基于MOLCA的催化裂化分离系统多目标模糊优化

催化裂化分离系统由分馏系统和吸收稳定系统两部分组成,本文将催化裂化分离系统作为一个整体进行研究。应用流程模拟软件Aspen Plus建立了该系统的全流程模拟,在此基础上,以干气中C_（3＋）组分数最小和系统能耗最少作为优化目标,建立了该系统的多目标优化数学模型。应用模糊优化理论对优化约束条件进行模糊处理,并采用多目标列队竞争算法（MOLCA）对模糊优化模型以及普通优化模型进行求解。计算结果表明,采用模糊优化的结果优于普通优化的结果,干气品质和系统能耗都得到了明显的改善。为催化裂化分离系统的操作优化提供了参考。     

基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法

从交通流状态的模糊特性出发,设计基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法.选择交通流状态的影响指标作为模糊推理系统的输入、交通流状态作为输出;据经验对输入、输出划分模糊子集,给出相应的隶属度函数并制定模糊规则;建立具有5层结构的神经模糊推理系统,利用神经网络优化调整模糊推理系统的隶属度函数和模糊规则.仿真实验表明,神经网络可直接优化模糊推理系统的隶属度函数,通过对连接权值的训练间接优化模糊规则,故Sugeno型神经模糊系统相比常规模糊系统具有更好的交通流状态预测性能.     

时滞系统的模糊旋转优化控制

针对一般的模糊控制器对时滞系统难以获得精确控制的现状,提出一种经过模糊旋转优化规则方法改进后的模糊控制器设计。旋转优化分为内圈旋转优化和外圈旋转优化两部分,内圈最优化规则和外圈最优化规则组合成一个完整的模糊规则表,这个规则表最趋近于最优规则。然后将基于改进后的模糊规则建立的模糊控制器应用到纯时间滞后系统的控制中。仿真实验结果表明模糊旋转优化方法得到的模糊控制器比常规的PID控制器和Smith预估控制器的控制性能优良,并且具有超调量小,稳态时间短,鲁棒性强等优点。     

基于满意优化的非线性预测控制

对多约束的非线性系统建立T—S模糊模型,采用局部线性化方法在每个采样点对非线性系统进行线性化,从而得到系统的线性化模型。针对传统的优化方法无法直接处理带有一定模糊不确定性的优化问题,该文在广义预测控制滚动优化的机制下把具有模糊边界约束的有限预测时域的优化问题,转化为等价的确定性规划问题,通过模糊规划方法来求解多约束的目标函数,从而用满意优化取代传统的二次型性能指标来求解模糊约束条件的预测控制。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于QPSO的模糊分类系统优化设计

提出了构建模糊分类系统的有效方法.通过量子位选择的方法对初始的模糊规则进行优化,减少种群规模、提高全局搜索能力,且可以大幅缩短训练时间,达到快速收敛、有效分类的目的.为了优化模糊分类空间和减少模糊规则数目,提出了量子行为粒子群优化(QPSO)算法,提高初始模糊分类系统的性能.实验结果证明:优化方法较之其他方法更有效率,准确率更高.     

结合模拟退火与规则约简的模糊系统优化方法

从数据中学习模糊系统是其智能建模的重要方法之一,针对目前模糊系统建模及优化方法对于学习后的模糊系统的规则数以及结构优化关注不足而影响了其精度和可解释性的问题,提出了一种结合模拟退火与基于支持度约简规则的模糊系统优化方法。该方法通过支持度约简系统冗余规则进而提高模糊系统的可解释性;同时利用模拟退火算法优化模糊系统的隶属度函数参数进一步提高模糊系统的精度。针对回归任务,与BP（Back Propagation）神经网络、径向基（Radial Basis Function,RBF）神经网络以及经典的模糊算法WM（Wang-Mendel）在不同领域的3个经典数据集上进行实验比较,实验结果表明：该算法在预测方面取得了更高的精度;与WM算法相比,所提算法中规则数明显减少,进一步提高了系统的可解释性。     

结构辨识和参数优化协同学习的概率TSK模糊系统

传统Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊系统的结构辨识和参数优化往往分阶段进行,同时模糊规则数需要预先设定,因此TSK模糊系统的逼近性能和解释性往往不理想.针对此问题,提出了一种结构辨识和参数优化协同学习的概率TSK模糊系统(Probabilistic TSK fuzzy system,PTSK).首先,...     

采用遗传优化自适应模糊PID控制球杆系统

为解决球杆系统动态、静态性能不高的问题,提出了遗传算法优化自适应模糊PID控制器的控制方法.该模型在拉格朗日方程建立球杆系统数学模型的基础上,采用遗传算法优化模糊控制规则、隶属函数和自适应PID参数.在GBB1004系统中建立了遗传算法优化后的自适应模糊PID控制器以及控制模型,并对该控制器进行实验验证.实验结果证明了遗传算法优化后的模糊控制器有效地减小了系统的超调量,缩短了系统的调节时间,能够较好地控制球杆系统.     

基于遗传算法的模糊系统优化设计方法*

提出一种带有混合变长编码和模糊变异算子的新型模糊遗传算法,并将其应用到模糊系统的优化设计中．仿真结果表明,这种方法具有即使系统缺乏任何先验知识,也能通过评价学习、遗传优化获得满足系统动态性能的优化控制规则的特点.     

调速系统模糊控制器量化因子在线优化

针对交流调速系统速度环模糊控制器量化因子的设计,利用遗传算法根据系统的响应快慢以及稳态误差的变化情况对模糊控制器量化因子进行在线优化,能获得一组最佳量化因子以提高系统性能,通过交流电机矢量控制系统速度环模糊控制器优化仿真实验,验证了此设计方法的有效性与优越性。     

一种最优模糊神经网络控制器

基于最优控制的思想,通过对控制系统的过程模拟,提出一种最优模糊神经网络控制器的设计方案,首先利用基于十进制编码机制的遗传算法寻找最优的控制器结构,然后利用基于浮点数编码机制的遗传算法寻的最优的控制器参数,仿真结果表明该控制器优于常规模糊控制器。     

遗传算法和模糊控制的融合研究与设计

将遗传算法与模糊控制相结合，能达到取长补短的作用，一方面，模糊控制能够表达非线性和模糊性的系统知识；另一方面，通过遗传算法所拥有的高度并行，随机、全局搜索能力，使控制系统具有了学习能力，提出了先使用模糊逻辑的思想进行交叉概率和变异概率的整定，再利用模糊遗传算法对模糊子集进行了划分，可获得一个基于一定性能指标的次优或最优模糊控制器，又以二阶系统为例进行了计算机仿真，研究结果表明这种方法是有效的。     

一种基于人工免疫原理的最优模糊神经网络控制器

提出了一种基于人工免疫原理的最优RBF模糊神经网络控制器设计方案．首先给出了控制器结构，其次将免疫进化算法用于控制器参数的优化，设计了一种满足二次型性能指标的最优RBF模糊神经网络控制器．将该控制器用于控制实际倒立摆系统，并采用状态变量合成方法以大大减少模糊规则的数目，实验结果验证了该控制器的有效性．     

遗传算法在模糊设计中的应用

构造了CAD系统模糊设计的一种具体解决方案: 其环境为收集到的现场数据; 学习环节采用基于遗传算法的模糊优化算法; 知识库由设计准则构成; 执行部件为设计单元. 建立了回归方程的模糊优化学习算法, 并构造了该算法的流程. 然后利用该模糊设计系统获得了飞边尺寸设计准则, 且应用实例对该算法的稳定性进行了校验. 为评估该算法的性能, 将其与最小二乘法和免疫遗传算法进行了比较, 结果表明, 该算法速度快, 精度高, 稳定性好.     

基于改进遗传算法的模糊控制器设计

针对模糊控制器的隶属度函数和模糊控制规则的选取及优化缺乏自学习能力与知识采集的手段,以及遗传算法具有自适应、启发式、概率性、迭代式全局收敛的特点,该文章将遗传算法与模糊控制相结合,给出了一种基于改进遗传算法的模糊控制器设计策略.改进算法引入了分裂算子来避免遗传算法在寻优过程中陷入局部最优解,同时对编码方式、选择算子、交叉算子以及变异算子做了相应的调整与改进.并将此改进算法用于优化模糊控制器的隶属度函数与模糊控制规则.仿真结果表明用该改进算法优化后的模糊控制器较用普通遗传算法优化后的模糊控制器具有更好的控制性能.     

基于量子遗传算法的模糊滑模控制

针对一类具有不确定性的非线性系统,提出了一种新的基于量子遗传算法的模糊滑模控制器的设计方法.将模糊控制与滑模控制相结合,利用滑模控制使系统跟踪误差进入边界层内;启用模糊控制替代切换控制,并在边界层上通过监督函数平滑控制作用.在滑动模态产生条件下,通过量子遗传算法优化模糊控制器的控制规则,有效地解决了模糊滑模控制中模糊控制规则的确定问题,从而削弱了系统的抖振,改善了控制器的控制性能.仿真结果表明了该方法的有效性.     

协同设计中的模糊冲突消解方法

针对协同设计中方案层次冲突,提出了一种模糊冲突消解方法,首先采用了模糊关系的概念对冲突的产生进行了数学描述,并对冲突的原因进行了数学解释,根据模糊数学中相似优先比来建立设计方案与单个最优方案间的模糊关系矩阵,通过取适当的λ水平截集找出与个体最优方案最接近的整体最优方案,从而在满足整体性能前提下,达到个体方案之间冲突最小的目的。最后应用减速器型谱系列技术指标,说明了该算法的有效性。     

神经模糊系统中模糊规则的优选

提出一种基于两级聚类算法的自组织神经模糊系统，该系统采用两级聚类算法（改进的最近邻域聚类算法和Gustafson-Kessel模糊聚类算法）对输入／输出数据进行模糊聚类，并由模糊聚类的划分熵确定最优划分，建立模糊模型，模型精度可由梯度下降法进一步提高。仿真结果表明，这种神经模糊系统具有结构简单、规则数少、学习速度快以及建模精度高等特点。     

采用DNA 遗传算法优化设计的TS模糊控制系统

基于生物 DNA的结构和遗传机理 ,提出一种新颖的基于 DNA编码方法的遗传算法。给出了DNA遗传算法的结构 ,讨论了遗传操作算子。为验证 DNA遗传算法的有效性 ,将其应用于 TS模糊控制系统的优化设计 ,仿真结果表明该算法具有较好的自学习能力。