功能描述：
下面重点讲一下模糊PI/PID控制器的设计流程，其基本理论如需所示：
这里，我们所采用的模糊PI的控制方式，可以实现实时参数更新，从而改善控制系统的控制性能，提高控制系统的稳定性和高精度性。
模糊集、论域及隶属度函数的确定
本系统，考虑到控制规则的实际情况，本课题选择7个模糊语言作为模糊规则的基本语句，这里主要为NB (负大)、NM (负中)、NS (负小)、ZO (零)、PS (正小)、PM (正中)、PB (正大)。这里选择的模糊变为输入误差E，输入误差变化率Ec，输出变量和。
输入E、EC和输出的模糊集论域采用Mamdani类型，模糊语言集合为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，在MATLAB中，使用模糊函数编辑工具设计上述讲述的模糊模糊集和隶属函数。常用的隶属函数有梯形分布、三角形分布和正态分布等。
隶属函数的类型决定了系统的控制性能，隶属函数中的曲线斜率越大，其模糊分辨率就越高，系统的控制性能就越低，隶属函数中的曲线斜率越小，其模糊分辨率就越低。系统的控制性能就越高，系统稳定性就越高。
模糊控制规则
模糊控制规则表建立的基本原则为，当误差较大的时候，应尽快的消除误差，而当误差较小的时候，应消除可能存在的超调。就是说，如果实际值和和期望值的偏差负大，而且偏差变化率为负中时，则需要使得Id的输出量为正大。由模糊语言的等级可以得知，模糊控制规则有49条模糊条件语句。
反模糊化
所谓的反模糊化，就是根据模糊推理规则计算出控制器的输出，在通常情况下，反模糊算法主要有加权平均法、限幅元素平均法等算法。
通过MATLAB中的模糊规则的设计方法，可以得到模糊规则的三维效果图，这个三维效果图中的纵坐标表示的是模糊控制器输出控制量u的曲面。其仿真效果如图3所示。
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