本发明专利技术提供了一种模糊控制调整遗传算法优化参数的方法及应用，通过对隶属度函数的调整、模糊控制规则解析式参数修正和输出棒形隶属度函数的位置变动调节，选用全局寻优的遗传算法(GA)对它们进行自动优化求解，包括运用遗传算法对模糊隶属度函数曲线、模糊控制解析式U＝f(E、C、p、q)中的参数p、q以及输出棒形隶属度函数位置进行自修正自调整，从而实现了符合经验的模糊控制，极大地提高了控制精度和稳定性，达到设计的控制质量，使窑炉温度控制系统达到更好的控制品质，可确保系统在运行过程中始终处于优化状态。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于窑炉温度控制
，尤其涉及一种模糊控制调整遗传算法优化参 数的方法及其应用。
技术介绍
炉温控制系统是一个复杂系统，具有非线性、参数时变性和控制变量多、被控制量 延迟等特性，存在诸多不确定因素的干扰。传统的模糊控制器在实际复杂的各种窑炉热工 参数控制系统中难以保证系统控制效果始终处于比较理想的状态。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供，旨 在解决传统的模糊控制器对各种窑炉热工参数的实际控制效果不理想的问题。 本专利技术是这样实现的，一种模糊控制调整遗传算法优化参数的方法，所述模糊控 制调整遗传算法优化参数的方法包括对模糊隶属度函数曲线的调整，所述模糊隶属度函数 曲线的调整包括以下步骤： 对输入的模糊变量的三角形隶属度函数曲线三角形顶点移动距离d，选用三位二 进制码对距离d进行编码； 对所述三角形隶属度函数曲线中输入偏差E和偏差变化C同时进行编码； 根据编码规则，随机抽取若干方案作为染色体进行遗传输入适应度函数的优化操 作。 优选地，所述输入偏差E和偏差变化C的编码形式为： nelny ηε18ηε1η? …ncl8; 其中，η是分的级档，e是指下角标偏差E，c是指下角标偏差变化C。 优选地，所述适应度函数为：【主权项】1. 一种模糊控制调整遗传算法优化参数的方法，其特征在于，所述模糊控制调整遗传 算法优化参数的方法包括对模糊隶属度函数曲线的调整，所述模糊隶属度函数曲线的调整 包括以下步骤： 对输入的模糊变量的三角形隶属度函数曲线三角形顶点移动距离d，选用三位二进制 码对距离d进行编码； 对所述三角形隶属度函数曲线中输入偏差E和偏差变化C同时进行编码； 根据编码规则，随机抽取若干方案作为染色体进行遗传输入适应度函数的优化操作。2. 如权利要求1所述的模糊控制调整遗传算法优化参数的方法，其特征在于，所述输 入偏差E和偏差变化C的编码形式为： neine2··· nel8ncinc2··· ncl8; 其中，η是分的级档，e是指下角标偏差E，c是指下角标偏差变化C。3. 如权利要求2所述的模糊控制调整遗传算法优化参数的方法，其特征在于，所述适 应度函数为：其中，δ为适应度，变化ei为第i次采样后的偏差值。4. 如权利要求3所述的模糊控制调整遗传算法优化参数的方法，其特征在于，所述遗 传优化操作具体包括复制操作、交叉操作以及变异操作。5. 如权利要求1所述的模糊控制调整遗传算法优化参数的方法，其特征在于，所述模 糊控制调整遗传算法优化参数的方法还包括模糊控制解析式的修正，所述模糊控制解析式 的修正包括以下步骤： 对给定系统的输出响应曲线纵向根据E、C正负号划分为四个区，横向依照偏差E的绝 对值的大小分段，得到不同的区段； 将不同区段的控制规则用模糊控制解析式定义为：(i = 1,2 ；j = 1,2 ；x = I, 2, 3, 4)； 式中，?为四舍五入取整符号，x为四个不同的区段，Px、qx为智能自调整因子，且P x+qx =1，E为偏差，C为偏差变化； 采用遗传算法对上述模糊控制解析式中智能调节因子Px、qx值进行优化修正。6. 如权利要求5所述的模糊控制调整遗传算法优化参数的方法，其特征在于，所述采 用遗传算法对上述模糊控制解析式中智能调节因子P x、qx值进行优化修正包括以下步骤： 考虑px+qx= 1，将四个区中的p p P2, P3, P4分别用四位二进制B⑶码来表示，并随机选 取，将其连成一个二进制字符串，随机抽取四种方案作为染色体进行遗传运算； 采用上述权利要求3中的遗传优化操作方法进行遗传优化操作。7. 如权利要求1所述的模糊控制调整遗传算法优化参数的方法，其特征在于，所述模 糊控制调整遗传算法优化参数的方法还包括输出棒形间距调整，所述输出棒形间距调整包 括以下步骤： 对输出棒形间距进行编码，输出棒形间距的编码与输入隶属度函数调整中距离d的编 码相似，不同之处在于，去掉输入隶属度函数最左边的位移量及最右边的位移量； 采用上述权利要求3中的遗传优化操作方法进行遗传优化操作。8.上述权利要求1~7所述模糊控制调整遗传算法优化参数的方法在窑炉温度控制系 统中的应用。【专利摘要】本专利技术提供了一种模糊控制调整遗传算法优化参数的方法及应用，通过对隶属度函数的调整、模糊控制规则解析式参数修正和输出棒形隶属度函数的位置变动调节，选用全局寻优的遗传算法(GA)对它们进行自动优化求解，包括运用遗传算法对模糊隶属度函数曲线、模糊控制解析式U＝f(E、C、p、q)中的参数p、q以及输出棒形隶属度函数位置进行自修正自调整，从而实现了符合经验的模糊控制，极大地提高了控制精度和稳定性，达到设计的控制质量，使窑炉温度控制系统达到更好的控制品质，可确保系统在运行过程中始终处于优化状态。【IPC分类】G05D23-00, G05B13-04【公开号】CN104834329【申请号】CN201510204677【专利技术人】刘旭飞, 李晓辉, 陈理君 【申请人】重庆工商职业学院【公开日】2015年8月12日【申请日】2015年4月27日本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种模糊控制调整遗传算法优化参数的方法，其特征在于，所述模糊控制调整遗传算法优化参数的方法包括对模糊隶属度函数曲线的调整，所述模糊隶属度函数曲线的调整包括以下步骤：对输入的模糊变量的三角形隶属度函数曲线三角形顶点移动距离d，选用三位二进制码对距离d进行编码；对所述三角形隶属度函数曲线中输入偏差E和偏差变化C同时进行编码；根据编码规则，随机抽取若干方案作为染色体进行遗传输入适应度函数的优化操作。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：刘旭飞，李晓辉，陈理君，
申请(专利权)人：重庆工商职业学院，
类型：发明
国别省市：重庆;85
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