【摘 要】
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该课题旨在以典型的非线性系统-倒立摆作为仿真控制对象,设计一个将遗传算法于模糊控制器设计过程的仿真控制系统(GAFLC),并就遗传算法如何有效的应用于模糊控制系统进行实验
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该课题旨在以典型的非线性系统-倒立摆作为仿真控制对象,设计一个将遗传算法于模糊控制器设计过程的仿真控制系统(GAFLC),并就遗传算法如何有效的应用于模糊控制系统进行实验研究.GAFLC主要由模糊控制模块(FLCM)和遗传算法模块(GAM?组成,FLCM可完成模糊控制器设计过程中的模糊化和去模糊方法的选择、输入输出变量隶属度函数的调整、模糊规则的输入和编辑以及模糊推理、被控制的仿真等功能;而GAM用于隶属度函数的优化和模糊控制规则表的生成.它的功能包括变量输入及编码、群体规模和交叉、变异概率等参数的选取以及根据模糊变量的不同等级划分选取不同的编码方案及遗传作策略等功能,来达到目标优化的目的;整个控制系统可完成面向经典受控制模型倒立摆的仿真控制实验.在GAFLC的基础上,该课题还就遗传算法如何更有效的应用于模糊控制系统方面作了进一步的实验研究,这对于扩大模糊控制的应用范围,以及提高模糊控制器的有效性都有一定的益处.整个论文是在顺应智能控制领域中模糊控制、神经网络和遗传算法的逐步融合的趋势下所作的一个局部尝试,这终会有益于智能控制领域的发展.
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