基于免疫遗传算法优化的模糊神经元网络控制器在全阶精馏塔模型中的控制仿真研究

本文提出了一种免疫遗传算法优化的模糊控制器,利用免疫遗传算法的全局搜索功能和神经元的自学习能力,提高了模糊控制器的控制精度和抗干扰能力。将该控制器用于全阶精馏塔模型仿真。仿真结果表明该控制器可以有效地消除静态误差,并在控制的过渡过程也有很好的鲁棒性,实际应用效果也表明了该方法的优越性。