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多调整因子模糊控制器的进化优化

Evolutional optimization of multiregulated factor fuzzy controller

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【作者】 王攀李幼凤冯珊

【Author】 WANG Pan, LI You-feng, FENG Shan (Department of Automation Control, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074 China; College of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China)

【机构】 华中科技大学自控系武汉理工大学自动化学院华中科技大学自控系湖北武汉430074湖北武汉430070湖北武汉430074

【摘要】 针对一类具有多调整困子的自调整模糊逻辑控制器,提出了基于进化计算的两种优化策略:传统的带线性量化因子的优化方法和具有评价机制的非线性量化因子优化法。其中,进化算法采用的是兼顾全局搜索和局部搜索的双种群自适应遗传算法,目标函数为反映全局控制性能的ITAE函数。跟踪实验及鲁棒性实验表明,该方法整体效果好,动稳态性能优,鲁棒性强。

【Abstract】 Directed at a kind of self- regulated fuzzy logic controller with multiregulated factors, two kinds of optimal strategy on basis of evolutional computation are presented. One uses the traditional linear quantization factors, and the other uses nonlinear quantization factors with evaluation mechanics. In computation, evolutional algorithm adopts a self- adaptive genetic algorithm with dual populations considering both global and local search. The objective function is ITAE function which reflects global control performance. The simulation results show that the method has good global effects, excellent dynamic and steady performance, and strong robustness.

【基金】 国家自然科学基金重大项目(79990850);国家自然科学基金资助项目(69674041)
  • 【文献出处】 电机与控制学报 ,Electric Machines and Control , 编辑部邮箱 ,2002年01期
  • 【分类号】TP273.4
  • 【被引频次】4
  • 【下载频次】92
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