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基于GA的非线性系统Fuzzy控制规则自调整 被引量:2

Self-optimizing of fuzzy controller based on genetic algorithms
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摘要 控制精度和自适应能力一直是模糊控制中较难解决的问题,对于非线性系统更是如此,解决这一技术的核心问题在于控制规则的选取,而遗传算法可以较好地解决常规的数学优化技术不能有效解决的问题。该文给出了对于具有修正因子的控制规则,采用遗传算法对其参数进行自调整的方法,以提高整个控制器的性能。仿真结果表明,这种方法可提高模糊控制器的性能,对非线性系统的控制是有效的。 The precision and adaptability are difficult for fuzzy control, especially in nonlinear system. The key is to make the control rule. The genetic algorithm may solve this question availably. An optimum seeking method for nonlinear system fuzzy controller with correcting parameter was given based on genetic algorithms to improve the performance of fuzzy controller. The result shows that it is right.
作者 王日宏
出处 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第6期1022-1023,共2页 Computer Engineering and Design
关键词 GA 非线性系统 FUZZY 控制规则 控制精度 自适应能力 模糊控制 遗传算法 fuzzy controller genetic algorithm nonlinear system optimization
  • 相关文献

参考文献7

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二级参考文献2

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  • 2Fam Quang Bac,V. L. Perov. New evolutionary genetic algorithms for NP-complete combinatorial optimization problems[J] 1993,Biological Cybernetics(3):229~234

共引文献67

同被引文献7

引证文献2

二级引证文献1

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