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《郑州大学》 2004年
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基于遗传算法的智能控制器设计方法研究

董玲娇  
【摘要】:现代大工业过程存在非线性、大滞后、时变和数学模型不确定等特征,采取传统的PID控制,很难达到理想的控制效果,因此有必要研究新的智能控制策略。目前,模糊理论、神经网络和遗传算法的融合正在控制领域显示出巨大的潜力。本文在对上述三种方法进行结合和改进的基础上,提出了在无模型和无先验知识的情况下利用本文提出的改进遗传算法自动优化设计智能控制器的方法。本文主要设计了两类控制器:其一,基于遗传算法的控制规则可调整模糊控制器。首先在描述控制规则的解析表达式中引入合理的可调整因子,为实现控制规则的修正打下基础。并通过遗传算法对可调整因子的在线优化实现模糊控制规则的在线自寻优。其二,基于遗传算法的模糊神经网络控制器。首先根据模糊逻辑系统的结构确定与其等价的神经网络。再利用遗传算法对该模糊神经网络的参数进行在线寻优,从而实现模糊控制规则与隶属函数的优化。本文编制了实现这两类控制器性能的算法程序,并通过仿真研究,验证了这两类控制器的性能。 本课题主要工作和研究内容如下: (1)分析了模糊控制、神经网络控制和遗传算法的发展现状。 (2)研究了遗传算法的基本原理,并针对控制器参数优化问题,提出改进遗传算法性能的若干措施。 (3)研究控制规则可调整的模糊控制器,提出了两种具有多个可调整因子的新型解析描述表达式。通过对多个可调整因子的优化可实现控制规则的修正。 (4)研究了模糊控制与神经网络结合技术,根据模糊逻辑系统的结构确定与其等价的神经网络。将隶属函数的调整及控制规则的完善问题转化为网络参数优化问题。 (5)将模糊控制技术、神经网络技术和遗传算法三者相互结合,设计了两类控制器:基于遗传算法的具有多个可调整因子的模糊控制器和基于遗传算法的模糊神经网络控制器。 (6)以参数时变时滞后过程为被控对象,仿真研究了本文设计的控制器性能。 (7)分析氧乐果合成反应对象的特性,确定新的智能控制策略,并进行仿真研究。
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TM571.6

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【引证文献】
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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