2．3 模糊控制策略表的建立
    由第1．3节的论述可知，不同电源或者是相同电源在不同的使用情况下，其具体充电性能也是不一样的，如果只将△E作为主要判别标准，必然会给控制结果带来较大的偏差。基于此认识，可以采用增加△U／△t权值的途径加以改善。其解析式为：

   
式中：α∈[0，1]称为修正因子；<…>表示四舍五入取整；E和EC分别是△E和△U／△t的模糊量化。
    考虑到电池的差异性，适当增加权值，令α=0．6，经过上式运算，再经过最大隶属度判决可得到模糊控制表。模糊控制表如表1所示。

表中：0表示维持现在的充电电流；+1表示充电电流增加一个等级；-1表示充电电流减小一个等级。依次类推根据得出的电流等级乘以比例因子KU，即得到输出的电流变化值。将此变化值加到前一时刻的电流值上就是此次应输出的电流值。

3 组成与实现
    模糊控制器要完成输入信号(给定信号和反馈信号的偏差和偏差的变化率)的模糊化，根据模糊知识库进行模糊推理和模糊判决(解模糊)，得到精确控制的变量。但是由于系统采用在ROM中预存模糊控制表的方法，将在线推理运算转变成了查表运算，大大提高了系统的响应速度，其结构组成如图3所示。

3．1 微处理机模块
    图3中模糊化、模糊决策以及解模糊环节都是在微处理机模块中完成的。在此选用Motorola公司的单片机MC68HC05SR3，其内部资源丰富，ROM和RAM空间较大，便于实施模糊控制。另外，它还带有4个A／D转换器，十分便于对模拟量的检测。由该单片机与相应的接口电路配合，构成系统的控制核心。
3．2 负反馈电路
    电压电流检测电路是通过A／D转换器检测系统充电电流的；电池端电压、电池温度等参数是通过采样电路、热敏电阻等形成负反馈回路参与控制的。
3．3 充电电流输出电路
    首先，变流电路通过脉宽调制方式把交流市电转换为所需的直流电压，然后根据负反馈电路检测系统得到的充电电压、电流，经微处理机模块计算出最佳变化量，将此变化量加到充电电路中，经PWM输出，便得到所需的最佳充电电流。

4 结 语
    通过对无人机应急电源端电压变化率的监测得到了模糊控制所依据的最佳充电电压曲线，以此曲线为输入量设计了模糊控制策略表，并实现智能跟踪模糊控制。通过与传统充电方法对比证实，这种基于模糊控制的无人机应急电源快速充电方法具有以下优点：充电速度大大加快、电池温升低，充电按照最佳曲线不损坏电源等。可见，采用该技术可以实现无人机应急电源充电过程的快速化和智能化，对无人机武器系统作战能力的稳定发挥具有重大意义。