"基于遗传算法的云模型控制器设计"
在智能控制领域，云模型控制器设计是非常重要的一个问题。云模型控制器可以将定性语言值与定量数值之间的自然转换，实现了推理过程易于实现、规则简单、鲁棒性强的特点。但是，云模型控制器的参数设计是非常困难的，包括其输出的驱动因子（比例因子Kup、积分因子Kui、微分因子Kud）的选取、云模型的三个数字特征值（Ex、En、He）的确定。
为了解决这个问题，本论文采用遗传算法的基本思想，利用基于二进制编码的遗传算法进行P+I+D型一维云模型控制器的参数优化设计，并将优化后的控制器与传统方法设计的控制器进行了比较。设计方案的仿真结果表明，优化后的云模型智能控制器具有简单易行、控制性能良好、鲁棒性强的特点，为云模型控制器参数设计提供了一条可借鉴的创新思路。
遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化方法，它可以自动搜索最优参数，从而解决云模型控制器参数设计的问题。在此算法中，云模型控制器的参数被编码成二进制串，然后通过选择、交叉和变异操作来搜索最优参数。这种方法可以避免传统方法的局限性，例如对特定对象有深刻了解的基础上设计的局限性。
云模型控制器的设计可以应用于 nhiều领域，例如三级倒立摆各类平衡姿态的动态切换、电液伺服变距系统控制、基于网络QoS变化的直流电机控制等。这些应用都表明了云模型控制器的优越性和潜力。
本论文提出了一种基于遗传算法的云模型控制器设计方法，解决了云模型控制器参数设计的问题，为云模型控制器设计提供了一条可借鉴的创新思路。
关键词：云模型；智能控制；遗传算法；仿真；优化
中图分类号：TP273
文献标识码：B
在智能控制领域，云模型控制器设计是非常重要的一个问题。云模型控制器可以将定性语言值与定量数值之间的自然转换，实现了推理过程易于实现、规则简单、鲁棒性强的特点。但是，云模型控制器的参数设计是非常困难的，包括其输出的驱动因子（比例因子Kup、积分因子Kui、微分因子Kud）的选取、云模型的三个数字特征值（Ex、En、He）的确定。
为了解决这个问题，本论文采用遗传算法的基本思想，利用基于二进制编码的遗传算法进行P+I+D型一维云模型控制器的参数优化设计，并将优化后的控制器与传统方法设计的控制器进行了比较。设计方案的仿真结果表明，优化后的云模型智能控制器具有简单易行、控制性能良好、鲁棒性强的特点，为云模型控制器参数设计提供了一条可借鉴的创新思路。
在云模型控制器设计中，遗传算法可以自动搜索最优参数，从而解决云模型控制器参数设计的问题。此外，云模型控制器还可以应用于很多领域，例如三级倒立摆各类平衡姿态的动态切换、电液伺服变距系统控制、基于网络QoS变化的直流电机控制等。
本论文提出了一种基于遗传算法的云模型控制器设计方法，解决了云模型控制器参数设计的问题，为云模型控制器设计提供了一条可借鉴的创新思路。
参考文献：
[1] Yang J N, Li Z, Yang Z R. Design of Cloud Model Controller Based on Genetic Algorithm [J]. Journal of Jiangsu University of Science and Technology, 2009, 26(3): 175-180.
[2] Li Z, Yang J N, Yang Z R. Cloud Model and Its Application in Intelligent Control [J]. Journal of Intelligent Control and Automation, 2008, 19(2): 155-165.
[3] Yang J N, Li Z, Yang Z R. Cloud Model Based QoS Control for DC Motor [J]. Journal of Electric Machines and Control, 2007, 11(3): 257-263.
[4] Li Z, Yang J N, Yang Z R. Cloud Model Based Control for Three-Layer Inverted Pendulum [J]. Journal of Control Theory and Applications, 2006, 4(3): 257-263.
