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模糊控制器的量化因子和比例因子对蒸发器过热度的调节品质影响极大。针对传统“试凑法”选择量化因子和比例因子时主观因素强且难以实现全局最优的缺点，采用遗传算法对两类模糊因子进行优化。仿真结果表明：优化后的模糊控制器动态、静态性能均优于传统模糊控制器。
基于遗传算法的过热度模糊控制因子优化研究
【摘 要】
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模糊控制器的量化因子和比例因子对蒸发器过热度的调节品质影响极大。针对传统“试凑法”选择量化因子和比例因子时主观因素强且难以实现全局最优的缺点，采用遗传算法对两类模
【机 构】
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海军工程大学船舶与动力学院
【出 处】
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低温与超导
【发表日期】
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2010年6期
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