【摘 要】
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该文从自然免疫系统中蕴含的一些先进信息处理机制得到启发,设计了全局搜索优化算法和局部搜索优化算法,把在线优化和离线优化相结合,实现了时变对象的自适应模糊控制器参数
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该文从自然免疫系统中蕴含的一些先进信息处理机制得到启发,设计了全局搜索优化算法和局部搜索优化算法,把在线优化和离线优化相结合,实现了时变对象的自适应模糊控制器参数的在线优化,较好的解决了实时控制问题.该文提出的全局搜索优化算法能够在整个搜索空间离线搜索得到优化的标称模糊控制器参数,仿真表明该算法和基本遗传算法相比较具有一定的优势;当对象参数变化后,受克隆选择思想启发,利用局部搜索算法在标称控制器附近进行在线局部寻优,可以迅速优化得到一组新的控制器参数,不仅能够满足实时控制的要求,而且仿真结果表明这种方案显著改善了模糊控制器的鲁棒性.为了提高该文的优化算法的学习速度,该文提出了一种新的性能指标,它能有效的评价控制性能,还可以减小计算量,从而缩短优化学习时间.该文利用AIC准则法和最小二乘法分别上述对象进行模型结构辨识和参数辨识,从而使该文提出的上述控制方案在很大程度上具有了实际工程应用价值.
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