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现代大工业过程存在非线性、大滞后、时变和数学模型不确定等特征，采取传统的PID控制，很难达到理想的控制效果，因此有必要研究新的智能控制策略。目前，模糊理论、神经网络和遗传算法的融合正在控制领域显示出巨大的潜力。本文在对上述三种方法进行结合和改进的基础上，提出了在无模型和无先验知识的情况下利用本文提出的改进遗传算法自动优化设计智能控制器的方法。本文主要设计了两类控制器：其一，基于遗传算法的控制规则可调整模糊控制器。首先在描述控制规则的解析表达式中引入合理的可调整因子，为实现控制规则的修正打下基础。并通