曾春华，刘雪梅

（同济大学机械与能源工程学院，浙江 宁波 315021）

模糊控制器设计及其优化研究

曾春华，刘雪梅

（同济大学机械与能源工程学院，浙江 宁波 315021）

模糊控制器中的量化因子和比例因子会改变模糊控制器的输出特性，对模糊控制器的输出性能有很大的影响。但是模糊控制器一旦设计完毕，模糊控制器的量化因子和比例因子就被固定，无法根据实际运行结果来进行参数的调整。本文在完成模糊控制算法设计的基础上，采用PSO算法对运行过程中的模糊控制参数进行调整，并通过与传统模糊控制器的对比，得出本文所研究的基于PSO算法的模糊控制器的收敛速度更快，可以获得更好的控制效果。

模糊控制器；粒子群算法；参数调整

与建立在精确数学模型基础上的现代控制理论系统相比，工业生产中的控制系统的被控对象更加复杂，而且不确定因素也更多。模糊控制器是一种非线性控制器，其模糊控制规则和隶属度函数的确定困难，目前还没有有效的模糊控制器设计和调整方法。本文拟采用粒子群算法对模糊控制器参数调节优化进行研究。

1 基于PSO的模糊控制算法设计

1.1 算法设计思路

针对模糊控制器设计完成之后，难根据实际情况调节控制的问题，本文主要采用粒子群算法与模糊控制器的结合，来实现模糊控制器中量化因子Ke、Kec和比例因子Ku三个参数的调节，以取得更好的控制修改。

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是Kennedy在鸟类捕食活动规律的启发下所提出来的一种仿生物智慧概念算法。……