文档介绍：,仿真结果表明基于遗传算法的模模糊控制规则和隶属函数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、静态性能和控制效果。针对传统方法的不足,本文将遗传算法证明了算法的有效性。最后,将这种改进的模糊控制器应用于充电控制当中,设计了一种智能充电系统。文中首先对模糊控制和遗传算法的基本原理进行了介绍和探讨,内容主要包括:模糊控制的数学基础、常规模糊控制器的设计、遗传算法的基本操作以及模式理论等。在此基础上,针对模糊控制器设计存在的瓶颈,对简单遗传算法进行了全面的改进:采用十进制编码对隶属函数和模糊控制规则进行统一编码,同时,对各个遗传操作进行了改进,并提出了一种新的自适应交叉概率和变异概率。针糊控制器具有良好的动、静态性能。最后,给出了智能充电系统的设计方法。在系统的硬件设计中,主要介绍了功率因素校正电路、双管正激电路以及控制电路。在系统的软件设计中,主要介绍了信号采集及处理模块、基于遗传算法的模糊控制器模块和充电终止判决模块。实验结果表明,本系统充电速度快、质量高、电池发热量小,保证了电池的使用寿命。关键词:模糊控制,遗传算法,仿真设计,智能充电系统西北工业大学硕士学位论文
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第一章绪论课题背景控制论、信息论、运筹学为基础的交叉学科,主要用于解决传统控制方法难以解智能控制滦说难Э疲强刂评砺鄯⒄沟母呒督锥危且匀斯ぶ悄堋决的系统控制问题。智能控制的研究对象一般具有以下特点:P筒蝗范ㄐ裕亦即被控对象的模型未知或知之甚少或者模型的参数变化范围很大;叨确线性;挝褚G蟾丛樱骰肪掣丛印R桓龊玫闹悄芸刂葡低秤δ苈多目标与多性能指标要求,能利用知识进行推理和学习,能适应对象特性和运行条件的变化,具有较好的鲁棒性、适应性、容错性、实时性和多样性。近年来,智能控制理论发展十分迅速【浚硇缘睦砺塾心:刂神经网络控制、遗传算法混沌控制、小波理论⒎植愕萁卓刂啤拟人化智能控制、博奕论等,其中包括模糊逻辑、神经网络和遗传算法在内的软计算是目前智能控制中最活跃的研究领域之一。智能控制正处于发展阶段,无论在理论上还是在实践上,都还不成熟不完善,尚需进一步探索与研究。模糊控制口】【是智能控制的一个重要分支,它力图在一个较高的层次上模拟人脑思维的模糊方式,其基本的思想是利用计算机实现人的控制经验。模糊控制有如下突出的特点::刂剖且恢只诠嬖虻目刂疲谏杓浦形扌虢⒈控对象的精确模型,因而控制机理与决策易于理解和接受,设计简单,便于应用。:刂剖且恢址窍咝缘目刂疲嘲粜院茫扇庞氩问钥刂菩Ч挠跋被大大减弱,非常适合非线性、时变及纯滞后系统的控制。:刂剖腔启发性的知识和语言规则设计的,可以容易的解释系统中出现的某些过程和现象,增强了系统的适应性,使系统实现了人的某些智能。:刂频挠镅钥制规则具有相对的独立性和一致性,利用这些规则内在的模糊连接,可以找到折中优化的选择,使控制器的性能优于常规的控制器。从工程应用角度来看,模糊控制可以简化系统设计流程,缩短开发周期,降低成本,促进科技进步。目前模糊控制技术已经应用于家电、工业控制、交通运输、航天航空等领域,并取得了巨大成功,引起了经济学家、技术专家以及实业家的广泛关注。可见,模糊控制作为一种新兴的技术,具有良好的发展前景和广泛的应用领域,具有极大的经济价值遗传算法【渴悄D庾匀谎≡窈鸵糯ɑ频囊恢炙阉寻优惴ǎD馍西工业大学硕士学位论文、
研究意义控制精度不高,其实质是一种非线性的控制器,无法消除静差,易产生振荡,会产生超出操作经验范围的显著变化。在实际的过程控制中,若存在随机性的干研究思路,是综合智能控制技术主要的发展方向之一。遗传算法正逐渐成为模糊鯻●目日縚■自誆目自阾調目目物界“优胜劣汰,适者生存”的机制,利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。与一般的寻优方法相比,遗传算法具有很多优点【浚从众多初始点开始进行并行操作,克服了传统优化方法容易陷入局部极点的缺点,是一种全局优化算法。员淞康谋嗦虢胁僮鳎商娲荻人惴ǎ谀:评砹ナ艉状的选取上具有更大的灵活性。运G蠼獾奈侍猓灰G笃渚哂辛院可微性,只需知道目标函数的信息。捎诰哂幸⑿行裕钥赏ü蠊模并行计算来提高计算速度。稍诿挥腥魏蜗妊橹J逗妥ḿ抑J兜那榭鱿氯得次优或最优解。生命科学与工程科学的相互交叉,相互渗透,相互促进是现代科学技术发展的显著特点,遗传算法的蓬勃发展充分体现了这一特征和趋势。模糊控制作为一种新的技术和方法在体现其优越性的同时,也必定存在一定的局限性【引。应当承认常规的模糊控制器由于控制表档级的有限性,使得系统