导读:本文包含了遗传优化模糊控制器论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模糊,算法,控制器,准则,因子,转矩,直流电机。
遗传优化模糊控制器论文文献综述
张允,张黎黎,杜波,赵迎辉,蒋梦莹[1]（2016）在《基于遗传算法优化的车辆转矩模糊控制器的设计》一文中研究指出为了使车辆转矩模糊控制器设计过程中,各项参数的设定更加客观、准确。本文基于遗传算法对模糊控制器的隶属度函数与模糊控制规则进行了优化,以实现模糊控制器的最佳设计效果。(本文来源于《电子世界》期刊2016年10期）
方文茂[2]（2016）在《利用遗传算法优化模糊控制器参数研究》一文中研究指出模糊控制器可以依赖专家经验对复杂系统进行有效控制,模糊控制器的这一特点使得其运用越来越广泛。本文对模糊控制器进行了研究,针对模糊控制器本身智能性不足以及消除稳态误差的能力差的缺点,提出了改进型的模糊控制器。通过增加调整因子和积分项的方法,使得模糊控制器的动态性能和稳态性能大大提高。针对模糊控制器参数难调整的问题,提出了利用遗传算法优化模糊控制器参数的方法,使得模糊控制器的自适应性大大提高。本文使用了Matlab对提出的改进型模糊控制器进行了仿真,对比了改进型的模糊控制器与常规的模糊控制器的性能。同时将改进型的模糊控制器与PID控制器在不同的被控对象的条件下做对比,实验结果表明改进型的模糊控制性能更加优越。将改进型的模糊控制器运用在直流电机调速系统中,来验证改进型模糊控制器的性能。首先建立了直流电机的数学模型,验证了改进型的模糊控制器对直流调速系统的可操作性。再建立基于改进型模糊控制器的双闭环控制系统,实验结果显示了良好的调速效果。(本文来源于《长春理工大学》期刊2016-03-01）
李冰[3]（2015）在《遗传算法优化模糊控制器的研究》一文中研究指出在工业生产中,经验丰富的工人可以通过自己的方法去稳定控制一个复杂的系统。当控制系统的数学模型不精确时,可以使用智能的模糊控制器规划出合理的方法,相比传统的控制理论有更大的优势,因此模糊控制更适合应用在工控领域中。文章对遗传算法优化模糊控制器进行了研究,以供相关人士参考和借鉴。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2015年29期）
方文茂,柏逢明[4]（2015）在《利用遗传算法优化改进型模糊控制器参数研究》一文中研究指出对模糊控制器进行了研究,提出一种含积分项和自调整因子的模糊控制器。针对模糊控制器参数优化没有规律的问题,提出了利用遗传算法对模糊控制器的参数进行优化,并利用Matlab对模糊控制器进行了仿真,结果表明该模糊控制器具有良好动态响应和自适应性。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2015年05期）
任涛[5]（2013）在《基于遗传算法的模糊控制器的优化设计》一文中研究指出采用模糊规则设计了模糊控制器,Matlab仿真显示系统具有较好的动态响应。按照ITAE准则对控制器的参数进行了最优化搜索,得到了最优的模糊控制系统,Matlab仿真结果显示动态性能可显着改善。(本文来源于《河南科技》期刊2013年18期）
杨璞[6]（2012）在《基于遗传算法的模糊控制器参数优化的研究》一文中研究指出采用模糊规则,通过模糊推理的方法对二阶系统进行仿真实验,结果表明系统超调小,调节时间大,稳态误差小。然后采用遗传算法,按照ITAE准则对控制器的参数进行优化,仿真结果表明动态性能比模糊控制显着改善。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2012年11期）
陈机林,王力,高强[7]（2012）在《爆破扫雷器遗传优化RBF模糊控制器研究》一文中研究指出研究爆破扫雷器电液伺服系统的控制问题。针对液压系统的非线性、发射架位置和带弹量不同引起的系统负载及转动惯量变化,常规控制方法难以得到满意的动静态性能指标。在分析电液伺服系统传递函数的基础上,设计了基于RBF神经网络的模糊控制器,并采用改进遗传算法对控制器的节点中心矢量和权值等参数进行优化,在优化目标函数中使用控制量平方项,增大其影响力。最后对系统在不同模拟负载及转动惯量的情况下进行了仿真,系统动态响应快、超调小,为优化设计提供了依据。(本文来源于《计算机仿真》期刊2012年04期）
邵克勇,张力鹏,张鸿雁,郭颢,刘洋[8]（2011）在《基于改进双种群遗传算法的模糊控制器的优化》一文中研究指出遗传算法是一种自适应、启发式、群体型、概率性、迭代式全局收敛算法,利用遗传算法的良好的搜索特性来优化模糊控制器,可以取得很好的控制效果。本文对传统的双种群遗传算法进行了归纳和分析,在此基础上提出了一种改进的双种群遗传算法(CGDPGA)。将此改进算法用于优化模糊控制器的隶属度函数、量化因子和比例因子来实现模糊控制器的全面优化。Matlab仿真结果显示,与传统双种群遗传算法相比,本算法具有更强的进化能力,优化后的模糊控制器控制效果良好。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2011年12期）
张彦生,李鑫,刘远红,石凯,邵克勇[9]（2011）在《叁种群遗传算法对模糊控制器的优化设计》一文中研究指出借鉴自然界中物种迁移机制的思想,本文对普通的叁种群遗传算法进行改进,将种群分为叁个等级,依次为:低级种群、次优种群、高级种群。叁个种群的适应度以及内部个体基因链编码位数逐级递增,进化过程中各种群最佳个体群间逐级传递,这样产生适应值更高个体的可能性将会大大提高,均衡算法的局部搜索能力和全局探索能力,提高了寻优结果的精度。并通过引入压缩因子缩减了模糊控制器待优化的参数个数,采用这一改进的遗传算法对模糊控制器的隶属度函数及比例因子、量化因子寻优。(本文来源于《Proceedings of 2011 AASRI Conference on Applied Information Technology（AASRI-AIT 2011 V1）》期刊2011-07-16）
郭荣艳,史水娥[10]（2011）在《遗传算法优化模糊控制器参数的方法研究》一文中研究指出基于遗传算法对模糊控制器参数进行寻优,首先采用模糊规则,通过模糊推理的方法对二阶系统进行仿真实验,仿真结果表明系统动态响应超调小、调节时间短,具有良好的性能;然后采用遗传算法,按照ITAE准则对控制器的参数进行优化,仿真结果表明动态性能比模糊控制显着改善,显示出遗传算法对模糊控制器参数寻优的有效性和优越性。(本文来源于《电子设计工程》期刊2011年12期）
遗传优化模糊控制器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
模糊控制器可以依赖专家经验对复杂系统进行有效控制,模糊控制器的这一特点使得其运用越来越广泛。本文对模糊控制器进行了研究,针对模糊控制器本身智能性不足以及消除稳态误差的能力差的缺点,提出了改进型的模糊控制器。通过增加调整因子和积分项的方法,使得模糊控制器的动态性能和稳态性能大大提高。针对模糊控制器参数难调整的问题,提出了利用遗传算法优化模糊控制器参数的方法,使得模糊控制器的自适应性大大提高。本文使用了Matlab对提出的改进型模糊控制器进行了仿真,对比了改进型的模糊控制器与常规的模糊控制器的性能。同时将改进型的模糊控制器与PID控制器在不同的被控对象的条件下做对比,实验结果表明改进型的模糊控制性能更加优越。将改进型的模糊控制器运用在直流电机调速系统中,来验证改进型模糊控制器的性能。首先建立了直流电机的数学模型,验证了改进型的模糊控制器对直流调速系统的可操作性。再建立基于改进型模糊控制器的双闭环控制系统,实验结果显示了良好的调速效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
遗传优化模糊控制器论文参考文献
[1].张允,张黎黎,杜波,赵迎辉,蒋梦莹.基于遗传算法优化的车辆转矩模糊控制器的设计[J].电子世界.2016
[2].方文茂.利用遗传算法优化模糊控制器参数研究[D].长春理工大学.2016
[3].李冰.遗传算法优化模糊控制器的研究[J].科技创新与应用.2015
[4].方文茂,柏逢明.利用遗传算法优化改进型模糊控制器参数研究[J].长春理工大学学报(自然科学版).2015
[5].任涛.基于遗传算法的模糊控制器的优化设计[J].河南科技.2013
[6].杨璞.基于遗传算法的模糊控制器参数优化的研究[J].数字技术与应用.2012
[7].陈机林,王力,高强.爆破扫雷器遗传优化RBF模糊控制器研究[J].计算机仿真.2012
[8].邵克勇,张力鹏,张鸿雁,郭颢,刘洋.基于改进双种群遗传算法的模糊控制器的优化[J].自动化技术与应用.2011
[9].张彦生,李鑫,刘远红,石凯,邵克勇.叁种群遗传算法对模糊控制器的优化设计[C].Proceedingsof2011AASRIConferenceonAppliedInformationTechnology（AASRI-AIT2011V1）.2011
[10].郭荣艳,史水娥.遗传算法优化模糊控制器参数的方法研究[J].电子设计工程.2011
论文知识图
