2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、中文 中文 3958 字 出處: 出處:World Academy of Science, Engineering and Technology, 2011, 59應(yīng)用粒子群優(yōu)化技術(shù)優(yōu)化的 應(yīng)用粒子群優(yōu)化技術(shù)優(yōu)化的 CSTR 模糊控制 模糊控制摘要: 摘要:模糊邏輯控制(FLC)系統(tǒng)作為一種有用的模型工具在許多技術(shù)和工業(yè)應(yīng)用中廣泛使用,它可以解決現(xiàn)代控制系統(tǒng)的不確定性和非線性。模糊邏輯控制(FLC)方法主要的缺點(diǎn)是在工業(yè)環(huán)境中選擇最優(yōu)化

2、的整定參數(shù)的個數(shù)比較困難 。在本文中介紹了一種利用粒子群最優(yōu)(PSO)算法來找到一個模糊系統(tǒng)的最優(yōu)從屬函數(shù)的方法。文中使用一種將模糊邏輯控制與粒子群最優(yōu)算法相結(jié)合的綜合算法來設(shè)計(jì) CSTR 控制器,目的是獲得精確的和可靠的結(jié)果。為了顯示這種算法的有效性,用它優(yōu)化一個非線性的研究對象 CSTR 系統(tǒng)模糊模型的高斯從屬函數(shù)的例子來研究。結(jié)果清楚地表明,如果能適當(dāng)?shù)囟x從屬函數(shù),對同一個系統(tǒng)來說,與模糊模型相比,使用被優(yōu)化的從屬函數(shù)能提供更好

3、的性能。關(guān)鍵詞 關(guān)鍵詞:連續(xù)攪拌釜式反應(yīng)器(CSTR),模糊邏輯控制(FLC),從屬函數(shù)(MF),粒子群優(yōu)化算法(PSO)Ⅰ.引言 .引言連續(xù)攪拌釜式反應(yīng)器(CSTR)是化學(xué)過程研究領(lǐng)域的一個重要分支。因此,在化工和控制工程領(lǐng)域關(guān)于 CSTR 已有大量的研究。各種各樣的方法被應(yīng)用到CSTR 參數(shù)的控制中。CSTR 是包含高度非線性的復(fù)雜反應(yīng),用常規(guī)的方法難以控制。然而,為了避免這些非線性控制器給計(jì)算帶來更多的復(fù)雜性,F(xiàn)LC 可以作為一種

4、簡便易行的方法。傳統(tǒng)方法在處理約束時的局限是這種強(qiáng)大可行的方法產(chǎn)生的主要原因。近年來,生物智能算法已經(jīng)被成功應(yīng)用于解決復(fù)雜的問題。PSO 算法和模糊邏輯在解決上述問題時表現(xiàn)出很強(qiáng)的能力。模糊邏輯的成功證明了這種方法在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的應(yīng)用的穩(wěn)健性。但是,仍然需要有協(xié)調(diào) MFs 的高效方法,目的是使輸出錯誤最小或性能指標(biāo)最大。PSO 技術(shù)是一種利用旨在最小化(或最大· 每一單個的粒子有如下性質(zhì):在搜索空間中的當(dāng)前位置, ,當(dāng)前的 id

5、 x速度, ,搜索空間中的最佳位置, 。 id p id p· 最佳位置, ,等于在搜索空間中粒子 i 由目標(biāo)函數(shù) f 決定的最小誤 id p差的位置,假設(shè)使任務(wù)最小化。· 全局的最佳位置由在所有 中服從最小誤差的位置標(biāo)出。在群中重復(fù) gd p的每一個粒子用以下兩個方程更新: Vid(t+1)=w.Vid(t)+c1.r1.(pid-Xid(t))+c2.r2.(pgd-Xid(t)) (2)Xid

6、(t+1)=Xid(t)+Vid(t+1) (3)其中,Vid(t+1)和 Vid(t)分別表示當(dāng)前粒子的速度,Xid(t+1)和 Xid(t)分別表示當(dāng)前粒子的位置,c1 和 c2 分別是兩個正常數(shù),r1 和 r2 分別是在[0,1],w 是慣性質(zhì)量。圖 2 通常 PSO 算法流程圖Ⅳ 最優(yōu) 最優(yōu) FLC 設(shè)計(jì) 設(shè)計(jì)在 FLC 中應(yīng)用 PSO 的從屬函數(shù)的方法如圖 3 所示:在以下的 PS

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