模糊逻辑、遗传算法及其在热工过程中的应用

发布时间：2021-06-14 09:25

　　本文将并行思想引进到遗传算法中,同时对遗传算法的编码方式、适应度函数、交叉变异算子均进行改进,设计了一种基于伪并行遗传算法的数值型模糊控制器。该并行方法能够有效地抑制遗传算法易出现的早熟现象,并且提高了优化的效率,如果有局域网或并行机的条件,还可以考虑在线寻优。最后,将上述算法应用到中储式制粉系统磨煤机的控制中,仿真实验表明,该方法优化出来的模糊控制器控制品质好,具有一定的鲁棒性与抗干扰性,从而达到了优化模糊控制器的目的。 

【文章来源】：华北电力大学河北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
英文摘要
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究内容与目的
        1.2.1 遗传算法
        1.2.2 基于遗传算法的模糊控制器
    1.3 本章小节
第二章 模糊控制理论基础
    2.1 模糊控制系统
        2.1.1 模糊控制系统的组成
        2.2.2 模糊控制系统的分类
    2.2 模糊控制器原理
        2.2.1 基本结构与组成
    2.3 模糊控制器设计的基本方法
    2.4 本章小节
第三章 遗传算法理论基础
    3.1 基本遗传算法
        3.1.1 编码
        3.1.2 适应度函数
        3.1.3 遗传算子
        3.1.4 遗传算法的运行参数
    3.2 伪并行遗传算法
        3.2.1 伪并行遗传算法的基本思想
        3.2.2 并行遗传算法的分类
        3.2.3 子群体信息交换模型
    3.3 本章小节
第四章 基于遗传算法的模糊控制器设计
    4.1 模糊控制器的设计
        4.1.1 模糊控制器的构成
        4.1.2 遗传算法的设计
    4.2 仿真
        4.2.1 参数设置
        4.2.2 仿真结果及分析
        4.2.3 鲁棒性能和抗干扰性能测试
        4.2.4 标准GA与PPGA
        4.2.5 迁移策略对PPGA性能的影响
    4.3 带自调整函数的模糊控制器
    4.4 本章小节
第五章 遗传优化球磨机制粉系统模糊控制器的研究
    5.1 球磨机制粉系统简介
        5.1.1 中间储仓式乏气送粉系统
        5.1.2 球磨机的运行特性
        5.1.3 影响球磨机工作的主要因素
    5.2 球磨机制粉自动控制系统的原理和要求
    5.3 遗传算法优化模糊控制器在球磨机系统中的应用
        5.3.1 球磨机制粉系统被控对象的描述
        5.3.2 遗传优化球磨机模糊控制器
    5.4 本章小节
第六章 结束语
参考文献
致谢
附图
在学期间发表论文和参加科研情况


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于GA的多变量动态预补偿阵的设计[J]. 薛福珍,唐琰,李勐.  工业仪表与自动化装置. 2002(05)
[2]采用重复交叉操作及最优保留策略的遗传算法[J]. 张著洪,黄席樾,胡小兵.  重庆大学学报(自然科学版). 2002(07)
[3]并行遗传算法在电力系统经济调度中的应用——迁移策略对算法性能的影响[J]. 曹一家.  电力系统自动化. 2002(13)
[4]浮点数编码的遗传算法在系统辨识中的应用[J]. 沈春华,卢晶,徐柏龄.  应用科学学报. 2001(04)
[5]多变量解耦鲁棒控制的遗传优化方法[J]. 薛福珍,韩怀中.  中国科学技术大学学报. 2001(06)
[6]一种新的递阶多变量模糊控制器的设计[J]. 王海清,宋执环,李平.  控制理论与应用. 2001(05)
[7]遗传算法中初始种群与交叉、变异率对解的影响及其解决方案[J]. 唐世浩,朱启疆.  科技通报. 2001(03)
[8]多变量模糊控制系统的设计及仿真[J]. 于霞,宋凌锋,陈学允.  大庆石油学院学报. 2001(01)
[9]一种克服遗传算法早熟的参数调整及并行方法[J]. 许明辉,高成修,于刚.  武汉大学学报(理学版). 2001(01)
[10]遗传算法及其发展现状[J]. 靖稳峰,魏红,段惠娣.  西安工业学院学报. 2000(03)



本文编号：3229537