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基于遗传算法的模糊控制规则优化的研究 被引量:26

Research on Optimization of Fuzzy Control Rules Based on Genetic Algorithms
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摘要 模糊控制规则的正确选择是模糊控制器设计的关键,它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果 针对传统的获取控制规则方法的不足,提出了在一个待优化模糊控制器的基础上,采用改进的遗传算法优化其模糊控制规则,从而使经过优化所获得的控制规则更加合理 最后对优化后的模糊控制器进行仿真比较研究,并将其应用于温室,实现温室温度的模糊控制 The proper selection of fuzzy logic rules, which determines the dynamic and static performance and control effect, is the key to designing a fuzzy controller Aiming at improving the deficiency in traditional fuzzy control rules, we present a method using CGA to optimize fuzzy control rules. The optimized fuzzy logic controller has been compared with the traditional one, and been applied to simulate greenhouse control of its temperature The results suggest that the control quality of the fuzzy logic controller, of which the fuzzy rules have been optimized,are greatly improved
出处 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 2003年第4期69-73,共5页 Journal of Jiangsu University:Natural Science Edition
基金 江苏省"九五"重大攻关项目(BG98502)
关键词 模糊控制规则 遗传算法 仿真 温室 fuzzy logic rules genetic algorithms simulation greenhouse
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