模糊控制器的优化及其在电厂热工控制中的应用
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摘要
在对现有的遗传优化模糊控制的两种主要算法的原理及实现进行了细致分析与比较之后，本文充分发挥匹兹堡和密歇根两种方法的优点，提出了两种方法同时分层作用的遗传优化模糊控制器方法—PAM方法。该方法使得规则级进化和控制级进化相结合，全局进化同局部进化相结合，因而显著的提高了进化的效率和质量。最后，将上述算法应用到电厂主汽温控制当中。仿真试验表明，该方法在保证控制质量的前提下，能有效的消减模糊控制器的规则的数量，达到了优化模糊控制器的目的。
The principles and implements of the existing optimizing fuzzy control by Gas methods thoroughly are summarized. And then PAM method according to merit of Pittsburgh and Michigan Approach is presented to optimize FLC. This method can improve evidently efficiency and quality of evolution because of combining rule- control grade evolution and global-local evolution . At the end of the thesis, the PAM is employed into an outlet temperature control system for superheaters of a certain boiler unit. The results of simulations show that the PAM method can effectively shorten amount of rule of FLC for optimizing FLC based on ensuring performance the temperature control system .
Yang Zhenyong (Thermal Power Engineering) Directed by Associate Prof. Sun Jianping Prof. Yu Xining
The principles and implements of the existing optimizing fuzzy control by Gas methods thoroughly are summarized. And then PAM method according to merit of Pittsburgh and Michigan Approach is presented to optimize FLC. This method can improve evidently efficiency and quality of evolution because of combining rule- control grade evolution and global-local evolution . At the end of the thesis, the PAM is employed into an outlet temperature control system for superheaters of a certain boiler unit. The results of simulations show that the PAM method can effectively shorten amount of rule of FLC for optimizing FLC based on ensuring performance the temperature control system .
Yang Zhenyong (Thermal Power Engineering) Directed by Associate Prof. Sun Jianping Prof. Yu Xining
引文
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