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基于遗传算法的预期动力学方程优化
引用本文:宁喜荣,李东海,薛亚丽,姜学智.基于遗传算法的预期动力学方程优化[J].清华大学学报(自然科学版),2006,46(5):674-677.
作者姓名:宁喜荣  李东海  薛亚丽  姜学智
作者单位:清华大学,热能工程系,北京,100084
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:为改进非线性控制系统的性能,提出了一种基于遗传算法的预期动力学方程及其参数的优化方法。利用遗传算法提供的通用框架,在控制系统结构和控制器形式确定的情况下,对控制参数进行全局优化。讨论了该方法在M IM O非线性过程控制中的应用。仿真结果表明,该方法能有效改善系统的动态特性,使系统对扰动和噪声具有较好的鲁棒性,在指定的性能指标上取得满意的控制效果。

关 键 词:预期动力学方程(DDE)  遗传算法  非线性控制
文章编号:1000-0054(2006)05-0674-04
修稿时间:2005年6月16日

Optimization of desired dynamic equations using the genetic algorithm
NING Xirong,LI Donghai,XUE Yali,JIANG Xuezhi.Optimization of desired dynamic equations using the genetic algorithm[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2006,46(5):674-677.
Authors:NING Xirong  LI Donghai  XUE Yali  JIANG Xuezhi
Abstract:The genetic algorithm was used to optimize the solution of a nonlinear control system based on the solution of the governing dynamic equations.The globally optimal controller parameters were obtained for the controller structure and form by the genetic algorithms.A MIMO nonlinear plant was simulated using the method.The results demonstrate that the method effectively improves the dynamic system characteristics and that the method has good robustness against disturbances and noise for the specified indices.
Keywords:desired dynamic equations(DDE)  genetic algorithm  nonlinear control
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