基于遗传算法自适应模糊调节器设计

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1、基于遗传算法的自适应模糊调节器的设计焦海宁杨杰（江西理工大学机电工程学院，江西，赣州341000）摘要：本文简要阐述了遗传算法和模糊控制的基本原理，并结合二者针对一个具体的随机非线性系统进行优化研究。文章设计了基于遗传算法的自适应模糊调节器，并在充分分析了量化因子对系统稳态性能和动态性能的影响的基础上，提出了一种智能调节量化因子的模糊控制算法，使系统具有更好的动态和稳态性能。文章利用此控制器对双线性模型进行了仿真，结果证明了其有效性。关键词：遗传算法;模糊控制;量化因子;随机双线性系统DesignofAdaptiveFuzzyregulatorBasedonGeneticAlgorith

2、mYANGJie，JIAOHaining（SchoolofMechanicalandElectricalEngineering，JiangxiUniversityOfScienceAndTechnology，Ganzhou341000，China)Abstract:ThispaperbrieflydescribesthebasicPrinciplesofgeneticalgorithmandfuzzycontrol.Combiningthesetwofactors,thepaperstudiesaspecificstochasticnonlinearsystemanditsoptimiz

3、ation.ThepaperdesignanadaptiveFuzzyregulatorbasedongeneticalgorithm,andwiththefullanalysisoftheimpactofquantitativefactoronthesteady-stateanddynamicpropertiesofthesystem,thearticleproposesafuzzycontrolalgorithmwhichregulatesquantificationfactorautomatically,sothatthesystemismoreoutstandingondynam

4、icandstaticperformance.Thearticlesimulatesthebilinearmodelwiththisadaptivefuzzyregulator,andtheresultsproveitseffectiveness.Keywords:GeneticAlgorithm；Fuzzycontrol；quantificationfactor；Randombilinearsystem.0引言影响模糊控制器性能的因素有很多，量化因子就是一个非常重要的方面。通过阅读众多的文献我们知道，常规模糊控制器是利用采样时刻所获得的误差及误差变化信号模糊化后的结果查询模糊控制表，得

5、到控制量的模糊量，然后利用量化因子把该模糊量转换为精确量来作为模糊控制器的输出从而对被控对象施加某种控制作用。但由于模糊控制表量化等级的有限性使得控制精度不高，同时由于量化因子是固定的，当对象参数随环境的变化而改变时，它不能对自己的控制规则进行有效地调整，从而使其良好的性能不能得到充分地发挥，甚至导致系统振荡。应该指出，量化因子的选择并不是唯一的，对于简单的系统可能有几组不同的取值，都能使系统获得较好的相应特性。但对于比较复杂的被控过程，有时采用一组固定的量化因子难以收到预期的控制效果，因此可以尝试在控制过程中采用改变量化因子的方法，看能否调节整个控制过程中不同阶段上的控制特性，本文正是

6、对此方面的研究。1模糊控制和遗传算法简介模糊控制是基于模糊集合、模糊逻辑同控制理论相结合，模拟人的思维形式，从而能对难建模型的对象进行有效的一种控制形式，它不要求精确的被控对象数学模型，就能达到良好的控制效果，具有较好的适应性和智能控制的特点。遗传算法（GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。GA吸收了自然生物系统“适者生存，优胜劣汰”的进化原理从而为解决许多传统优化方法难以解决的问题提供了新的途径。GA中包含5个基本要素：参数编码、生成初始种群、适应度函数设计、遗传算子设计、控制参数设计（主要指编码串长度、种群大小和遗传操作的概率等）。遗传算法的基本步骤如下：①在一定的

7、编码方式下随机产生一个种群；②按照个体适应值的大小从种群中选出适应值较大的一些个体构成交配池；③由交叉算子和变异算子对交配池中的个体进行遗传操作，并形成新一代的种群；④反复执行步骤②③，直至满足收敛判据为止。2基于遗传算法的自适应模糊调节器的设计2．1量化因子对系统性能的影响性能指标是指在分析一个控制系统的时候，评价系统性能好坏的标准。系统性能的描述又可以分为动态性能和稳态性能。设定误差和误差变化率为输入变量，控制量为输出变量。设误