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模糊控制器的设计是模糊控制系统的核心,而模糊控制器设计的关键部分是模糊规则,模糊规则的好坏决定了模糊控制系统的控制效果.而一般模糊规则是通过专家经验获得的,存在很大的主观性的缺点,本文以智能悬臂梁结构为研究对象,设计了模糊控制器,改进了遗传算法,提出了使用改进遗传算法对模糊规则进行优化的方法,并给出了遗传编码、适应度函数的确定方法,最后利用Matlab/Simulink建立智能悬臂梁结构的仿真模型,对模糊规则优化前后的智能悬臂梁振动控制结果进行对比.仿真结果表明,优化后的模糊规则使智能悬臂梁的振动幅度显著缩小,而且振动衰减速度明显加快. 相似文献
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研究了将专家系统、神经网络、模糊控制、混沌优化等先进智能技术相集成,共同完成铝电解生产过程控制的智能集成控制技术,建立了基于神经网络的电解槽参数预测模型,设计了槽况解析神经网络专家系统,设计了基于混沌优化的电解质温度模糊控制系统及电解槽极距专家模糊控制系统.实验结果表明,系统能有效地实现预焙铝电解槽智能集成控制,实现槽状态在线解析,并能达到优良的生产控制指标,为企业带来了巨大的经济效益和社会效益. 相似文献
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研究了采用离线计算形成模糊查询表,从而在PLC(可编程序控制器)控制系统在线查表实现模糊PID控制的方法,提出了解决模糊PID控制动作频繁造成系统损害的带死区的模糊PID控制算法;这种PLC通用模糊PID控制器可作为控制系统的一部分,也可用于控制过程分析、仿真和开发模糊控制PID系统的工具。 相似文献
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基于80C196单片机的模糊控制系统 总被引:7,自引:11,他引:7
以加热炉为控制对象,介绍了一种智能的温度模糊控制系统。模糊控制器由80C196单片机实现,具有数据采集、炉温控制以及故障检测等功能,采用规则自寻优的控制算法进行过程控制.对该算法进行了深入的研究,仿真结果表明该系统控制效果好.稳态精度高,超调量小。 相似文献
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基于计算智能方法的动态系统故障诊断技术 总被引:4,自引:2,他引:4
简要地综述了基于计算智能方法的动态系统故障诊断技术的最新进展。将计算智能方法与基于模型的方法结合,用于不确定非线性动态系统的故障诊断是这一领域新的发展趋势。重点分析了用于非线性系统故障诊断的基于状态/参数估计的计算智能方法,主要包括神经网络、模糊逻辑、遗传算法。探讨了提高诊断算法鲁棒性的途径。同时也对无模型的基于计算智能的故障诊断方法中的一些研究热点问题进行了分析。最后探讨了该领域今后的发展方向。 相似文献
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Intelligent systems are required in knowledge engineering, computer science, mechatronics, and robotics. This article discusses
machine (system) intelligence from the viewpoints of the learning and adaptation of living things. We then introduce computational
intelligence, including neural networks, fuzzy systems, and genetic algorithms, and end with a discussion of recent work on
computational intelligence in robotics.
This work was presented, in part, at the Sixth International Symposium on Artificial Life and Robotics, Tokyo, Japan, January
15–17, 2001 相似文献
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近年来谱聚类算法在模式识别和计算机视觉领域被广泛应用,而相似性矩阵的构造是谱聚类算法的关键步骤。针对传统谱聚类算法计算复杂度高难以应用到大规模图像分割处理的问题,提出了区间模糊谱聚类图像分割方法。该方法首先利用灰度直方图和区间模糊理论得到图像灰度间的区间模糊隶属度,然后利用该隶属度构造基于灰度的区间模糊相似性测度,最后利用该相似性测度构造相似性矩阵并通过规范切图谱划分准则对图像进行划分,得到最终的图像分割结果。由于区间模糊理论的引入,提高了传统谱聚类的分割性能,对比实验也表明该方法在分割效果和计算复杂度上都有较大的改善。 相似文献
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合作型协同演化算法是近年来计算智能研究的热点。它运用生物协同演化的思想,通过构建两个或者多个种群,建立它们之间的合作关系。两个或多个种群通过相互合作来提高各自的性能,适应复杂系统的动态演化环境以及大规模演化环境,从而达到种群优化的目的。主要介绍了合作型协同演化算法的研究状况以及国内外研究进展,详细介绍了它的基本结构及对应的研究、基本算法及一些新兴算法,同时介绍了一些在现实生活中的应用,展望了合作型协同演化算法的发展前景。 相似文献
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随着计算机技术的发展,算法技术也在不断交替更新。近年来,群体智能算法受到了广泛的关注和研究,并在诸如机器学习、过程控制、工程预测等领域取得了进展。群智能优化算法属于生物启发式方法,广泛应用在解决最优化问题上,传统的群智能算法为解决一些实际问题提供了新思路,但是也在一些实验中暴露出不足。近年来,许多学者相继提出了很多新型群智能优化算法,选取了最近几年国内外提出的比较典型的群智能算法,蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)、灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)、蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm,DA)、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)、蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)和麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA),并进一步通过22个标准的CEC测试函数从收敛速度、精度和稳定性等方面对比了这些算法的实验性能,并对比分析了其相关的改进方法。最后总结了群智能优化算法的特点,探讨了其今后的发展潜力。 相似文献
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基于生物免疫系统的计算智能近年来正逐渐成为一个研究热点.针对模糊神经网络控制器难于设计的问题,提出了一种免疫进化算法用于径向基函数模糊神经网络控制器参数的优化设计.首先将控制器参数进行编码表示成个体,并由若干随机个体组成初始群体;然后模拟生物适应性免疫应答过程,通过扩展操作在群体中较优秀个体的小邻域内进行局部搜索,同时利用突变操作在较差个体的大邻域内搜索;最后将设计的控制器用于控制倒立摆系统,仿真结果验证了该控制器的有效性. 相似文献