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本人热衷于各种的开发板的开发#xff0c;同时更愿意将其实现到具体项目中。

秉承以上原则#xff0c;发现大家的重心都放在开发中的环境构建过程#xff0c;缺少了不少实际应用场景的运用同时更愿意将其实现到具体项目中。

秉承以上原则发现大家的重心都放在开发中的环境构建过程缺少了不少实际应用场景的运用虽然环境搭建确实痛苦。

本文主要使用XR806的FreeRTOS到实际的机器人控制应用中并实现部署模糊控制器。

环境搭建本文简要略写大家可以看社区其它优秀的文章。

文章中应用到的无线控制和多维状态机两个重要的开发应用会在后面的文章中陆续更新。

使用环境

基于XR806——FreeRTOS为项目主控部署先进模糊控制器实现对于竞技机器人的机构控制和定位控制等。

软硬件框架

继电特性的非线性控制此时使用继电整定法的Z-N临界比例度法去建立模糊域。

控制器类型KPTnTvKiKdP0.5*Kμ————PD0.8*Kμ—0.12*Tμ—KP*TnPI0.45*Kμ0.85*Tμ—KP/Tn—PID0.6*Kμ0.5*Tμ0.12*TμKP/

TnKP*Tn

模糊推理的核心就是计算出E和EC的隶属度。

同时把E和EC分为多种子集情况负最大NB负中NM负小NS零ZO正小PS正中PM正大PB等七种情况。

然后计算E/EC种子集的隶属度。

清晰化

进行模糊推理后可以根据计算的隶属度建立模糊规则表实现对输出值的清晰化。

对应到应用层的输出函数实现控制输出。

FOC控制

//连续三次都越过则说明真的越过了{pid.Pv_position

DOWN;

pid.Sv))//刚才在下方现在在上方{heat_cnt;if(heat_cnt

//连续三次都越过则说明真的越过了{pid.Pv_position

UP;

}/*****************开始计算强行振荡的周期****************************/

2)(start_cnt

pid.Autotune_Cnt;printf(start_time

%d\r\n,

pid.Autotune_Cnt;printf(start_time

%d\r\n,

end_cnt);}if(pid.Zero_Across_Cnt

4){

KpFuzzy[7]{0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0};

if(erreRule[0])

(eRule[1]-err)/(eRule[1]-eRule[0]);

else

(eRule[4]-err)/(eRule[4]-eRule[3]);

else

(eRule[5]-err)/(eRule[5]-eRule[4]);

else

(eRule[6]-err)/(eRule[6]-eRule[5]);

else

errchange)/(ecRule[1]-ecRule[0]);

pec

errchange)/(ecRule[2]-ecRule[1]);

pec

errchange)/(ecRule[3]-ecRule[2]);

pec

(ecRule[4]-errchange)/(ecRule[4]-ecRule[3]);

pec3;

(ecRule[5]-errchange)/(ecRule[5]-ecRule[4]);

pec4;

(ecRule[6]-errchange)/(ecRule[6]-ecRule[5]);

pec5;

https://www.bilibili.com/video/BV1FN4y1C7fY/?aid874778769cid1302701130pagenull

整体定位控制

https://www.bilibili.com/video/BV1NN411t7Fy/?aid492262076cid1302702003pagenull