检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
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机构地区:[1]浙江理工大学自动化研究所
出 处:《浙江理工大学学报(自然科学版)》2016年第4期596-599,共4页Journal of Zhejiang Sci-Tech University(Natural Sciences)
摘 要:以间歇式反应釜温度控制为目标,针对常规模糊控制参数和规则无法在线调整的问题,提出一种基于粒子群算法的自寻优模糊控制器(PSO‐FC),通过引入一个含有加权因子的规则解析式,以时间绝对值误差积分作为系统性能评价函数,利用粒子群算法对加权因子、量化因子等相关参数的取值进行智能寻优,得到一组相对最优的参数,使控制器达到较为理想的控制效果。仿真结果表明,设计的基于粒子群算法的自寻优模糊控制器具有调节精度高、过渡时间短、实时性强等特点,有较高的实用价值。For the problem that conventional fuzzy control parameters and rules cannot be adjusted online ,a self‐optimizing fuzzy controller based on particle swarm optimization (PSO‐FC) was proposed by taking the batch reactor temperature control as the target .Rule analysis formula including weighting factor was introduced and time absolute value error integral served as system performance evaluation function . Particle swarm optimization was used for intelligent optimizing for the values of weighting factor , weighting factor and relevant parameters to gain a group of relatively optimal parameters . Thus , the controller reached ideal control effect .The simulation result shows that PSO‐FC has such features as high regulation precision ,short transient time and strong instantaneity ,and ow ns high practical value .
关 键 词:反应釜 模糊控制 粒子群算法 加权因子 温度控制
分 类 号:TP273.4[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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