基于遗传算法的模糊控制器设计

将改进的遗传算法引入到模糊控制器的设计中,用以自动寻优模糊隶属函数和比例咽子。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。     

基于遗传算法的模糊PI控制器

模糊PI控制器具有鲁棒性强、控制灵活等优点,但是将其应用于纯迟延系统时超调量较大、响应速度慢。针对此提出了一种基于遗传算法的模糊PI控制器,使用遗传算法对模糊逻辑系统参数进行训练。在以往的模糊逻辑系统建立过程中,主要依靠专家知识或工作人员经验来确定其主要参数（如模糊推理规则和隶属函数参数等）,而该文利用遗传算法对样本数据进行优化来获取系统参数。在遗传算法中,将推理规则和隶属函数参数的确定结合在一起,从而确定最优的模糊逻辑系统。仿真试验结果表明,由该方法得到的控制器用于纯迟延系统具有响应快,超调量小等优点。     

一种基于遗传算法的输油泵模糊控制器

针对输油泵系统的特点,提出了一种采用2个模糊控制器的输油泵控制方案,并应用改进的遗传算法对隶属函数和融合因子进行了优化。仿真结果表明,该控制器在输油泵系统中能对流量,入口压力,出口压力进行协调优化控制。     

用于模糊控制器设计的遗传算法研究

将遗传操作用于模糊规则和控制器参数编码，实现输入变量的合理组合、模糊规则的获取和控制器参数的优化，设计者仅需给出一个运行遗传算法(GA)的个体适应度函数。同时将模拟退火算法(SA)用于优化控制器参数，这种GASA混合优化策略在模糊控制器设计中取得了良好的效果。实例表明了算法的有效性。     

基于遗传算法的模糊控制器的综合优化设计

该文简要叙述了模糊控制器的优化设计原理,提出了一种采用遗传算法对模糊控制器的量化因子、比例因子、隶属函数的参数和模糊控制规则进行综合优化的设计方法,并采用VisualC++6.0编制了相应的软件,该软件已成功地应用于工程中。此外,该软件也可作为遗传优化和模糊控制器设计的辅助教学软件。     

基于遗传算法的RBF神经模糊控制器

基于RBF网络和T-S模糊推理过程的函数等价性，将遗传算法引入RBF网络，并结合RBF网络常用的梯度法构成一种模糊控制、RBF网络及遗传算法三者合一的的控制器，从而达到准确、快速的控制。     

太阳能电动车最大功率点跟踪模糊控制器设计

采用模糊控制进行太阳能电动车最大功率点的跟踪,根据太阳能电动车能量控制系统的要求,为提高系统的稳态性和鲁棒性设计了适合于太阳能电动车的带修正因子自调整MPPT模糊控制器,在变化的外界环境下,应用Matlab/Simulink仿真软件包对MPPT模糊控制器控制的能源系统进行了仿真研究,结果表明该控制器对环境的变化有较强的自适应能力,具有优越的控制性能,为太阳能电动车的应用提供了参考。     

基于模糊遗传算法的神经模糊控制器的综合优化

针对遗传算法的特点,提出一种用模糊控制的方法来调整交叉概率和变异概率的改进模糊遗传算法及其算法结构,并将其应用于神经模糊控制器的综合优化设计。在以二阶模型为控制对象的仿真结果表明,此种模糊遗传算法不仅加快了解的收敛速度,而且大大提高了解的质量。     

用遗传算法优化模糊控制器的实现方法

该文在介绍MATLAB的遗传算法工具箱（GAOT）和模糊控制工具箱的基础上，探讨了用遗传算法来优化模糊控制器的实现方法，将这种方法用于液面控制的仿真系统中，取得了很好的效果。     

用遗传算法优化设计模糊控制器的软件研制

文章叙述了利用遗传算法优化设计模糊控制器的原理,介绍了相应软件的组成和基本功能。该软件不仅能优化设计模糊控制器,而且能根据不同被控对象模型进行仿真,从而评价模糊控制器的鲁棒性及动态性能。     

基于遗传算法的模糊控制器的优化设计——采用模糊数据挖掘技术

论文为模糊系统建模提出了一种新颖的方法——由输入输出数据集合设计基于遗传算法的模糊控制器,该方法采用模糊数据挖掘技术,从大量的输入输出数据集合中自动地提取模糊规则模型,确定模糊分割点及各变量的隶属度函数;并利用实数编码的遗传算法RGA对隶属度函数参数进行全面优化。最后通过实例及仿真验证了该方法的有效性。     

增程式电动公交车能量管理策略及能耗分析

针对增程式电动汽车电池包大电流工作、发动机频繁切换工作点的不足,以延长电池包使用寿命、降低整车能耗为目标,提出双CD-CS多工作点控制策略.基于Matlab/Simulink搭建整车正向仿真模型,在不同行驶工况下分别对双CD-CS多工作点控制策略、恒温器控制策略、混合多工作点控制策略进行仿真验证.仿真结果表明,所提出的控制策略与恒温器控制策略和混合多工作点控制策略相比能充分利用电池包电能、降低电池包2C～3C工作的比例,其等效电能消耗量分别降低了 4.95％和8.91％;在不同行驶工况下,均能有效地改善整车的能耗,为增程式电动汽车延长电池包寿命、降低整车能耗的研究提供参考.     

增程式电动汽车控制策略的优化研究

针对增程式电动汽车恒功率控制策略中发动机工作点难以选择的问题,运用一种基于多目标遗传算法的优化方法,以百公里油耗和排放指标为优化目标,利用AVL CRUISE和Matlab/Simulink软件联合建立增程式电动汽车整车动态性能仿真分析模型,针对NEDC工况和FTP75工况进行恒功率控制策略下发动机工作点优化,仿真结果显示,优化后的发动机工作点有效改善了百公里油耗和尾气排放量。该优化方法可以减少设计者调试和选择电动汽车增程器发动机工作点的时间,具有良好的实用价值。     

一种基于遗传算法的新的模糊控制器优化方法

通过分析对模糊控制器优化的原理,提出一种新的优化设计方法,通过引入等比因子,实现用三个参数调整输入、输出语言变量的隶属函数,再通过遗传算法寻优包括量化和比例因子在内的这些参数,使得性能指标最大,从而使设计出的模糊控制器性能更优。仿真结果表明,本文方法简单,有效。     

电动车控制系统设计

控制系统是电动车电气系统的核心,采用AVR Mega8作为主控芯片,成功实现了蓄电池能量的制动回馈,大大提高了能量利用效率,在电路板设计方面也有所创新.通过实践检验,该系统运行稳定,性能良好,符合设计要求.     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器设计及其稳定性分析

首先根据联结主义思想模糊控制器设计问题转化为对模糊神经网络参数的设计和优化,然后通过遗传算法对模糊神经网络的参数进行集中优化,得到了被控对象的一个最优或次优的控制器－模糊神经控制器,稳定性分析为此设计理论依据。     

增程式新能源汽车发动机怠速控制模糊PID算法

增程式新能源汽车发动机虽然能够节能,但是也存在缺点,怠速控制不好很容易造成发动机运行不稳定,甚至出现汽车突然熄火问题。针对上述问题,研究一种怠速控制模糊PID算法。该研究中利用转速传感器实时跟踪汽车发动机实际怠速,利用多元线性回归方法预测目标怠速。计算实际怠速与目标怠速之间的差值,以此为输入,利用模糊PID计算控制量,实现对发动机怠速控制。结果表明：基于模糊PID的控制算法的拟合优度达到相对最大值,平均绝对值误差达到相对最小值,由此说明所研究算法控制下,怠速控制精准度更高,更接近预期值,极大程度上提高了增程式新能源汽车的行驶质量。     

模糊遗传算法综述

本文介绍了遗传算法发展的一个新方面一基于模糊逻辑的模糊遗传算法，分两方面加以综述：用模糊逻辑控制遗传算法的遗传操作及参数设置的思想和方法，模糊编码及模糊交叉的策略。同时指出了各种方法的特点以及今后的研究方向。     

基于遗传算法的最优模糊控制器在非完整移动机器人轨迹跟踪？…

本文研究非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题。采用基于遗传算法的模糊控制方法,使规则得到优化,有效地改善了控制性能,仿真实例表明这种方法是可行的。