智能車pid模糊算法看過來
本文主要研究基于T - S 模糊模型構成推理形式的模糊P I D 控制器，針對以往的模糊P I D控制沒有統一的參數整定的準則及大量的待整定參數， 本文采用具有動態交叉、變異概率的自適應遺傳算法 ( A G A )優化控制器的待定參數，改善了系統的控制性能。首先，基于四條模糊規則的改進混合型 P I D - F L C ，采用多個性能指標加權的A G A 分別對其量化、比例因子，模糊后件參數和二者同時進行尋優，大量實例表明三項尋優可明顯的改善系統的動靜態性能; 其次， 基于T - S 模糊模型和常規P I D控制器參數調整經驗， 將P I D 參數整定方法融入到模糊規則中， 亦用A G A 優化參數，應用在電廠6 0 0 M W 機組的主汽溫串級控制系統的四個典型工況點仿真，表明具有很好的控制品質和抗千擾能力。
