5
(9*0)+0,(9*1)+5,0xfe,(9*0)+2+18,0xfe, //no.6
(9*0)+0,(9*1)+6,0xfe,(9*0)+3+18,0xfe, //no.7
(9*0)+0,(9*1)+7,0xfe,(9*0)+3+18,0xfe, //no.8
(9*0)+0,(9*1)+8,0xfe,(9*0)+4+18,0xfe, //no.9
我的理解:“0xfe”是前件与后件的分隔符,“0xff”是规则库结束符。对于上面某一行规则的第二个“0xfe”是否要该成“0xff”,暂时还没有做实验,不过我最终程序中的格式是“0xfe”。还有诸如“(9*0)+0”是完全合法的。其他等我做完试验会立即发布最新调试心得。 |
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