【摘 要】
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模糊控制规则是模糊PID控制器的核心,在对模糊控制规则优化时通常采用特定的方式寻优弱化模糊控制规则间的关联性,存在影响计算效率以及控制精度等问题。为此,在蝙蝠算法(BA)
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,常熟理工学院计算机科学与工程学院,中国矿业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61173730)
论文部分内容阅读
模糊控制规则是模糊PID控制器的核心,在对模糊控制规则优化时通常采用特定的方式寻优弱化模糊控制规则间的关联性,存在影响计算效率以及控制精度等问题。为此,在蝙蝠算法(BA)寻优方式的基础上,提出一种改进的蝙蝠算法(IBA)对模糊控制规则进行优化。通过模糊控制规则间关联性设计邻域搜索算子以提高BA的搜索精度,再引入混沌变异算子避免BA陷入局部最优,以ITAE值作为性能指标对模糊PID控制系统进行评价。仿真结果表明,与粒子群算法、遗传算法和改进的蚁群算法的优化效果相比,IBA优化模糊控制规则后的模糊PID控制器
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