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)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《自动化学报》2002年第6期1006-1011,共6页Acta Automatica Sinica
基 金:国家自然科学基金 ( 6 97830 0 8);广东自然科学基金 ( 970 52 5)资助
摘 要:首先给出一种实时性好精度高的局部连续模糊算法 ,并与已有的方法相结合 ,构造了一个时变修正因子的模糊控制器 ;其次给出了一种可快速精确逼近最优解的模拟退火算法 ,融合这两种方法构成了自寻优模糊控制器 .仿真结果表明这种自寻优控制器对大时滞对象 ,非线性不稳定且模型未知对象都有良好的控制效果 .该方法最大的优点是无需对象的数学模型和人的经验 ,这为非线性模型不确定且不稳定对象的最优控制提供了一条途径 .The paper proposes a partly continuous fuzzy algorithm that is combined with the existing method to improve the real time ability and the precision of fuzzy controller obviously. A time-varying modifying factor fuzzy controller is constructed by the method. Then a novel simulated annealing algorithm is presented to rapidly achieve the optimal result. The self-optimizing fuzzy controller is made of the two algorithms. The simulation results illustrate that the self-optimizing fuzzy controller has fine performances for dead-time plants and non-stable nonlinear plants whose mathematical models are not known. It is the main advantage that the self-optimizing fuzzy controller is independent of human experience and the mathematical models of plants. The paper tries to provide a way for controlling non-linear plants of unknown mathematical models.
关 键 词:时变修正因子 二级自寻优模糊控制器 模糊控制 局部连续模糊算法 非线性 模拟退火算法
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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