原创 MC9S12DG128模糊控制崩溃之旅

MC9S12DG128模糊控制崩溃之旅<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />

夜随风舞

<?xml:namespace prefix = st1 ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:smarttags" />Tuesday, May 06, 2008

　　在BLOG上允诺要写有关模糊控制的内容很长时间了，一直未兑现。今天工作稍闲，想起了承诺，所以就开始敲起了键盘。不过，首先得声明，本人并非学自动控制相关专业的，只不过是由于“项目”需要做起了模糊控制，所以有不足或是错误之处，敬请谅解！呵呵……热烈欢迎相关的讨论。

　　另外，之所以将题名选为“MC9S12DG128模糊控制崩溃之旅”，是因为我前前后后调试了几近一个月才有点头绪，所以是够崩溃的。好了，言归正传。

　　首先，简单介绍一下模糊控制。

l        模糊控制以模糊集合理论为基础，而模糊集合靠隶属度函数来描述。至于什么是“模糊集合理论”，什么是“隶属度函数”。请网友查找相关的网页或书籍。在此不作深入的说明。

l        模糊推理方式

1.        IF A THEN B

2.        IF A THEN B ELSE C

3.        IF A AND B THEN C

第三种表达有得最多，而且在这里我用的也是这个。通常在实际应用中

以A表示误差，用B表示误差变化率，而C则是控制量。

l        模糊控制步骤

<?xml:namespace prefix = v ns = "urn:schemas-microsoft-com:vml" />

现在稍稍介绍一下我的系统，我的系统是基于Freescale公司MC9S12DG128的一个随动系统，要求能跟随目标的变化而作相应的角度，速度的变化。D系列的产品具有模糊推理的功能，有模糊指令集，而且有模糊机例程。而我正是在该模糊机例程的基础上做的模糊控制。下面是该模糊机的例程代码。

#include "syf.h"

uchar FUZ_INS[18];

uchar FUZ_OUTS[9];

const uchar INPUT_MFS[18][4]={

                             //trend

                             0,4,0,20,

                             2,10,10,10,

                             6,14,10,10,

                             12,22,10,8,

                             15,25,8,8,

                             18,28,8,10,

                             26,34,10,10,

                             30,38,10,10,

                             36,40,20,0,

                             //av_line                            

                             0,5,0,8,

                             0,10,8,8,

                             5,15,8,8,

                             10,20,8,8,

                             15,25,8,8,

                             20,30,8,8,

                             25,35,8,8,

                             30,40,8,8,

                             35,40,8,0                            

                             };

const uchar OUTPUT_MFS[9]={

                             0,1,2,3,4,5,6,7,8

                           };

const uchar RULE_START[406]={

                            //no.1

                            (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)+1+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)+2+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

                            ……

                            0xff };

uchar fuzzy(uchar fuzzy_in_1,uchar fuzzy_in_2){

    char fuzzy_out;

    fuzzy_out = 0;

    __asm{

                        LDX    #INPUT_MFS    ;Point at MF definitions

                        LDY    #FUZ_INS      ;Point at fuzzy input table

                        LDAA   fuzzy_in_1 ;Get first input value

                        LDAB   #9            ;9 labels per input

            GRAD_LOOP:  MEM                  ;Evaluate one MF

                        DBNE   B,GRAD_LOOP   ;For 9 labels of 1 input

                        LDAA   fuzzy_in_2 ;Get the second input value

                        LDAB   #9            ;5 labels per input

            GRAD_LOOP1: MEM                  ;Evaluate one MF

                        DBNE   B,GRAD_LOOP1  ;For 5 labels of 1 input

                        LDAB   #9            ;Loop count

            RULE_EVAL:  CLR    1,Y+          ;Clear a fuzzy out & inc ptr

                        DBNE   b,RULE_EVAL   ;Loop to clr all fuzzy outs

                        LDX    #RULE_START   ;Point at first rule element

                        LDY    #FUZ_INS      ;Point at fuzzy ins And outs

                        LDAA   #$FF          ;Init A (and clears V-bit)

                        REV

            DEFUZ:      LDY    #FUZ_OUTS     ;Point at fuzzy outputs

                        LDX    #OUTPUT_MFS   ;Point at singleton positions

                        LDAB   #9            ;9 fuzzy outs per COG output

                        WAV                  ;Calculate sums for wtd av

                        EDIV                 ;Final divide for wtd av

                        TFR    Y,D           ;Move result to A:B

                        STAB   fuzzy_out       ;Store system output           

            }

   return (fuzzy_out);

}

　　上面的粗体部分是模糊机的例程，前面的数组是精确输入，精确输出和规则库。

　　一开始，我花了很多时间来消化这个例程，不好懂，主要是当时对模糊控制的过程不是很理解吧。然后就看了很多资料，后来也就好像是顿悟了一样，理解了什么是模糊控制。但是，光光理解了不行阿，还要形成代码，才行阿。就又接着看资料，找S12在这一块的论述，找例程等。最后，才形成了上面的代码。下面简要的说一下代码的格式为什么是那样的。在const uchar INPUT_MFS[18][4]中一行的数据的意思是“起始点坐标，终点坐标，前沿斜率，后沿斜率”。而在规则库中，                            “(9*0)+2,(9*1)+0,0xfe,(9*0)+0+18,0xfe, //no.1”，“oxfe”是分割标志，第一个前面是模糊输入表的8位偏移量，其后是输出表的8位偏移量。其实具体我的理解也不是很深。而且我在规则库这里还碰到一个问题，就是，在上面大家可以看到“(9*0)+0+18”，“(9*0)”好理解，因为输出的隶属度函数是一维数组，而“+0”表示的该一维数组中的第一位数，而其后的“+18”就不知道为何物了！而且我试过，如果输入的语言值只有7个话，那么后就应该改为“+14”，而且这里是“+18”也好，还是“+14”也好，它们对应的输出都只是单值函数，不是三角函数或是梯形的。但是如果要提高系统的控制精度的话，单值函数是胜任不了的，所以我尝试换成三角函数，但是，模糊不出来正确的结果。不知道有没有高手做过类似的，有没有碰到类似的问题。

最后，上面提出来的问题也没解决，只能是用单值函数暂时顶一下。然后我就手动输入精确值，看输出是否符合规则上的，是不是我想要的。很好，出来的精确值我很满意，然后，我就满怀信心的将我的系统放到实际的环境中，让它先采集目标的特定参数，然后再利用模糊来控制系统，结果始终就是出不来正确的结果。一开始，我以为是我的模糊有问题，就再次手动输入了一次精确值，输出正确。然后再实际测试目标的特定参数，也在其论域内，而且我可以确认的是我的隶属度函数的选取还是比较合理的。但为什么两单独测试都很正常，而结合在一起就不行了。很崩溃，当时真有不想用模糊控制的冲动，但我又觉得很不甘心。就仔细检查我的代码，后来发现是两个常量的值搞反掉了。但当时也不能肯定就是这个原因，抱着试一试的态度，把它们的值修改过来，重新整合系统，嘿，成了，能根据目标的变化而随动了。而且效果还不错。呵呵……

其实，调试一个月的模糊之后，感觉这个跟调试者的经验，对系统的理解度有很大的关系。而且隶属度函数啊，规则库啊，不都是调试者根据一定的理论基础结合实际经验获得吗？虽然我的模糊现在能起到一定的作用了，但是还不是很完善。尤其是上面的问题。

〔参考文献：单片嵌入式应用在线开发方法　邵贝贝　清华大学出版社〕

注：未经允许，请勿转载，虽然写得不怎样，呵呵……

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