背景
經典pid控制原理簡單，使用方便，適應性強的特點，但是缺點是精度低、抗干擾能力差等，因此爲了改善pid效果，我們希望pid的參數不是固定不變的，而是根據當前的系統狀態實時調整pid參數，於是就產生了很多自適應調參的方法，其中之一就是模糊PID控制方法。
模糊PID控制方法：以誤差e 和誤差變化率ec 作爲輸入，利用模糊規則進行模糊推理，查詢模糊矩陣表進行參數調整，來滿足不同時刻的 e和
ec對PID參數自整定的要求。即實時根據e和ec來調整pid參數。
模糊PID控制理論
這裏將以一個簡單的例子，按照步驟來講解
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模糊pid控制器有兩個輸入值，一個是偏差E，以及當前偏差和上次偏差的變化（差值）EC兩個值（連續系統就是偏差的微分）。
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我們要對這兩個值進行模糊化。首先我們需要先確定e和ec的值域，在這裏我們假設該e的區間爲-240到240，再假設ec的區間爲-40到+40。
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接着我們要對這兩個區間進行分段，便於模糊化。我現在將E的區間（-240 到 240）分成8段，因此需要7個分段點（不包含兩端端點），那麼這8段分別爲
-240 ~ -180，
-180 ~ -120 ，
-120 ~ -60，
-60 ~ 0，
0 ~ 60，
60 ~ 120，
120 ~ 180
180 ~ 240。
然後我們把7個分段點-180，-120，-60，0，60，120，180分別命名爲NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB表示（個人理解N爲negative，P爲positive，B爲big，M爲middle，S爲small，ZO爲zero）。例如，當e = 170時，此時的E屬於PM和PB之間，因此此時e既屬於pm也屬於pb，自然就會涉及到e屬於pm的程度和屬於pb的程度。E屬於PM（120）的百分比爲（180 - 170） / （180 - 120） = 1 / 6 ，而同理屬於PB（180）的百分比爲（170 - 120） / （180 - 120） = 5 / 6 。意思就是120到180進行線性分割了，E離PM和PB哪個更近，則隸屬於哪個就更大（當輸出值E大於180（PB）時，則隸屬度爲1，隸屬度值爲PB，即E完全隸屬於PB，同理當E小於 - 180 （NB）時也一樣）。
同理對EC進行模糊化，EC也會有他對應的NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB。
- 前面我們已經確定E和EC的隸屬和隸屬度，下面我們進行查表，這個表的名稱爲：模糊規則表
首先找到E的兩個隸屬，比如假設爲PM、PB，且假設E屬於PM的隸屬度爲a（a < 1），屬於PB的隸屬度爲（1 - a），再假設EC的兩個隸屬度爲NB、NM，且EC屬於NM的隸屬度爲b，則屬於NB的隸屬度爲（1 - b）。然後我們順着表差，就可以查到四個值：
比如上面這張圖我們查到四個值：ZO,ZO,ZO,NS,他們的概率分別爲：a（1-b），ab，（1-a）*（1-b），（1-a）*b，因此通過該模糊規則的輸出爲：ZO * a（1-b）+ ZO *ab+ ZO （1-a）（1-b）+NS * （1-a）*b。
注意：這裏的輸出對應的就是pid的三個參數，每個參數都有其對應的規則表，且規則表裏面的NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB是pid的三個參數各自的分段點！！！！！所以我們在開始前還需要對pid的三個參數進行分段！！！！
整個模糊PID控制流程
