遗传算法优化模糊控制器参数的方法研究

2011-05-21郭荣艳史水娥

电子设计工程 2011年12期

郭荣艳，史水娥

（1.周口师范学院物理与电子工程系，河南周口 466001；2.河南师范大学物理与信息工程学院，河南新乡 453007）

模糊控制[1-2]适合于数学模型未知，动态过程变化大的系统[3]。模糊控制不需要建立控制对象的精确数学模型，其基于专家经验和知识推理的智能控制方法具有很强的鲁棒性，通过选定合适的模糊控制规则，可在保证控制稳定的同时，保持较好的控制性能。因此它能绕过对象的不确定性、干扰及非线性、时变性、时滞性等影响，并且能够处理不确定信息，达到控制的要求与目的。

遗传算法[4]（Genetic Algorithm，简称GA）是一种解决复杂问题的有效方法，是基于进化论、在计算机上模拟生命进化机制而发展起来的一门新兴学科，它根据适者生存、优胜劣汰等自然进化规则来搜索问题的解。遗传算法的基本思想是从一个代表最优化问题解的种群开始进行搜索，通过若干代的进化最终得出条件最优的个体。遗传算法的优势在于求解最优化问题的全局最优解。算法的突出特点是它包含了与生物遗传及进化很相像的步骤：选择、复制、交叉、重组和变异。

本文在设计模糊控制器的基础上，基于遗传算法对该控制器的参数进行寻优，得到了最优的模糊控制系统。