基于遗传算法的预期动力学方程优化  被引量:1

Optimization of desired dynamic equations using the genetic algorithm

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作  者:宁喜荣[1] 李东海[1] 薛亚丽[1] 姜学智[1] 

机构地区:[1]清华大学热能工程系,北京100084

出  处:《清华大学学报(自然科学版)》2006年第5期674-677,共4页Journal of Tsinghua University(Science and Technology)

基  金:国家自然科学基金资助项目(50376029)

摘  要:为改进非线性控制系统的性能,提出了一种基于遗传算法的预期动力学方程及其参数的优化方法。利用遗传算法提供的通用框架,在控制系统结构和控制器形式确定的情况下,对控制参数进行全局优化。讨论了该方法在M IM O非线性过程控制中的应用。仿真结果表明,该方法能有效改善系统的动态特性,使系统对扰动和噪声具有较好的鲁棒性,在指定的性能指标上取得满意的控制效果。The genetic algorithm was used to optimize the solution of a nonlinear control system based on the solution of the governing dynamic equations. The globally optimal controller parameters were obtained for the controller structure and form by the genetic algorithms. A MIMO nonlinear plant was simulated using the method. The results demonstrate that the method effectively improves the dynamic system characteristics and that the method has good robustness against disturbances and noise for the specified indices.

关 键 词:预期动力学方程(DDE) 遗传算法 非线性控制 

分 类 号:TP271[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

 

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