功能描述：
下面重點講一下模糊PI/PID控制器的設計流程，其基本理論如需所示：
這里，我們所采用的模糊PI的控制方式，可以實現實時參數更新，從而改善控制系統的控制性能，提高控制系統的穩定性和高精度性。
模糊集、論域及隸屬度函數的確定
本系統，考慮到控制規則的實際情況，本課題選擇7個模糊語言作為模糊規則的基本語句，這里主要為NB (負大)、NM (負中)、NS (負小)、ZO (零)、PS (正小)、PM (正中)、PB (正大)。這里選擇的模糊變為輸入誤差E，輸入誤差變化率Ec，輸出變量和。
輸入E、EC和輸出的模糊集論域采用Mamdani類型，模糊語言集合為{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，在MATLAB中，使用模糊函數編輯工具設計上述講述的模糊模糊集和隸屬函數。常用的隸屬函數有梯形分布、三角形分布和正態分布等。
隸屬函數的類型決定了系統的控制性能，隸屬函數中的曲線斜率越大，其模糊分辨率就越高，系統的控制性能就越低，隸屬函數中的曲線斜率越小，其模糊分辨率就越低。系統的控制性能就越高，系統穩定性就越高。
模糊控制規則
模糊控制規則表建立的基本原則為，當誤差較大的時候，應盡快的消除誤差，而當誤差較小的時候，應消除可能存在的超調。就是說，如果實際值和和期望值的偏差負大，而且偏差變化率為負中時，則需要使得Id的輸出量為正大。由模糊語言的等級可以得知，模糊控制規則有49條模糊條件語句。
反模糊化
所謂的反模糊化，就是根據模糊推理規則計算出控制器的輸出，在通常情況下，反模糊算法主要有加權平均法、限幅元素平均法等算法。
通過MATLAB中的模糊規則的設計方法，可以得到模糊規則的三維效果圖，這個三維效果圖中的縱坐標表示的是模糊控制器輸出控制量u的曲面。其仿真效果如圖3所示。
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