基于分层遗传算法的模糊控制

介绍了模糊控制系统和遗传算法的基本内容及二者间的融合 .基于遗传算法的模糊系统模型辨识 ,引出了可以对实际复杂系统总结出较完善控制规则的分层遗传算法的模糊控制 .分层遗传算法通过基因操作使控制基因和由控制基因控制的参数基因都得到改变 ,进而使控制规则的结构和形状及个数得到了优化 .将这种分层模糊控制技术应用于铝电解工业中的极距控制 ,可使改进后的极距控制系统的动态性能和稳态误差都得到提高 .     

基于遗传算法的模糊控制规则优化的研究

模糊控制规则的正确选择是模糊控制器设计的关键,它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果．针对传统的获取控制规则方法的不足,提出了在一个待优化模糊控制器的基础上,采用改进的遗传算法优化其模糊控制规则,从而使经过优化所获得的控制规则更加合理．最后对优化后的模糊控制器进行仿真比较研究,并将其应用于温室,实现温室温度的模糊控制．结果表明模糊控制规则经过优化后的模糊控制器的控制品质有较大的改善和提高．     

基于遗传算法的变风量空调模糊控制系统的研究

针对变风量空调模糊控制系统控制规则的获取依赖人类经验的问题,提出将遗传算法与模糊控制相结合。在推导适应度值函数的基础上,利用遗传算法获取控制规则,改善控制效果。一定程度上解决了人为调试获取规则困难的问题。仿真结果表明,在变风量空调系统中将遗传算法与模糊控制相结合是可行的。     

一种基于粗集理论方法的水位模糊控制器设计

应用粗集理论中知识表达系统决策规则的简化方法对模糊控制规则进行约简来设计粗糙模糊控制器,通过约简简化控制系统,从而得到一个最简控制决策规则,使系统更易于控制。完成了水箱水位粗糙模糊控制器的设计,并分别进行了模糊控制和粗糙模糊控制仿真研究,研究结果表明该粗糙模糊控制能有效改善模糊控制的性能。     

基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真

提出了一种基于遗传算法优化的模糊PID控制系统：采用遗传算法优化模糊控制中的隶属函数和控制规则,进一步完善了模糊PID控制器的性能,提高了系统的控制精度。并对优化后的模糊控制器进行了Matlab仿真研究,结果表明：经过优化后的控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。     

倒立摆系统的模糊控制方法

阐述了基于二级倒立摆的两种模糊控制方法，即模糊逻辑控制方法和分层模糊控制方法．模糊逻辑控制方法是将二级倒立摆系统的6个状态变量加权变化为两个参变量，再用模糊控制器实现稳定控制．而分层模糊控制是将状态变量分解为子系统，设计下层模糊控制器对其控制，上层模糊控制器负责整个系统的协调和管理，实现稳定控制．实验结果表明：分层模糊控制较模糊逻辑控制具有更好的控制效果．     

基于遗传算法信息组合的自适应模糊控制

利用模糊理论分别建立了与控制对象和控制知识信息相对应的控制系统，应用遗传算法获取2个系统在不同时间段的最佳组合因子，消除了对组合因子赋值的主观性和不准确性．基于李雅普诺夫函数的方法推导了模糊控制系统中参数的自适应控制律，并且证明了系统的稳定性和收敛性．将遗传算法信息组合的自适应模糊控制方法应用在达芬混沌系统的控制中，仿真结果对比表明，虽然组合型自适应控制方法可以有效地控制达芬强迫震荡系统，但文中提出的方法能使各控制状态有界，并且能够迅速准确地跟踪目标．     

二级倒立摆的TS型逐级模糊神经网络控制

提出了一种逐级模糊神经网络控制法．该控制法通过采用Takagi-Sugeno型模糊神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制．模糊神经网络控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化．实验结果表明,采用逐级模糊神经网络控制法,用20条模糊规则就可以实现二级倒立摆系统的稳定控制,并且控制效果佳,系统鲁棒性强。     

模糊控制在热电厂尖峰加热器温度控制中的应用

针对热电厂供热系统尖峰加热器温度控制的现状。提出了一种智能控制的方法——温度的模糊控制，采用遗传算法寻优隶属函数参数，利用自组织近邻聚类法处理输入输出数据对，结合数据产生模糊规则和语言规则的方法得到模糊规则．仿真结果表明，所设计的模糊控制器控制性能可达到预定的效果。     

用遗传算法设计模糊控制器

对遗传算法（ＧＡ）进行改进，将改进后的遗传算法应用到模糊控制器的设计中．以工业过程控制为对象，通过二阶系统模型的计算机仿真表明：改进后的遗传算法比传统方法具有更好的控制性能，可实现模糊控制规则的自校正和量化因子的寻优．     

一种基于模糊规则遗传算法在车间布置中的应用

提出了一种将模糊控制规则引入遗传算法的方法．根据每一代种群中所有个体适应度值的变化，对交叉概率、变异概率和染色体交叉长度进行模糊调整，很好地抑制了遗传算法的早熟现象，提高了搜索的效率．归纳出模糊调整规则，并叙述了应用模糊规则对交叉概率、变异概率和染色体交叉长度进行调整的策略；给出了模糊控制器的设计．用该模糊遗传算法对制造系统中的车间布置问题进行了仿真．结果表明，该算法是一种效率很高的寻优方法．     

汽车ABS模糊控制方法的分析与仿真

运用模糊控制方法对汽车防抱制动系统进行了仿真研究．采用基于模糊规则的模糊控制方法，设计了基于模糊规则的普通模糊控制器，针对其缺陷采用基于智能权函数的模糊控制方法，设计了基于智能权函数的模糊控制器．对两种控制器进行仿真并比较仿真结果，表明基于智能权函数的模糊控制方法的控制效果优于基于模糊规则的模糊控制方法，且能有效克服后者的缺陷，提高整车的制动性能．     

高阶SISO非线性系统的分层模糊滑模控制

为了解决高阶SISO(单输入单输出)非线性系统模糊控制中出现的"维数灾"问题,采用典型模糊控制单元,构造了"增一型"分层模糊控制器。提出了分层模糊滑模控制方法,并证明了分层模糊滑模控制系统的全局渐近稳定性。该方法设计参数少,设计步骤简单,并且控制器的设计参数只需要满足一定的比例关系即可使整个分层模糊滑模控制系统全局渐近稳定,从而减小了模糊控制器的设计工作量和难度。用一个仿真例子验证了该方法的有效性和优点。     

基于遗传算法的城域交叉路口两级模糊控制

分级模糊控制能有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,适合于交通状况复杂的城域交叉路口的交通控制,但它存在难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数的问题.为此,提出了一种面向城域单交叉路口的自适应两级模糊控制系统,并采用遗传算法对两级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化调整.该控制系统具有分级模糊控制的优点,同时可以让模糊隶属度的选取更为合理,使模糊隶属度函数在不同交通情况下自适应地变化,从而改善控制效果.对一个两相位孤立交叉口进行仿真.结果表明该法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间.     

遗传算法与模拟退火算法混合策略模糊控制的研究

提出基于遗传算法与模拟退火算法混合策略的模糊控制,使控制规则得到优化,从而改善了控制性能．仿真实例表明这种方法是可行的．     

基于粒函数的模糊控制系统设计与仿真

模糊控制是基于模糊数学思想和理论建立的控制方法,在控制领域特别适用于一些无法用精确模型进行数学建模的控制系统.但对于模糊控制系统,模糊控制器的运算复杂和由于规则太多引起的规则爆炸问题始终没有很好地解决.通过引入粒函数,简化了模糊控制系统和解决了规则爆炸问题,并且将粒函数方法应用于单容水箱模糊控制系统中进行仿真.实验结果显示,粒函数方法不仅可以简化模糊控制系统的复杂性和解决规则爆炸问题,并且证明在理论和实际中粒函数器完全可以等效模糊控制器.粒函数方法适用于众多模糊控制系统中,通过示例,可以举一反三,将粒函数方法复制到其他应用场合.     

基于模糊PID控制的泵流量控制系统研究

为了增强脱硫除尘离心泵流量控制系统的稳定性和提高其控制精度,使系统具有较强的抗干扰和自适应能力．建立了流量控制系统的数学模型,分析了控制系统的性能,设计了模糊PID控制器,确定了偏差e、偏差变化ec、输出量Kp、Ki、Kd的隶属度函数,建立了Kp、Ki、Kd的模糊控制规则表,利用Matlab／Simulink进行仿真,比较了系统在未加入和加入PID及模糊PID控制情况下的性能,结果表明,模糊PID控制效果最好,具有响应快、抗干扰等优越性。     

基于改进遗传算法的足球机器人应用研究

采用遗传算法对模糊控制器的控制规则进行寻优,找到使控制系统的动态性能指标达到最佳的一组控制规则,然后将优化的控制规则应用于模糊控制器,最终得到优化的PID参数,实验结果表明该方案是可行有效的.     

车辆半主动悬架自适应模糊控制器设计与仿真

提出了一种新的自适应模糊半主动悬架控制器 ,它以模糊控制原理为基础 ,融合自适应方法 ,将模糊系统辨识和模糊控制结合起来 ,并对自适应模糊控制规则进行修正 ,以在线自适应调整模糊控制的有关参数 ,提高了模糊控制器的控制效果 ,具有很强的适应性和鲁棒性 结果表明 ,该控制系统明显地改善了控制系统的动态性能     

多模态控制系统研究

提出的多模态控制系统主要是基于变结构、自适应、分级模糊控制策略。首先 ,根据被控对象性能指标构造模糊变量集 ,再由该变量集构造模糊控制规则集并由此改变分级模糊控制的控制参数。在此基础上该系统辅以变结构及自适应控制使控制系统在大幅度改变给定值 ,及系统参数大幅度变化时 ,以改善系统控制品质。该系统实际应用于电加热渗碳炉的温度控制并收到较好的控制效果。