基于多种群遗传算法的电动变桨系统的变论域模糊控制
来源期刊:控制工程2014年第2期
论文作者:董海鹰 魏占宏 赵香桂 李晓青
文章页码:182 - 188
关键词:电动变桨;模糊控制;多种群遗传算法;变论域;伸缩因子;
摘 要:针对电动变桨系统的时变性、非线性、大惯性及风速不确定性等特点,提出一种基于多种群遗传优化算法的电动变桨系统的变论域模糊控制方法。在该方法中,通过分析确定变论域伸缩因子的结构,利用多种群遗传算法优化其参数,实现伸缩因子参数的智能寻优,有效解决了模糊控制器精度不高、模糊控制中规则数量与控制精度之间的矛盾。在遗传算法迭代中,染色体采用实数编码、多种群、多目标并行搜索,利用最优个体最少保持代数作为算法终止判断。将设计的优化变论域模糊控制器应用于电动变桨系统的速度控制中,根据速度环的性能指标建立合适的目标函数,通过对基本论域自适应调整,实现了速度环的自适应控制。仿真结果表明,基于多种群遗传优化算法的变论域模糊控制在动态性能和稳态性能上优于变论域模糊控制。
董海鹰1,魏占宏1,赵香桂1,李晓青1
1. 兰州交通大学自动化与电气工程学院
摘 要:针对电动变桨系统的时变性、非线性、大惯性及风速不确定性等特点,提出一种基于多种群遗传优化算法的电动变桨系统的变论域模糊控制方法。在该方法中,通过分析确定变论域伸缩因子的结构,利用多种群遗传算法优化其参数,实现伸缩因子参数的智能寻优,有效解决了模糊控制器精度不高、模糊控制中规则数量与控制精度之间的矛盾。在遗传算法迭代中,染色体采用实数编码、多种群、多目标并行搜索,利用最优个体最少保持代数作为算法终止判断。将设计的优化变论域模糊控制器应用于电动变桨系统的速度控制中,根据速度环的性能指标建立合适的目标函数,通过对基本论域自适应调整,实现了速度环的自适应控制。仿真结果表明,基于多种群遗传优化算法的变论域模糊控制在动态性能和稳态性能上优于变论域模糊控制。
关键词:电动变桨;模糊控制;多种群遗传算法;变论域;伸缩因子;