基于单片机系统的模糊控制算法及其优化
采用单片机与模糊推理算法实现具有自校正能力的模糊控制器设计
采用单片机与模糊推理算法实现具有自校正能力的模糊控制器设计1 引言模糊控制系统是基于的控制系统模糊逻辑-分析的一个数学系统模式输入价值根据逻辑承担连续的价值在0和1之间的可变物，与古典对比或数字式逻辑，动手术在二者之一的离散值0和1 （真实和错误）。
模糊逻辑是用途广泛在机器控制。
期限启发有些怀疑，听起来等效与“未完成的逻辑”或“伪造逻辑”，但“模糊的”部分在方法不提到缺乏严峻，宁可到事实介入的逻辑可能应付模糊的概念-不可能被表达如“真实”或“错误”的概念，但是宁可和“部份地配齐”。
虽然基因算法并且神经网络可执行作为模糊逻辑在许多情况下（实际上，某些神经网络可以证明数学上是等值对某些模糊逻辑系统［1］），模糊逻辑有好处对问题的解答可以被熔铸用人工操作能了解的术语，因此他们的经验可以用于控制器的设计。
这使它更加容易机械化已经由人成功地执行的任务。
模糊控制（Fuzzy Control）是目前自动控制研究中活跃而富有成果的领域之一，模糊理论是当前能用来对信息进行软处理的最新技术，可以将人的定性思维和判断方法定量化为适合计算机处理的过程，使计算机能判断像“大概”、“轻”这样的模糊信息。
模糊控制是基于规则的智能控制方式，它不依赖于被控对象的精确数学模型，特别适合对具有多输入一多输出的强耦合性、参数的时变性、严重非线性与不确定性的复杂系统或过程的控制，且控制方法简单，鲁棒性好。
将模糊控制技术应用于一般的电子产品在国外已是很普遍的现象，单片机常用的控制器件，把二者结合起来，可使控制器的性能指标达到最优的目的。
本文就是通过利用单片机作为平台，围绕模糊控制规则，以模糊推理算法作为控制系统核心，开发出具有自校正能力的通用的模糊控制器。
最后以一个温度监控系统为实例介绍了系统的软硬件设计。
2 模糊控制系统的组成及原理2.1 模糊控制系统的基本组成与原理。
基于单片机模糊PID控制算法实验设计
摘要自动控制理论实验主要任务是通过实验，使学生掌握自动控制的基本原理和方法，在熟练掌握各种校正方法设计原则的基础上，加强对控制理论的理解和认识，将理论与实践有机地结合起来，提高分析问题及解决问题的能力。
本设计是在原有实验箱的基础上，根据常规的PID控制，开发新型的模糊控制实验内容。
实验中的控制器为C8051F330单片机，通过上位机C语言开发环境，将代码写入单片机进行控制。
其算法采用将常规PID控制与模糊控制相结合的控制策略，运用模糊推理思想，根据不同的误差e及误差变化率ec对PID三个参数Kp，Ki及Kd进行实时优化，达到最优控制。
最终实现模糊PID 控制算法。
由于原有单片机内存的限制，在经过多次实验后，选取了两个模糊控制规则表对搭建的三阶被控对象进行算法验证，实验表明模糊控制和原有常规PID 控制比较，明显提高了系统的控制性能。
关键词：单片机，PID控制，模糊控制AbstractThe main task of automatic control theory’s experiments is to help students master basic principles and methods of automatic control theory by experiment. Based on mastering various correction methods, it helps to enhance understanding and awareness towards control theory, to integrate theory with practice , and to enhance the analysis of problems and problem-solving abilities.The design is based on the original test case, according to the conventional PID control , to develop new fuzzy control experiments. They are cored by the MCU C8051F330, by using C language development environment and writing codes into the MCU. The algorithm combines conventional PID control and fuzzy control together, and uses fuzzy reasoning to optimize three PID parameters Kp, Ki and Kd for real-time according to different error e and error change rate of ec, only to achieve optimal control. Eventually fuzzy PID control algorithm is realized.Since the original MCU’s memory is limited , after a number of experiments ,two fuzzy control rule bases have been selected to do algorithm validation towards third-order plant. Experiments show that fuzzy control has increased system control performance obviously compared with conventional PID control.Keywords: MCU; PID control; fuzzy control目录第一章绪论 (1)1.1研究背景和研究意义 (1)1.2本文结构 (1)1.3本章小结 (2)第二章单片机原理 (3)2.1 单片机系统设计的基础 (3)2.1.1 理论储备 (3)2.1.2 单片机系统设计的内容 (3)2.2单片机控制系统总体方案的设计 (3)2.2.1设计方法总述 (3)2.2.2直接数字控制 (4)2.2.3数字化PID控制 (4)2.3单片机系统硬件设计 (4)2.3.1 存储器拓展 (5)2.3.2 模拟量输入通道的拓展 (5)2.3.3 模拟量输出通道的拓展 (5)2.3.4 开关量的I/O接口设计 (5)2.3.5 操作面板 (6)2.3.6 系统速度匹配 (6)2.3.7 系统负载匹配 (6)2.4单片机系统的软件设计 (6)2.4.1 保证可靠性 (6)2.4.2 软硬件折中问题 (7)2.4.3 应用软件的特点 (7)2.4.4 软件开发步骤 (7)2.5单片机控制系统的调试 (7)2.5.1 硬件调试 (7)2.5.2 软件调试 (8)2.5.3 硬件、软件仿真调试 (9)第三章PID控制器 (10)3.1.1闭环控制算法 (11)3.1.2 PID是比例(P)、积分(I)、微分(D)控制算法 (11)3.1.3比例(P)、积分(I)、微分(D)控制算法各有作用 (11)3.1.4控制器的P,I,D项选择 (11)3.1.5 公式 (13)3.1.6 PID算法流程图 (14)第四章基于单片机模糊PID控制算法实现 (15)4.1 模糊控制例子 (15)4.2基本原理 (18)4.3模糊控制器算法研究 (19)4.3.1输入值的模糊化 (19)4.3.2模糊控制规则表的建立 (19)4.4模糊控制算法的实现 (20)4.4.1 实验模糊表 (20)4.4.2 输入输出的隶属度函数 (22)4.4.3 去模糊化 (25)4.4.4 单片机上实现控制算法 (27)4.4.5 模糊规则表的选择 (27)第五章总结 (30)致谢 (32)参考文献 (33)附录 (34)第一章绪论1.1研究背景和研究意义自动控制理论实验提供的实验箱中，我们可以搭接不同的被控对象，通过给被控对象输入阶跃信号，在上位机界面上观察其阶跃响应曲线，根据曲线波形，我们可以判定被控对象是否稳定以及各种控制器对被控对象的控制性能如何等。
基于单片机和模糊控制
基于单片机的温室自动控制系统设计摘要：温度、湿度和coz浓度等是影响作物生长的重要环境因子，为有效进行作物生长的环境控制，针对日光温室的特点，以模糊控制理论为基础，计算机控制技术为平台，设计了一个基于模糊控制技术的计算机温室控制系统；介绍了以Pc机为上位计算机，Mcs一51单片机为核心的智能仪表为下位机的智能温室分布式测控系统的工作原理及主要功能；详细阐述了该系统的软、硬件实现方法；该套控制系统符合我国现阶段的国情且能很好地满足生产要求，成本低，运行可靠，便于推广应用。
关键词：智能温室；计算机分布式自动控制系统；Rs～485通信网络；智能设备；模糊控制引言：智能化温室是集农业科技的高、精、尖技术和计算机自动控制技术于一体的先进的农业生产设施，是现代农业科技向产业转化的物质基础。
它能营造相对独立的作物生长环境，彻底摆脱传统农业对自然环境的高度依赖。
随着我国加入wTo，“科技兴省”是使我省在21世纪取得长足发展的必然选择，当然，农业也不例外，河南省作为一个农业大省，如何发展高效、节能、高科技农业以产出高质量、高附加值的农产品对于我省经济的发展起着举足轻重的作用。
目前，智能化温室控制系统的研究国内已经受到重视，省内已有采用工控机为控制手段的成套设备，并已投入使用，但其控制成本高，性价比低。
本文结合我国国情和生产要求，以单片机为控制核心，研制了智能化温室控制系统，其成本较工控机要低，运行可靠，便于大批量推广。
l控制系统原理与结构设计本系统原理结构框图如图l所示，它是一个小型的分布式数据采集与控制系统，是由数据采集工作站(下位机)和中心计算机(上位机)组成的控制系统。
其中数据采集工作站又由相应的传感器(如温度传感器、湿度传感器、C0z浓度传感器、光照度传感器等)、模拟量输入输出通道、开关量输出通道所组成。
工作站既可以独立完成各种信息的采集、预处理及存储任务，又可接受从中心计算机送来的控制参数设置，启动增温降温、加湿除湿、遮阳补光等调控设备．从而按不同要求调控温室的微气候环境。
基于单片机的水温恒温模糊控制系统设计
基于单片机的水温恒温模糊控制系统设计水温恒温在很多工业领域中都是非常重要的，比如在制造过程中需要严格控制水温以确保产品质量，或者在实验室中需要保持水温恒定以保证实验结果的准确性。
为了实现水温恒温，可以采用单片机控制系统进行模糊控制，以更好地调节水温并确保其恒定性。
一、系统设计1.系统组成该水温恒温模糊控制系统包括以下几个部分：1)传感器：用于实时监测水温，通常采用温度传感器来获取水温数据。
2)单片机：作为系统的核心控制部分，负责根据传感器采集的水温数据进行控制算法处理，并输出控制信号给执行器。
3)执行器：负责控制水温调节设备，比如加热器或制冷器，以使水温保持在设定的恒温值附近。
4)人机界面：用于设定水温的目标值、显示当前水温以及系统的工作状态等信息，通常采用液晶显示屏或LED灯来实现。
2.系统工作原理系统工作流程如下：1)单片机通过传感器获取实时水温数据，并与设定的恒温值进行比较。
2)根据实时水温和设定值之间的差异，单片机通过模糊控制算法计算出调节水温的控制信号。
3)控制信号送往执行器，执行器根据信号控制加热器或制冷器对水温进行调节。
4)单片机不断循环执行上述步骤，使水温保持在设定的恒温值附近。
二、模糊控制算法设计模糊控制算法是一种基于模糊逻辑进行推理和决策的控制方法，适用于非线性、不确定性系统的控制。
在水温恒温控制系统中，可以设计如下的模糊控制算法：1.模糊化：将实时水温和设定水温映射到模糊集合，通常包括“冷”、“适中”和“热”等。
2.模糊规则库：根据实际情况，设定一系列的模糊规则，描述实时水温和设定水温之间的关系。
3.模糊推理：通过模糊规则库，进行模糊推理，得到相应的控制信号。
4.解模糊化：将模糊推理的结果映射到实际的控制信号范围内，作为执行器的输入。
通过模糊控制算法设计，可以更加灵活地调节水温，适应各种复杂环境下的恒温控制需求。
三、系统实现在实际系统的实现中，首先需要选择合适的传感器，并设计好传感器的接口电路来获取水温数据。
基于单片机模糊PID控制算法实验设计
基于单片机模糊PID控制算法实验设计基于单片机的模糊PID控制算法是一种将模糊逻辑和PID控制相结合的控制方法。
模糊PID控制算法在许多工程和科学领域中具有广泛的应用，用于控制各种物理系统，例如机械系统、电子系统和化学系统等。
本文将介绍基于单片机的模糊PID控制算法的实验设计。
一、实验目的本实验旨在通过使用单片机实现模糊PID控制算法，控制一个虚拟物理系统的运动。
通过这个实验，我们可以了解模糊PID控制算法的原理和实现过程，并通过实验结果对其性能进行评估。
二、实验原理模糊PID控制算法是将模糊逻辑和传统的PID控制算法相结合而得到的一种控制方法。
PID控制算法是一种反馈控制方法，它通过测量和计算系统的误差，调整输出控制量，使得系统的运行状态能够接近期望状态。
模糊PID控制算法的原理是，在PID控制算法的基础上，使用模糊逻辑来处理模糊因素，使得控制系统能够对模糊因素有更好的适应性和鲁棒性。
模糊逻辑是对不确定性和模糊性进行建模和处理的一种方法，它能够通过模糊集合和模糊规则来描述和处理模糊因素。
在模糊PID控制算法中，首先使用一组模糊集合来表示误差和变化率的程度，然后建立一组模糊规则，通过模糊推理得到模糊控制量，最后将模糊控制量经过模糊解模糊化得到实际控制量。
这样，通过模糊逻辑的处理，能够使得控制系统对于模糊因素有更好的适应性和鲁棒性。
三、实验步骤1.设计一个虚拟物理系统，可以使用一个电机控制器和一个电机模拟器来模拟物理系统的运动。
2.根据虚拟物理系统的特性，确定控制系统的输入和输出变量，例如位置和速度。
3.设计一组模糊集合来表示位置和速度的程度，例如“远”、“近”、“大”、“小”等。
4.建立一组模糊规则，通过模糊推理得到模糊控制量。
5.设计一个PID控制算法，用于计算系统的误差和调整输出控制量。
6.将模糊控制量和PID控制量相结合，得到最终的实际控制量。
7.使用单片机编程语言，例如C语言，实现上述的模糊PID控制算法。
基于单片机的模糊控制方法及应用研究_毕业设计(论文)
毕业设计 [论文]题目：基于单片机的模糊控制方法及应用研究学院：电气与信息工程专业：自动化完成时间：2013年5月30日河南城建学院本科毕业设计（论文）摘要摘要模糊控制是智能控制的一个重要分支，它的最大特征是能将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的控制规则，然后用这些规则去控制系统。
在复杂的工业控制中，被控对象通常具有严重的纯滞后、时变性、非线性以及存在种类繁多的干扰，采用常规的PID控制方法，难以获得满意的静、动态性能。
模糊控制的本质是非线性控制和自适应控制，对于纯滞后的参数时变或模型不太精确的复杂控制系统，具有较强的鲁棒性。
本文从模糊控制的基础理论出发，对模糊控制器的设计方法、模糊控制的单片机实现方法进行了分析和对比研究，在此基础上建立了基于AT89C52单片机的太阳能热水器模糊控制系统。
其模糊控制规则能够比较有效地模仿人的经验，合理解决输出的强关联性问题。
然后利用模糊逻辑推理的方法，结合大量的数学运算，离线计算出了简洁方便的模糊控制查询表。
最后给出了模糊控制查询的单片机实现方法及模糊控制系统的核心控制部分的硬件电路和软件流程。
此外，利用仿真工具软件对所设计模糊控制器进行仿真以提高产品的可靠性，缩短设计时间。
关键词：模糊控制，太阳能热水器，单片机河南城建学院本科毕业设计（论文）ABSTRACTABSTRACTFuzzy Control is an important branch of Intelligent Contr01.It is a kind of control method based on roles,directly adopting language control rules according to the control experiences of local operators or knowledge from experts of this field.In the complicated industry controlled process,the controlled objects usually own the time delay,nonlinear,time—variant characteristic and exist the category of interferences.So,if the traditional PID control method is only used,the static and dynamic output capability is not very satisfying.The essence of fuzzy control could be good at controlling those complicated,nonlinear systems with the characteristic of the parameter drift,the inaccurate model and time delay because the essence of fuzzy control is nonlinear control and adaptive contr01.Fuzzy control makes the systems more stable and more robust.Starting with the basic theory of fuzzy control,the paper analyses and comparatively studies the design methods of fuzzy controller and the realization methods of fuzzy control,On the basis of which,a fuzzy control system based on AT89S51 integrated solar water heater is established.The fuzzy control rules can imitate the experience of person effectively.Then a concise and convenient fuzzy control lookup table is obtained off-line through fuzzy logic inference combined with complex mathematic computation.Finally the paper presents the realization method of software fuzzy control lookup and the hardware circuit and software flow chart of the main control part of the fuzzy control system.In addition,putting the simulation software into Use in the process of the Fuzzy Control,it is benefit to improving the reliability of the products and reducing the time of the products design.Key Words：fuzzy logic control(FLC),solar water heater,single micro-computer目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章绪论 (1)1.1 序言 (1)1.2 模糊控制的研究现状 (2)1.3 模糊控制的应用 (3)1.4 选题的目的、意义和主要内容 (4)第2章模糊控制的研究 (5)2.1 模糊控制的理论基础 (5)2.2 模糊控制的基本原理 (8)2.2.1 模糊控制的数学基础 (8)2.2.2 模糊控制系统的组成 (13)2.3 模糊控制理论的改进 (14)2.3.1 模糊控制与神经网络的融合 (15)2.3.2 模糊控制与遗传算法的融合 (15)2.3.3 专家模糊控制 (15)2.3.4 模糊系统建模及参数辨识 (16)第3章设计思想与方案 (17)3.1 方案选择 (17)3.2 论证分析 (17)第4章系统设计 (19)4.1 硬件设计 (19)4.1.1 铂电阻测温调理电路 (19)4.1.2 时钟电路 (22)4.1.3 复位电路 (23)4.1.4 A/D接口电路 (23)4.1.5 键盘输入电路 (24)4.1.6 显示电路 (25)4.1.7 温度控制电路 (26)4.2 软件设计 (26)4.2.1 A/D转换子程序 (27)4.2.2 键盘处理子程序 (29)4.2.3 温序标度变换模块 (29)4.2.4 显示子程序 (30)4.2.5 定时子程序 (30)4.2.6 量化子程序 (32)4.2.7 其他模块 (32)4.2.8 模糊运算子程序 (33)4.3 抗干扰设计与软件调试 (35)4.3.1 软件抗干扰措施 (35)4.3.2 软件调试 (36)第5章结论 (37)参考文献 (38)致谢 (39)附录A(仿真): (40)附录B(程序）： (1)第1章绪论1.1 序言1965年美国的伯克利加州大学教授扎德发表了著名的论文《Fuzzy Sets》，提出了模糊性问题，给出了其定量的描述方法，从而模糊数学诞生了。
单片机的模糊温度控制器的设计方案
基于单片机的模糊温度控制器的设计1 引言本文研究的被控对象为某生产过程中用到的恒温箱,按工艺要求需保持箱温100℃恒定不变。
我们知道温度控制对象大多具有非线性、时变性、大滞后等特性, 采用常规的PID 控制很难做到参数间的优化组合, 以至使控制响应不能得到良好的动态效果。
而模糊控制通过把专家的经验或手动操作人员长期积累的经验总结成的若干条规则,采用简便、快捷、灵活的手段来完成那些用经典和现代控制理论难以完成的自动化和智能化的目标, 但它也有一些需要进一步改进和提高的地方。
模糊控制器本身消除系统稳态误差的性能比较差, 难以达到较高的控制精度, 尤其是在离散有限论域设计时更为明显, 并且对于那些时变的、非线性的复杂系统采用模糊控制时, 为了获得良好的控制效果, 必须要求模糊控制器具有较完善的控制规则。
这些控制规则是人们对受控过程认识的模糊信息的归纳和操作经验的总结。
然而, 由于被控过程的非线性、高阶次、时变性以及随机干扰等因素的影响, 造成模糊控制规则或者粗糙或者不够完善, 都会不同程度的影响控制效果。
为了弥补其不足, 本文提出用自适应模糊控制技术,达到模糊控制规则在控制过程中自动调整和完善, 从而使系统的性能不断完善, 以达到预期的效果。
2 自调整模糊控制器的结构及仿真(1> 控制对象一般温度可近似用一阶惯性纯滞后环节来表示, 其传递函数为:式中: K———对象的静态增益。
Tc———对象的时间常数。
τ———对象的纯滞后时间常数。
本文针对某干燥箱的温度控制, 用Cohn-Coon 公式计算各参数得:K=0.181。
Tc=60。
τ=20。
( 2> 自调整模糊控制器的结构自调整模糊控制器的结构如图1 所示。
图1 带自调整因子的模糊控制器图中α为调整因子, 又称加权因子。
通过调整α值,可以改变偏差E 和偏差变化EC 对控制输出量U 的加权程度, 从而调整了控制规则。
但是, 若α值一旦选定, 在整个控制过程中就不再改变, 即在控制规则中对偏差、偏差变化的加权固定不变。
自动化控制系统中的模糊控制算法研究与优化
自动化控制系统中的模糊控制算法研究与优化摘要：自动化控制系统在现代工业领域中扮演着重要角色，而模糊控制算法是一种常用的自动化控制方法。
本文将对模糊控制算法在自动化控制系统中的研究与优化进行讨论。
引言：自动化控制系统的设计和实现对于提高工业生产效率、降低成本、提升产品质量具有重要意义。
模糊控制算法作为一种基于人类直观经验的控制方法，可以很好地处理复杂的非线性系统和模糊的输入输出关系。
本文将从模糊控制算法的基本原理入手，深入探讨其在自动化控制系统中的研究与优化方法。
一、模糊控制算法的基本原理1. 模糊集合与模糊逻辑：模糊集合是指元素具有隶属度的集合，模糊逻辑则是通过模糊集合来处理不确定性或模糊性的逻辑运算。
在模糊控制算法中，我们可以利用模糊集合和模糊逻辑来建立模糊规则库，帮助系统做出合理的控制决策。
2. 模糊推理与模糊推理机制：模糊推理是指根据已知的模糊规则和输入条件，通过一系列的逻辑运算推导出相应的输出。
在模糊控制算法中，模糊推理机制可以将模糊输入映射到模糊输出，进而完成自动化控制系统的控制任务。
二、模糊控制算法的优化方法1. 模糊规则库的优化：模糊规则库是模糊控制算法中的重要组成部分，其中包含了一系列模糊规则。
优化模糊规则库可以提高控制系统的性能和鲁棒性。
常用的优化方法包括：模糊规则提取、模糊规则剪裁、模糊规则的合并与分裂等。
2. 模糊控制器参数的优化：模糊控制器的性能直接受到其参数设置的影响。
通过优化模糊控制器的参数，可以提高控制系统的响应速度和稳定性。
常用的优化方法包括：模糊控制器参数整定、模糊控制器结构优化等。
3. 优化模糊推理机制：模糊推理机制是模糊控制算法中的关键环节，其优化可以提高模糊控制系统的控制精度和鲁棒性。
常用的优化方法包括：模糊推理方法的改进、模糊推理引擎的设计与优化等。
三、模糊控制算法在自动化控制系统中的应用1. 工业过程控制：模糊控制算法可以应用于各种工业过程的控制，例如温度控制、流量控制等。
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基于单片机系统的模糊控制算法及其优化
摘要：虽然模糊控制有很多优点，但是其算法还不是很丰富，而且已有的算法也大多有其局限性。
在本设计中使用的模糊算法，在基于简单查表法的基础上，结合自修正因子法的优势，再应用数学差值的方法来实现。
其算法简单明了、运算量小，完全能够满足设计要求。
关键词：模糊控制算法量化因子插值法
1传统模糊控制器的设计
在构建的模糊控制器，就是对专家知识和经验进行总结、归纳生成模糊控制规则，并对它们进行形式数学处理，形成模糊控制器的规则库。
据此建立模糊控制规则表。
根据上述论述计算出模糊关系R后，利用推理合成规则计算便可求得输出语言变量的模糊子集。
显而易见，规则表是体现本模糊控制系统模糊控制算法的最终结果。
查询表是温度模糊系统的模糊控制算法总表，把它存放到计算机的存储器中，并编造一个查找查询表的子程序。
虽然模糊控制有很多优点，但是其算法还不是很丰富，而且已有的算法也大多有其局限性。
所以，在本设计中使用的模糊算法，在基于简单查表法的基础上，结合自修正因子法的优势，再应用数学差值的方法来实现。
其算法简单明了、运算量小，完全能够满足设计要求。
2模糊控制算法的优化
2.1量化因子的自修正原则
实际输入采样值e(t)\de(t)\dt是连续变化的精确量，要将它们模糊化变为模糊量E、Ec就需要先乘以一定得良好因子Ke、Kec，得到E(t)、Ec(t)，如下式1、2所示；然后再对E(t)、Ec (t)取整即可得E、Ec。
E (t) =Ke×e(t) (1)
Ec (t) =Kec×de (t) (2)
同样，要将模糊输出值U转化为实际的控制量u(t)输出，也需要乘以一定的量化因子Ku，如下式3所示。
u (t) =Ku×U (3)
因而，量化因子的大小直接决定了控制系统的性能指标，其总的规则如下：
*Ke越大，稳态误差就越小，系统的响应也就越快，然而超调量也会随之增加，甚至可能产生振荡；而Ke越小，其效果相反；
*Kec越大，系统快速性将降低，而超调量则会减小，对偏差变化率的灵敏度就会加大；反之，若Kec越小，其效果相反；
*Ku越大，系统响应越快，超调量也会加大，收敛性也就随之降
低；如果Ku越小，其效果相反。
根据以上规则，为了改善系统性能，使得控制系统既有快速的动态响应又有良好的稳态精度，同时还能自适应系统过程参数的变化，就需要使控制器能根据被控系统偏差绝对值e (t) 的大小，按照规则自动在线修改和调整量化因子。
确定了以上规则后就可以根据具体情况在遵循上述规则的前提下选择各量化因子的变化曲线。
在实际应用中，为了简便起见，各量化因子的自修正曲线可以采用折线形式，本文使用以下公式：Ke=KeO+kl e(t)
Em\2 (4)
Kec=Kec0 当o< e(t) <Em\2 (5)
Kec=KeO-k2 e(t) 当e(t)>Em／2
Ku=KuO-k3 e(t)
以上各式中，Kec0、Ke0、Ku0分别是偏差为O时Kec、Ke、Ku的值；Em是系统允许的最大误差；kl、k2、k3则是3个可根据系统的具体情况而整定的系数。
2.2插值法
由于进行极大极小合成运算时，在对连续的精确量进行模糊化过
程中信息量严重损失，为了进一步改善系统性能，需要想办法增加系统信息量，为此引入数学中的线性插值法。
线性插值的公式如式8所示
Y(X)=Yi+(Yi+l-Yi)Ai+l(X) (8)
2.3优化算法的计算步骤
按照极大极小合成原理离线计算出控制量表，并存储在单片机中；
将被控对象的输出量与给的值相减，得出偏差e(t)和偏差变化率de(t)\dt即Ec(t)；然后根据偏差绝对值 e (t) 的大小，由式4到7求出各量化因子的大小，再根据式4到7对e(t)和Ec (t)进行量化，求得E(t)、Ec(t)；
{根据上一步求出的E(t)、Ec (t)，确定其在模糊控制量表中所对应的理论域[Ei，Ei+l]和[Ecj，Ecj+l]，并从模糊控制量表中查出对应得Ui，j、Ui+l，j和Ui+l，j、Ui+l，j+l，再安式1 2、1 3计算出Ai+l(E)和AJ+1(Ec)，最后全部代入到式9到1 3，得到模糊量输出U(t)；
将模糊量输出U(t)乘以Ku就能得到控制量的输出u(t)
3小结
通过对智能控制算法的应用研究，算法的优化，以及仿真实验进
一步证明了只能控制算法设计的特点：
(1)算法简单实用，本质上不依赖于系统的数字模型；
(2)可充分利用单片机的软件资源，可靠性高，开发速度快；
(3)克服了传统PID控制器操作的困难，提高了系统的智能化程度；
(4)模糊PID控制器棒性好，具有专家控制器的特点，并可推广应用于其它工作领域。
该方法能使系统的结构简单化，操作灵活化，并可增强可靠性和适应性，提高控制精度和鲁棒性，特别容易实现非线性化控制。