基于分层遗传算法的模糊控制器在线优化设计

摘要

针对模糊控制器的优化问题,提出了一种基于改进的分层遗传算法在线优化设计方法.该算法在分层遗传算法的基础上修改了信息交换方式.采用自适应交叉算子和变异算子,并改进了变异算子的变异方式,使其能在现有最优解基础上进行更精确的局部搜索,提高了搜索速度和精度;同时,使用了具有约束的时间与绝对误差乘积积分(ITAE)型性能指标函数,能够对系统的稳态误差、超调量和上升时间进行有侧重的优化;并结合最小二乘参数在线辨识技术,实现了时滞时变系统模糊控制器的参数和结构在线同步快速优化.仿真实验证明了该方法的有效性.