基于遗传算法的自适应内模控制新方法

【摘要】： 本文从工程实际出发，对于基于遗传算法的时滞控制系统设计理论和应用进行了研究。文中着重研究了遗传算法理论，模糊控制理论以及二者的结合方式。以此为基础，提出了将遗传算法用于内模控制中滤波器参数的整定，并进行了控制系统的仿真实验和实例设计。 本文的主要研究内容如下几个方面： 1．综述了遗传算法，模糊控制和时滞系统的研究现状，并就遗传算法结合模糊控制在时滞控制系统应用提出了作者的一些观点； 2．探讨了应用于时滞系统的先进控制方法——内模控制，及其设计方法，并就内模控制器中滤波器参数整定对控制系统的影响进行了仿真研究，结果说明了滤波器参数的整定对控制系统的适应性、抗干扰性和鲁棒性具有重大的影响，有必要对控制器的参数进行整定。 3．介绍了遗传算法的基本理论、编程思想及其改进方法； 4．介绍了模糊控制器的设计方法，并研究了遗传算法与模糊控制的融合方式，探讨了用遗传算法直接优化模糊控制决策表。 5．将用遗传算法离线优化好的模糊控制决策表用于内模控制器中，整定内模控制器的反馈滤波器参数，并用遗传算法在线优化内模控制器前向滤波器参数，提出了智能二自由度内模控制器。将其应用到电加热炉的温度控制，取得了较好的控制效果。