【摘 要】
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针对集热管温度这一大滞后、非线性控制对象以及传统遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器。采用适应度值标定和
【机 构】
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兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室,兰州交通大学自动化与电气工程学院
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针对集热管温度这一大滞后、非线性控制对象以及传统遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器。采用适应度值标定和最优保留策略来解决遗传算法寻优过程中陷入局部最优解决问题,并对编码方式,选择和交叉算子做了相应的调整和改进。并将此方法用于优化模糊神经网络控制器。仿真结果表明,采用该方法设计的控制器在控制效果上明显优于常规的遗传算法模糊控制器,为提高集热管温度测试效率提供了一条新的途径。
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