摘要
针对使用ITAE积分性能指标作为目标函数存在的不足,通过在目标函数中加入控制量、误差、上升时间和超调量等综合因素,形成性能更好的目标函数。分析了用基本遗传算法优化模糊控制器的优缺点,通过使用并行遗传算法,选取适当的操作算子,精英保留等策略得到一种改进的遗传算法,并将其用于优化模糊控制器。仿真结果表明了该方法的有效性。
To the flow of using integration performance index ITAE as objective function, a better objective function is made by introducing rising time, error, control and overshoot quantity. The merit and drawbacks of fuzzy, controller optimized by simple genetic algorithm （SGA） are analyzed. An improved genetic algorithm based on parallel genetic algorithm （PGA） is presented by using proper operators and elitist strategy. The simulation resuhs show the effectiveness of the proposed method.
出处
《控制工程》
CSCD
2008年第6期682-684,698,共4页
Control Engineering of China
基金
甘肃省自然科学基金资助项目(3ZS042-B25-039)
光电技术智能控制教育部重点实验室(兰州交通大学)开放基金资助项目(K04106)
兰州市科技攻关基金资助项目(2008-1-2)
关键词
模糊控制
隶属度函数
适应度函数
遗传算法
fuzzy control
membership function
fitness function
genetic algorithm
