球磨机中储式制粉系统自寻最优控制

为了使钢球磨煤机稳定运行在最佳工作状态,提高运行的稳定性和经济性,以磨煤机出力的数学模型为依据,对常规控制的规则进行了改进,提出将常规控制和具有自学习功能的动态自寻最优控制相结合的控制策略,设计了应用ＳＩＭＥＮＳ可编程控制器（ＰＬＣ）和工业微机相结合的控制系统,并编制了控制,仿真软件,通过仿真实验,验证了所设计的系统及所编制软件的正确性。     

大林算法参数的自寻最优控制

本文研究了大林算法参数自寻最优控制的必要性和实现的方法，并在电阻炉温度控制系统上进行了试验研究。结果表明，此法提高了大林算法对被控过程参数的适应能力。     

一类系统的自寻优智能控制

对一类系统提出了一种自寻优智能控制方案，该方案的模型描述是将解析模型和规则模相结合，控制策略上是将最优控制的解析方法与古典控制理论折定性知识和专家经验相结合。     

参数自寻优模糊控制器在中央空调温度控制系统中的应用

在中央空调温度控制系统中设计应用了一种参数自寻优模糊控制器。针对中央空调温度控制系统被控对象非线性、大滞后和时变等特点，该模糊控制器在规则可调整模糊控制器基础上引入了加权因子α和比例因子Ku的在线调整优化算法。运行结果表明，这种算法增强了系统的鲁棒性，在不同工作条件下，系统保持了良好的控制品质。     

电除尘过程的自寻最优控制

本文针对目前静电除尘控制方法的某些不足,提出了按最大平均电压进行调节的自寻最优控制方法。采用TP801单板机为控制主机的实验结果表明,电晕功率比模拟定值控制有所提高。     

基于模糊控制的无线电能传输效率自寻优控制

调整传输频率到谐振点附近是无线电能传输中提高传输效率的关键,而谐振点随着发送设备与接受设备间距的变化及元件参数的改变而变化。针对这一问题,文中提出一种利用模糊控制方法寻找传输效率最优点的思路,并针对实际系统对模糊控制器进行了设计,使用Matlab工具对所设计的自寻优控制方法进行了仿真。结果表明,利用这种模糊控制方法能较快地将系统传输频率调整到谐振点附近,以使传输效率达到最优。     

锅炉燃烧调节系统的模糊自寻优控制设计

锅炉燃烧调节系统的模糊自寻优控制设计,可使它在动态中保持较高效率.     

一种新型的遗传算法在图象阈值处理中的应用

提出了将自寻优标准遗传算法用于阈值处理的思路与方法,论证了实施该方法的可行性,并针对此算法的不足之处提出了一种新的改进型遗传算法。仿真结果表明,新算法的计算速度不仅明显优于前者,而且为自动选择阈值参数提供了简单有效的方法。     

凿岩台车液压系统流量压力特性分析

从全液压凿岩台车系统工作特性入手,进行液压系统流量、压力匹配运转特性分析,从而找出其可靠的流量和压力匹配范围．通过合理地选择和调节系统最佳流量,提高了凿岩效率,减少了系统各元件的故障率,为全液压凿岩台车系统的合理改进与设计提供了依据．     

垃圾焚烧炉燃烧系统的模糊自寻优控制研究

分析了影响垃圾焚烧炉燃烧稳定性的主要因素，考虑到垃圾特性的复杂多变以及垃圾焚烧炉燃烧过程的非线性，时变性和不确定性，设计了具备参数在线自整定功能的三维模糊自寻优控制系统，并将系统应用于深圳市市政环卫综合处理厂燃烧控制系统改造中，实践表明，该系统使垃圾焚烧炉运行状况得到了优化。     

基于遗传算法的产生式规则学习机制研究

本文研究了遗传处在应搜索策略在专家系统的误获问题上的适用性。     

基于免疫遗传算法优化的锅炉恒温水箱控制研究

为了维持锅炉恒温水箱的温度,采用改进PID控制方法,并对控制方法进行仿真。给出锅炉恒温水箱的工作原理,建立锅炉温度传递函数。引用PID控制方程式,采用免疫遗传算法优化PID控制参数,实现PID控制器参数实时优化,通过仿真验证优化后锅炉恒温水箱温度输出误差。结果表明:采用传统PID控制方法,恒温水箱温度输出误差最大值为5℃,误差波动幅度较大;采用神经网络PID控制方法,恒温水箱温度输出误差最大值为3℃,误差波动幅度幅度较小;而采用改进PID控制方法,恒温水箱温度输出误差最大值为1℃,误差波动幅度最小。采用免疫遗传算法优化PID控制参数,能够提高锅炉恒温水箱温度控制精度。     

基于IGA的多层神经网络BP算法及在系统辨识中的应用

本文针对用GA训练NN权值时 ,花费的代价随精度的提高而剧烈增加的缺陷 ,提出了一种利用IGA较强的全局搜索能力和IBPA较强的局部搜索能力的结合算法 ;先利用IGA优化多层前馈神经网络的权值 ,然后再用IBPA提高搜索精度 ,有效地避免了IBPA易陷入局部极小点和IGA过早收敛的缺点 ,实验结果表明 ,此算法是有效的     

利用基因重组策略改进遗传算法

为了克服标准遗传算法的早熟现象，提高遗传算法的全局收敛性，提出了一种基于基因重组策略的遗传算法。该算法定义了一种新的交叉算子，即移位逻辑交叉算子(包括蝶形移位交叉算子和洗牌移位交叉算子)，用它们对染色体的部分基因实现有规律的交叉重组。实验结果表明，该算法比经典的遗传算法具有更好的收敛性和稳定性。     

基于遗传算法的电火花线切割多次切割工艺目标优化研究

针对多次切割影响因素繁多的特点,分析了主要电参数对多次切割的影响规律,在此基础上进行了多次切割正交实验。运用遗传算法对工艺参数进行了优化,研究结果表明在高速走丝线切割机床上能实现多次切割加工,显著提高工艺指标。     

用遗传算法训练基于神经网络结构的控制器

介绍现在正被逐渐广泛的应用的新型的、随机性的全局优化方法－遗传算法,阐明它的基本方法、基本理论、特点,并将其与神经网络相结合,用于控制有纯滞后的对象,根据问题选择合适的具体实现形式,获得良好效果。     

基于遗传算法的布局求解法

在分析布局问题的基础上,对编码方式,交叉操作等做了改进,提出一种基于遗传算法的布局求解方法,计算结果表明,算法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。     

基于混沌和遗传算法的神经网络训练算法与研究

根据神经网络(NN)的特点，利用Logistic混沌映射和特定的适应度函数，在限制近亲数量在种群库中所占比例的前提下，及时吸收新的随机个体，提出了基于混沌和遗传算法的神经网络训练算法．根据该算法写出了MATLAB程序文件main．m，给出了应用实例，还研究了混沌参数与训练误差的关系，提出了混沌参数的调整步骤及应用。     

基于自适应遗传算法的RBF神经网络优化算法

针对传统遗传算法收敛速度慢的缺点,本文将改进后的遗传算法应用于RBF神经网络,对隐层中心和宽度值进行同步优化,并在复杂非线性函数的逼近实验中证明了本文算法相比传统遗传算法在搜索全局最小点的速度上得到了很大提高.     

利用遗传算法搜索全局最优的一种混合算法

把最速下降法与遗传算法相结合,提出了一种混合算法,该算法能使遗传算法离开“早熟收敛”状态,最终获得全局最优,对算法的收敛性进行了证明,数值仿真表明算法是有效的。