基于改进遗传算法的气体混合控制系统的设计与仿真

针对传统气体混合存在精度低、混合时间长等问题,研究了以质量流量控制器为主的气体混合系统,设计了改进遗传算法整定PID参数的控制系统。利用模式识别建立了系统数学模型,针对标准遗传算法的缺陷,设计了一种改进比例选择算子并提出自适应法调整交叉、变异概率。进行仿真实验验证改进遗传算法优化PID控制系统的控制性能。实验结果表明,相比标准遗传算法和Z-N法优化PID,基于改进遗传算法优化PID控制系统具有更高的控制精度以及更快的混合时间。     

一种基于遗传算法的模糊控制器研究

设计了一种基于遗传算法的模糊控制器,系统采用遗传算法优化模糊控制器的量化因子和比例因子,并将它应用在双容液位系统的控制中.仿真结果表明,采用该算法设计的模糊控制器较传统的模糊控制器具有鲁棒性强、超调量小的特点,体现了遗传算法在参数寻优方面的优越性.     

基于工件变形控制的铣削参数优化方法研究

提出了一种基于工件变形控制的铣削参数优化方法——耦合神经网络与遗传算法,该方法充分利用了试验设计技术、神经网络与遗传算法的优点。采用均匀试验设计表设计试验方案,基于试验数据建立了工件变形预测的神经网络预测模型,用该预测模型与解析式表示的金属切除率来构建优化数学模型,并用遗传算法进行优化。对优化后的结果进行了试验验证,结果表明采用优化后的参数进行加工能明显减小工件变形,说明耦合神经网络与遗传算法的优化方法是行之有效的。     

基于混沌遗传算法的故障测试集最小化方法

利用混沌序列的随机性、遍历性及规律性等特点来控制遗传算法中交叉与变异操作 ,即混沌交叉与混沌变异 ,提出了一种改进的遗传算法——混沌遗传算法 ,并针对数字集成电路的故障完备测试集的最小化问题的具体特点 ,分析并设计了基于混沌遗传算法的故障测试集最小化方法 ,仿真实验验证了该方法的高效性与实用性 ,其性能明显优于标准遗传算法。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在烘干炉温度控制系统中的设计与仿真

以烘干炉温度为被控对象,由于烘干炉温度控制具有非线性、大滞后和无法建立精确数学模型等特点,传统的控制器很难达到理想的控制效果,为此设计了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器.基于遗传算法的模糊神经网络控制器是将遗传算法的全局寻优和BP算法的在线学习结合起来,先用遗传算法对神经网络的参数进行离线训练,然后再用BP算法对模糊神经网络控制器进一步在线学习.仿真结果表明,基于遗传算法的模糊神经网络控制器与模糊控制、传统PID控制相比较,改善了系统的动态性能和静态性能,能使非线性、大滞后等特殊的系统达到良好的控制效果.     

基于遗传整定的主动悬架模糊PID控制设计

针对车辆主动悬架模糊PID控制设计,提出了一种利用遗传算法整定模糊PID增益系数的方法。基于二自由度的1/4车辆模型,根据模糊控制原理和PID控制方法,设计了主动悬架的模糊PID控制器。利用具有全局寻优能力的遗传算法,以悬架二次型性能指标为目标函数,采用适应性比例法确定选择概率,整定了模糊PID的增益系数。优化结果表明,整定后的模糊PID控制主动悬架相对被动悬架综合性能良好,说明了提出的方法是有效的,对模糊PID控制设计具有重要的参考价值。     

基于改进遗传算法的伺服系统自抗扰控制研究

针对传统PID控制不能满足数控进给伺服系统对控制性能的要求,提出将自抗扰控制器引入伺服进给系统的设计方法,采用改进遗传算法对自抗扰控制器参数进行整定优化。仿真结果表明采用改进遗传算法优化的伺服进给系统自抗扰控制器具有良好的控制性能和鲁棒性,所提出的数控伺服系统自抗扰设计方法有效可行。     

一种基于多参数优化的神经网络控制器研究

针对常规PID+CMAC复合控制器中多个控制参数难以确定的问题,提出采用改进遗传算法对PID控制参数、CMAC神经网络学习率和惯性量等多参数进行寻优,把常规PID控制、CMAC神经网络和遗传算法的优点结合起来,设计了基于改进遗传算法多参数优化的PID+CMAC自适应控制器.仿真结果表明,提出的多参数优化的CMAC控制器具有良好的鲁棒性、抗干扰能力和自适应能力,是解决不确定性非线性对象控制问题的一种有效的控制方法.     

基于模糊GA算法的挖掘机履带行驶机构控制策略

为了解决挖掘机履带行驶机构双电机系统的协同控制问题,采用模糊控制与遗传算法对底盘电驱动系统的控制策略及其优化方法进行了。首先建立了双电机独立驱动的挖掘机底盘系统模型,进而设计了双电机驱动控制策略并基于模糊遗传算法进行了控制策略的优化,为了验证所设计的控制策略,通过MATLAB软件对所设计的模糊控制策略进行了计算机仿真,仿真结果表明所提出的控制算法可以实现良好的挖掘机行驶性能,控制效果良好,转向半径平稳且转向过程中速度稳定。     

基于免疫遗传算法的模糊径向基函数神经网络在高速电主轴中的应用

为满足高速高性能电主轴系统快、稳、准的控制要求,结合免疫遗传算法寻优速度快及模糊神经网络控制不依赖主轴系统模型的优点,设计了一种将模糊逻辑控制、径向基函数(Radical basis function, RBF)神经网络和免疫遗传算法进行有机结合的高速电主轴系统全局优化的控制策略,并将该智能控制策略成功应用于高速电主轴系统双闭环矢量控制系统的转速控制器中。通过免疫遗传算法对该智能控制器三类参数的同步优化取得了最佳控制效果,从而实现了对主轴输出转速的精确控制。试验和仿真结果验证了所设计的控制器能够精确控制主轴的输出转速,而且当高速电主轴受到突加负载冲击时,具有很好的抗干扰性能及较强的鲁棒性,使主轴系统具有优良的动、静态性能,实现了高品质驱动。     

基于混合算法的再现函数平面连杆机构优化设计

将正交设计法、遗传算法和变尺度法相结合，以四连杆长度和起始转角为设计参数，传动角为约束，以摇杆实际转角与给定转角的误差平方和最小为目标函数，对平面连杆机构进行优化设计，计算结果表明，该方法不仅优于标准的遗传算法和变尺度法，而且增大了求得全局最优解的可能性和效率。     

用遗传算法实现平板裂缝天线功分网络布线设计

针对波导功分网络布线的设计问题,用遗传算法对布线长度进行优化研究,使其满足特定的要求。通过计算看出,与传统优化方法不同,遗传算法不需要特定的初始条件就可以快速得到结果,表明了遗传算法在波导功分网络布线设计中可以作为一种有效的设计手段,所完成的优化程序具有一定的工程应用价值。     

基于GA自动化加工切削参数优化问题的研究

优化加工参数是实现高质量、高效率、低成本制造产品,充分发挥自动化机床加工性能的关键环节.应用遗传算法推导并建立了以最少加工时间、最小加工成本为目标函数的数控铣削加工参数优化数学模型.并对模型进行了参数优化求解.通过优化前后结果的对比,验证了所建模型和优化算法的准确性和实用性.     

基于遗传算法的深沟球轴承优化设计研究

给出了基于遗传算法的深沟球轴承优化设计的方法。针对传统算法在深沟球轴承优化设计中全局寻优能力较差问题,以标准遗传算法（Genetic AlgorithmGA）的算法参数,采用了最优解保存策略,并运用罚函数法处理约束。为了降低摩擦阻力和减轻磨损,减少发热量,针对轴承发热变形的一个主要因素摩擦进行建模。     

基于遗传算法的燃气涡轮发动机循环优化

遗传算法（Genetic Algorithms简写GA）是用于优化问题的新的有用的工具,其运用了自然界中的法则并且在可能的解空间上形成多点逼近的评价工具。遗传算法的特性使他能够有效的运用在发动机的设计工作中。论文的工作就是得出了基于要遗传算法的燃气涡轮发动机循环的优化。论文分为几个不同的部分,首先是关于GA的概要描述和主要架构。（初始群体的建成、每个个体的适应值评价、发展新一带的标准：成员的选择、繁殖、变异等等）,其次是用GA的应用程序优化燃起涡轮发动机循环和相关问题,文章最后介绍了单目标和多目标发动机循环优化的例子。     

多种群遗传算法在数字散斑相关搜索中的应用

数字散斑相关方法中,搜索算法对计算速度有着重要的影响。遗传寻优算法的全局性非常适合散斑相关搜索。然而,作为一种智能算法,算法参数对于遗传算法的计算稳定性和效率都有着重要影响。同时,不成熟收敛也是不可忽视的问题。本文将多种群遗传算法应用于数字散斑相关方法中,在避免了不成熟收敛问题的同时,提高了计算稳定性和效率。     

油田注水机组直接自适应节能控制技术的研究

根据油田注水机组节能优化控制的特点 ,采用神经网络直接自适应控制 ,可以根据控制对象的动态变化来调整控制系统内部参数。对神经网络采用改进的基因遗传算法进行训练 ,可以实现神经网络权值和结构的同时优化。     

基于改进遗传算法的潜孔钻机钻臂设计计算

钻臂是潜孔钻机的一个重要组成部分,需对其受力状况进行计算分析。在计算分析时,针对传统遗传算法效率不高等问题,本文运用改进遗传算法进行计算。该算法使用十进制数编码,采用"最优保存策略"加快收敛速度,使用"补充策略"避免早熟。以某型号潜孔钻机钻臂的设计为例进行计算分析,结果表明,改进的遗传算法可以提高计算的精度和效率。     

基于自适应遗传算法的数控铣削过程参数优化仿真

基于自适应遗传算法思想建立了数控铣削用量多目标决策智能优化的数学模型，并运用遗传优化方法对铣削加工实例进行优化，实例验证表明，具有自适应交叉率和变异率的遗传算法在收敛速度和获得全局最优解的概率两个方面都有很大提高，并在数控加工动态仿真系统上验证了铣削用量多目标智能优化的数学模型的正确性和实用性。     

借助遗传算法建立机器正常磨损过程的趋势模型

分析了几种常见建模方法在正常磨损过程趋势建模中的不足，提出了基于遗传算法的正常磨损过程趋势建模方法。通过在航空发动机磨损故障预警中的一个应用实例，验证和显示了该方法的可行性和优越性。另外，该方法对实际磨损数据序列为不等间隔序列的情况也具有适用性。