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优化GA的模糊自适应张力控制
恒张力系统 遗传算法 模糊控制 自适应PID 控制器 Simulink/Matlab 鲁棒性
2014/4/3
以典型的卷绕张力系统为研究对象，结合模糊自适应PID控制与遗传算法，设计了基于遗传算法的模糊自适应PID张力控制器。该控制器由离线和在线两部分组成，离线部分利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数作为在线调节的初始值，在线部分用来实时调整系统响应的PID参数。仿真结果表明，采用的模糊自适应PID控制策略较传统PID控制器具有响应速度快、控制输出稳定、抗干扰能力强、鲁棒性好等优点。
以模糊推理和遗传算法为基础，提出了一种新的具有不完全微分的最优PID控制器的设计方
法．该控制器由离线和在线两部分组成．在离线部分，以系统响应的超调量、上升时间以及
调整时间为性能指标，利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数Kp*、Ti* 和
Td*，作为在线部分调整的初始值．在在线部分，一个专用的PID参数优化程序以离
线部分获得Kp*、Ti* 和Td*为基础，根据系统当前的误差e和...
基于GA的自由圆盘推进器优化控制
2007/12/13
Abstract本文针对在小推进器作用下的自由圆盘运动建立数学模型,根据不同推进器组合产生的作用,使用遗传算法对运动过程中不同阶段的控制目标进行优化.将每个阶段的控制目标细化成遗传算法的适应值函数,按照要求实现圆盘运动到目标,并且最终稳定在目标状态.
基于SQP/GA混合优化算法的双容水箱非线性预测控制
2007/12/13
Abstract为了计算控制序列，非线性模型预测控制可以转换为一个带约束的非线性优化过程．本文分析了三种约束处理方案，根据遗传算法的特点，将等式约束用于状态量计算，在搜索空间降维的同时消除遗传算法难以求解的等式约束．对双容水箱进行遗传算法和序列二次规划仿真试验和实际控制，结果表明遗传算法对控制量的优化效果优于序列二次规划．为克服遗传算法耗时较长、优化结果存在随机抖动的缺点，结合序列二次规划提出一种...
用GA求解动态联盟中伙伴选择的多目标优化模型
2007/12/13
Abstract描述动态联盟中的伙伴选择问题，针对以活动网络形式组织的新产品开发项目，建立
伙伴选择的多目标优化模型，实现项目失败风险最小化和项目完工时间最小化，并利用带自
适应移动线技术的遗传算法，求得问题的整个非劣解集合，仿真结果证明了算法的有效性.
Abstract为了高效合理地确定支持矢量机(SVM)的参数,使其对复杂的二值遥感图像目标进行自动识别,采用实值编码遗传算法来实现SVM模型参数的自动选择.与穷举搜索的留一法及随机试凑法相比,采用遗传算法的SVM模型参数选择更简单,更易于实现,并使SVM具有更好的推广能力.二值遥感图像目标的分类识别结果表明,该方法不但可以提高分类识别率,而且显著地缩短了SVM的训练时间.