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
机构地区:[1]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083 [2]中南大学机电工程学院,湖南长沙410083
出 处:《信息与控制》2003年第6期486-489,494,共5页Information and Control
基 金:国家自然科学基金重点资助项目 ( 5 983 5 170 )
摘 要:针对复杂机电系统中可调参数多、调整范围大、参数之间耦合强、常规方法难于整定与组态的难题 ,提出了基于退火遗传算法的参数最优整定方法 .将遗传算法和模拟退火算法巧妙地结合起来、取长补短 ,构成一种新的高效、鲁棒的寻优算法 ,应用于平整机主传动速度控制系统的参数优化问题 。In complicated electromechanical systems, there are many adjustable parameters, their tuning ranges are wide, the coupling effects among parameters are severe, and it is hard to set and match these parameters with traditional method. In order to solve these problems, this paper puts forward an optimal setting method of control parameters based on simulated annealing-genetic algorithm.The new searching method derives from ingenious combining of simulated annealing algorithm and genetic algorithm. It draws on the advantages of simulated annealing algorithm and genetic algorithm,so it is efficient and robust. The method is applied to parameter optimization of main drive speed control system of temper mill, and its performance index is optimal.
关 键 词:复杂机电系统 控制参数 最优整定 退火遗传算法 遗传算法 模拟退火算法
分 类 号:TP271.4[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] O242.23[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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