【摘 要】
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遗传算法用于参数辨识是随着智能控制理论研究的不断深入及其在控制领域的广泛应用逐渐发展起来的。本文针对传统遗传算法存在的缺陷:收敛速度慢和早熟现象,对遗传算法进行了
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遗传算法用于参数辨识是随着智能控制理论研究的不断深入及其在控制领域的广泛应用逐渐发展起来的。本文针对传统遗传算法存在的缺陷:收敛速度慢和早熟现象,对遗传算法进行了改进。提出了两种改进的遗传算法,即对遗传算子和遗传策略的改进和引入模糊逻辑的遗传算法。在模糊遗传算法中,采用模糊逻辑来对遗传算子进行动态调节。此外,本文研究了遗传算法的并行性,根据遗传算法的隐并行性,并将上面的两种遗传算法在单机上模拟并行运行。选取450t/h循环流化床锅炉为辨识对象,通过现场试验,采集得到锅炉床温的输入输出数据,并对这些数据进行整理,运用并行的遗传算法对控制对象进行参数辨识,拟合了对象的传递函数,验证了算法的有效性。
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