使用chatGPT写单片机程序 -

#include <reg51.h>
#define ADC_CS P1_0
#define ADC_CLK P1_1
#define ADC_DIN P1_2
#define ADC_DOUT P1_3
// 巴特沃斯滤波器参数
float b0 = 0.0025; // b0系数
float b1 = 0.005; // b1系数
float b2 = 0.0025; // b2系数
float a1 = -1.8227; // a1系数
float a2 = 0.8316; // a2系数
// 状态变量
float x[2] = {0.0, 0.0}; // 巴特沃斯滤波器输入状态变量
float y[2] = {0.0, 0.0}; // 巴特沃斯滤波器输出状态变量
// PID控制参数
float kp = 0.0; // 比例系数
float ki = 0.0; // 积分系数
float kd = 0.0; // 微分系数
// 模糊PID控制参数
float e_last = 0.0; // 上一次误差
float ec[3] = {0.0, 0.0, 0.0}; // 误差变化率数组
float u[3] = {0.0, 0.0, 0.0}; // 控制量变化率数组
float u_out = 0.0; // 控制量输出
// 延时函数
void delay(unsigned int n)
{
unsigned int i;
while (n--)
{
for (i = 0; i < 1000; i++);
}
}
// 发送24位指令并读取16位数据
unsigned int adc_read(void)
{
unsigned char i;
unsigned int data = 0;
// 发送指令
ADC_CS = 0;
ADC_CLK = 0;
ADC_DIN = 1;
delay(1);
ADC_CLK = 1;
delay(1);
ADC_CLK = 0;
delay(1);
ADC_DIN = 1;
delay(1);
ADC_CLK = 1;
delay(1);
ADC_CLK = 0;
delay(1);
// 读取数据
for (i = 0; i < 24; i++)
{
if (i < 16)
{
data <<= 1;
ADC_CLK = 1;
delay(1);
ADC_CLK = 0;
delay(1);
data |= ADC_DOUT;
delay(1);
}
else
{
ADC_DIN = 0;
ADC_CLK = 1;
delay(1);
ADC_CLK = 0;
delay(1);
ADC_DIN = 1;
delay(1);
}
}
ADC_CS = 1;
return data;
}
// 零点满度校正
void adc_zero_full_calibration(void)
{
unsigned int zero_code, full_code;
// 获取零点码值
ADC_CS = 0;
delay(1);
zero_code = adc_read();
ADC_CS = 1;
// 获取满量程码值
ADC_CS = 0;
delay(1);
full_code = adc_read();
ADC_CS = 1;
// 计算比例和偏移
float k = 4096.0 / (full_code - zero_code); // 计算比例系数
float b = -zero_code * k; // 计算偏移量
}
// 多点线性校正
void adc_multi_point_calibration(void)
{
unsigned char i;
unsigned int code[5] = {0x0000, 0x1000, 0x2000, 0x3000, 0x4000};
float volt[5] = {0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0};
float k[4], b[4];
for (i = 0; i < 4; i++)
{
k[i] = (volt[i + 1].volt[i]) / (code[i + 1] - code[i]); // 计算比例系数 b[i] = volt[i] - k[i] * code[i]; // 计算偏移量 } }
// 将电压转换为温度，根据具体传感器进行修改
float voltage_to_temperature(float voltage)
{
float temperature = (voltage - 0.5) * 100; // 线性转换
return temperature;
}
// 二阶低通巴特沃斯滤波器
float butterworth_filter(float input)
{
float output = b0 * input + b1 * x[0] + b2 * x[1] - a1 * y[0] - a2 * y[1]; // 计算输出值
// 更新状态变量
x[1] = x[0]; // 将当前输入值保存到x[1]中，用于下一次迭代时计算b1
x[0] = input; // 用当前输入值更新x[0]
y[1] = y[0]; // 将当前输出值保存到y[1]中，用于下一次迭代时计算a1
y[0] = output; // 用当前输出值更新y[0]
return output;
}
// 模糊PID控制函数
float fuzzy_pid_control(float setpoint, float process_value)
{
float e = setpoint - process_value; // 计算误差
float ec_now = e - e_last; // 计算当前误差变化率
// 计算当前权重
float w_e = 0.5; // 误差权重
float w_ec = 0.3; // 误差变化率权重
float w_u = 0.2; // 控制量变化率权重
// 计算模糊控制量
ec[2] = ec[1]; ec[1] = ec[0]; ec[0] = ec_now; // 更新误差变化率数组
u[2] = u[1]; u[1] = u[0]; // 更新控制量变化率数组
u[0] = kp * (w_e * e + w_ec * (ec_now + ec[1] + ec[2]) + w_u * (u[1] + u[2])) + // 计算P项
ki * (w_e * e + w_ec * ec_now + w_u * u[0]) + // 计算I项
kd * (w_e * e + w_ec * (ec_now - ec[1]) + w_u * (u[0] - u[1])); // 计算D项
// 更新上一次误差
e_last = e;
// 输出控制量
return u_out;
}
void main()
{
float setpoint = 25.0; // 设定温度
// 零点满度校正
adc_zero_full_calibration();
// 多点线性校正
adc_multi_point_calibration();
while (1)
{
// 抗干扰滤波 --> 巴特沃斯滤波器
unsigned int adc_result = adc_read(); // 获取ADC采样值
float voltage = (float)adc_result * k + b; // 转换为电压
float temperature = voltage_to_temperature(voltage); // 将电压转换为温度
float filtered_temp = butterworth_filter(temperature); // 进行抗干扰滤波
// 模糊PID控制
float output = fuzzy_pid_control(setpoint, filtered_temp);
// 输出控制信号
// TODO: your code here
}
}

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