基于硬件实现的基因算法用于模糊控制系统的优化研究

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该文就针对该所研制的模糊控制芯片,提出一种基于基因算法优化的自学习模糊控制器的设计,开发有效的仿真工具,研究基因算法理论对模糊控制参数的全局寻优.研究开发中的硬件设备的功能,有针对性的集中讨论了控制规则后件的产生及对规则库的动态学习,并采用对传统基因算法进行变通后的计算方法,由基因算法对模糊控制规则进行动态优化,选取适当的适应度评价函数,在线修改学习参数,以实现模糊控制器在线自寻优的控制过程.研究并开发仿真工具,使用Matlab中的Simulink作为系统仿真工具,可方便的进行非线性控制系统的系统仿真,同时可实现该系统与硬件设备之间的接口;用Simulink对倒立摆典型非线性系统进行了在线模拟,证实了所提出的控制算法的有效性和适用性,为进一步的硬件芯片实现的可行性提供了有价值的理论基础.讨论了仿真工具与硬件设备的接口功能,可以通过S-Function模块来实现与专用接口电路的通信,并提出了一套硬件接口设计的可行性方案.
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