第ｌ？卷第４期广西工学院学报
２００１年１２月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＧＵＡＮＧｘｌｕＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥｃＨＮＯＩ．（＿）（；Ｙ文章编号１００４—６４ｌ（】（２∞】）。４—０００６一叽Ｖ（１１２Ｎ（）４Ｄｅｒ２（）０ｌ
基于ＭＡＴＬＡＢ遗传算法工具箱的控制系统设计仿真
姜阳１，孔峰２
（１．广西大学电气工程学院，广西南宁５３０００Ｊ；２．广西工学院电子信息与控制Ｔ程系，广州柳州㈡５０ｆ）６）
摘要：本文介绍了基于ＭＡＴＩ．ＡＲ的遗传算法工具箱（ＧＡＯｒ），阐述丁如何利用遗传算ｉ杰Ｔ具箱结台ｓＩＭ乙ｆＬＩＮＫ平台来寅现控制系统的设计和仿真，井给出利用遗传算法工具箱对ＰＩＤ控制器进行参数整定的仿真实例，
关饕词；ＭＡＴＬＡＢ；遗传算法（ＧＡ）；控制系统仿真
中圉分类号：ＴＰ２７３．ｊ文献标识码：Ａ
０引言
遗传算法（ＧＡ）是一种成熟的具有极高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法。由于遗传算法不受问题性质（如连续性、可微性）限制，能够处理传统优化算法难以解决的复杂问题，因此它在控制系统优化方面具有巨大潜力。近年来．遗传算法在控制领域的ＰＩＤ控制、线性和非线性控制、最优控制、鲁捧性、自适应控制．滑模、模糊逻辑、神经网络、参数估计和系统辨识、模型线性化和控制器降阶、机器人手臂控制和轨迹规划等方面均得到了广泛的应用。１“Ｊ。
Ｍａｔｈｗｏｒｋｓ公司推出的ＭＡＴＩ。Ａ｝ｌ软件包集强大的数值计算、便捷的图形图像处理、友好的界面丁一身．现在已经开始成为控制领域不可缺少的工具。与此同时．控制领域许多学者将自己擅长的控制手段用ＭＡＴＩ。ＡＢ加以实现，出现了诸多的ＭＡＴＩ。ＡＢ工具箱，如：非线性控制工具箱、神经网络工具箱、模糊控制工具箱等等。本文将讨论利用ＭＡＴＩ．ＡＢ遗传算法工具箱ＧＡｏＴ实现控制系统设计和仿真的新方法。
ｌ遗传算法工具箱结构与功能
遗传算法工具箱ＧＡ（）Ｔ包括了许多实用的函数，这些函数按照功能可以分为以下几类
１．１主界面函数
主程序ｇａ．ｍ提供了遗传算法工具箱与外部的接口。在ＭＡＴＩ，ＡＢ环境下，就可以完成优化。它的格式如下：
ｆｕｎｃ【ｌｏｎ［ｘ．ｅｎｄＰｏｐ，ｂＰｏｐ，ｔｒａｃｅＩｎｆｏ］一ｇａ（ｂｏｕｎｄｓ，ｅｖａｌＦＮ．ｅＶａｌ（）ｐｓ，ｓｔａｒｔＰｏｐｓｅｌｅｃｔＦＮ，ｓｅｌｅｃｔＯｐｓ，ｘＯｖｅｒＦＮｓ，ｘＯｖｅｒ（）ｐｓ，ｍｕｔＦＮｓ，ｍｕｔＯｐｓ）执行ｇａ并设定相应的参数ｏｐｔｓ…．ｔｅｒｍＦＮ，ｔｅｒｍｏｐｓ
由于ＭＡＴＩ。ＡＢ是以矩阵为基本运算单元．因此它的每一个出口参数和入口参数均为矩阵。主程亭ｇａ．ｍ的出、人口参数组成是：
出口参数：
ｘ：找到的最优解，包括染色体和适配度；ｃｎｄＰｏｐ：最终种群；ｂＰｏｐ：种群变化的记录；ｔｒａｃｅＩｎｆ０：记录每一代的最好适应度和平均适应度。
警鐾昙罟：≯翟誊公告科研基金资助项目．桂救科。。。、。。号
作者简弁：姜用（１９７６）．男．陕时铜川人，』西大学电气Ｔ程学院硕上研究生
第４期姜阳等：基于ＭＡＴＬＡＢ遗传算法工具箱的控制系统设计仿真
人口参数
ｂｏ¨【、ｄ、：变量卜下界矩阵，矩阵的行数确定变量个数；ｃｖａｌＦＮ：适应度荫数；ｃｖａｌ（）眇：适应度两数参数：虬ａｒｔＰ。ｐ：初始种群；叩ｔｓ：选项；ｔｅｒｍＦＮ：终Ｊ【函数；ｔｃｒｎｌ（）ｐｓ：终止函数参数；ｓｅｌｅｃｔＦＮ：选择函数：ｓｅ【ｅｃｔ（１Ｉ）ｓ：选择函数参数；ｘＯｖｅｒＦＮ：交叉函数；ｘ【）ｖｃｒｒ）ｐｓ：交叉函数参数；ｍｕｔＦＮ：变异函数；ｍｕｔ（）ｐｓ：变异函数参数。
当输入参数有缺省时，工具箱为ｓＩａ九Ｐｏｐ以后的参数设定了默认值。输出参数有欢省时．ＭＡＴｌ．ＡＢ将先忽略后面的参数．没有指定输出参数时，将最优解赋给变量“ａｔ?ｓ”。
这类函数还包括两个初始化函数ｊⅢＩａｌＩｚｅｇａ．ｍ和ｊｎ¨ｊａ】∽皑ａ．ｎ１，前者是二进制格式和浮点数格式的扔始化函数．后者是“有序数据”表示的初始化函数。
１．２选择函数
遗传算法工具箱提供了ｉ个选择函数ｒｏｕｌｅｔｔｅ．ｍ，ｎｏｒｍＧｅ。ｎｌｓｃｌｃＬ、Ｉｎ１和１０ｕｒｌｌｓｅｌｅｃＩｍ。ｒｏｕＩｅｔｔｅ．ｍ足常用的轮盘赌法．ｎｏｒｍＧｅｏｎｌｓｅＩｃｃｔ．ｎ１足基于归?化的优先选择法，ｔｏｕｒｎｓｅｌｅｃｔ．ｍ则是竞争选择法。
１．３演化函数
遗传算法的演化过程包括交叉和变异两部分，因此演化函数也可以分为交叉和变异两类。依照数据类型又可以把演化函数分为＿二进制格式、浮点数格式和”有序数据”ｊ类。例如：ｓ－ｍｐｌｅｘｏｖｅｒ．ｍ为二进制格式或浮点数格式的交叉函数；ｃｙｒｌ【ｃｘｏｖｅｒ．ｍ，ｌｌｎｅｒｘｏｖｅｒ．ｍ，】ｊｎｅｒｏｒｄｅｒＸｏｖｅｒｍ等为“有序数据”的交叉函数：ｂｏｕｎｄａｒｙＭｕｌａｌｉｏｎ．ｍ，ｎｏｎｕｎｌｆＭｕｔａｔｌｏｎ．ｍ等为浮点数格式的变异函数。
在优化过程中，如果单一的演化荫数不能满足需要，那么可以将演化函数组合来使用。
Ｉ４其它
其它的一些函数包括终止函数、二进制表示函数、演示程序等等。
终止函数：ｍａｘｃｅｎＴｅｒｍ．ｍ和ｏｐｔＭａｘＧｅｎｒｅｒｍｍ，主程宁ｇａ．ｍ用这两个终止函数来判断足否满足终止条件。
二进制表示函数：ｃａｌｃｂ－ｔｓ．ｍ用来计算遗传算法满足精度要求时，染色体所需要的二进制位数。ｆ２１，ｎ，和ｂ２ｆ．ｎ、用来完成＿二进制数和浮点数之间的相互转换。
遗传算法工具箱还提供了演示程序。用户可以通过演示程序学习一维、多维空间上的寻优，孳于一进制数表示或基于浮点数表示的寻优，以及利用遗传算法求解著名的旅行商问题。
２设计与仿真
Ｐ１Ｉ）控制是连续系统控制理论中十分成熟的一种控制方式，它被广泛地应用存实际生产中。Ｐ１１）控制经过近８０年的发展．已经有ｒ众多的参数整定方法；基于遗传算法的Ｐ１ｎ参数整定足对Ｐ１Ｄ参数整定方法的一种重要补充和发展。这里针对文献¨－中的一个ＰＩＤ参数整定示例，使用遗传算法工具箱结合ｓＩＭ【ＴＩ．Ｉ－＼Ｋ平台对系统的ＰＩＤ控制器进行设计与仿真，以此来说明遗传算法工具箱在控制系统设计与仿真巾的应用。２．１系统结构
ｓＩＭｕｌ』Ｉ‘＼Ｋ足ＭＡＴＩ，ＡＢ软件包中一个非常成功的系统仿真工具，它允许设计人员使用近似于画椎图的方法定义系统。在本设计中，首先利用
ｓ１ＭＬＴＩＩ＼Ｋ平台对控制系统的结构进行设计。
基于遗传算法的ＰｌＤ控制系统在结构上类似
于传统的ＰｌＤ控制系统，ＰＩＤ控制系统在
Ｓ１ＭｕＩ，１＼Ｋ平台上表示如图１，控制对象的传
递函数为（；（＾）一，，｝羔图ｌ控制系统结构图
１ｎ
｜『），Ｄ算法采用＾，．４７１Ｌ＾Ｂ中给出的表达式（七（５ｊ＝Ｋ，＋Ｋ，上一Ｋ—
ｌ
其中Ｋ一、Ｋ，、Ｋｎ分别为比例、积分和微分系数。
为了测试系统的性能，在系统的输入端加入一个阶跃函数产牛器，输出端加入一个昂示模块Ｓｃｏｐｅ。闭
８广西工学院学报
环系统的阶跃响应和阶跃输入被同时送到显示模块ｓｃｏｐｅ．并以图形的方式加以显示。
２．２遗传算法整定ＰＩＤ参数
应用遗传算法工具箱优化系统的主要步骤为以下几点：
Ａ）制定优化指标
一个控制系统的优劣需要规定的优化指标来衡量。优化指标（即系统的目标函数）的选择可以是多种的，例如：，一Ｉ｛Ｐ（ｆ）ｌｄｔ；／一ＩＰ２（ｆ）ｄｔ；Ｉｒ—ＩｆＰ。（ｆ）ｄｔ；等等。式中Ｐ（ｆ）是误差信号，为方便起见，可设为阶跃函数输入信号和系统输出信号的差。不同的优化指标表示对系统的要求不同．选择的优化指标不一样．最终得到的结果也不一样。就优化指标／一Ｉ，２（，）ｄｔ；／一Ｉ￡ｅ２（，）ｄｔ相比较而言，相同误差量越向时
…
Ｊ０Ｊ０
问轴正方向推移，对指标，一ｌｒｒ２（￡）ｄｔ带来的影响就越大。因此，如果要求系统快速收敛，采用指标，一
Ｊｕ
ｒ＋∞ｒ＋ｍ
ｆｅ２（ｆ）ｄｔ要好于指标厂一Ｉｅ２（￡）ｄｔ。在控制系统设计中，因为控制性能指标通常不是求目标函数的最大Ｊ０ＪＯ
值．所以还需要对目标函数作适当的变换。变换的方法很多，如：取倒数、仿模拟退火过程等。
Ｂ）染色体编码
遗传算法工具箱中的染色体编码可以选择二进制编码或浮点数编码。同样的问题常常可以使用不同的编码，但是不同的编码对编程的方便性和程序运行效率的影响是不同的。在这个设计中，考虑到后面适应度函数编程的方便性．对Ｋｒ，Ｋ，，Ｋ。选择浮点数编码。程序中具体实现时，只需要将ｇａ．ｍ的参数０ｐｔｓ的第二个矩阵元素设为１即可。
ｃ）适应度函数的编程实现。
遗传算法在搜索进化过程中一般不需要其他外部信息，仅用适应度来评价个体的优劣，并以此作为遗传操作的依据。在利用遗传算法工具箱进行控制系统设计时，适应度函数用来定义要解决的优化问题，因而说适应度函数的实现是整个优化过程最重要的一步。对适应度函数的编程使用ＭＡＴＩＡＢ语言，并以Ｍ文件的形式保存，文件名将作为ｇａ．ｍ的ｅｖａｌＦＮ参数的实参。
下面以ＰＩＤ控制系统为例说明适应度函数的实现方法：
ｆｕｎｃｔｌｏｎ［ａ‘ｇ，ｖａｌｕｅ］一ＰＩＤｓｙｓＥｖａｌ（ａ。ｇ）
％适应度函数名为ＰＩＤｓｙｓＥｖａｌ
％函数有一个人口参数ａｒｇ，即染色体个体；两个出口参数，染色体和对应的适应度。
ｓｙｓ＝ＰＩＤｓｙｓ（ａ‘ｇ（１），ａ‘ｇ（２），８ｒｇ（３））；％计算系统的闭环传递函数
％其中８ｒｇ（１），８ｒｇ（２），ａ。ｇ（３）分别是从染色体中分离出的Ｋｒ，ＫＪ，ＫＤ
ｉｙ，ｔ，ｘ］一ｓｔｅｐ（８ｙｓ）；％计算阶跃响应
ｄｅｌｔａ＝（ｙ一１）．’（ｙ—１）．＋’；％计算ｔｅ：（ｔ）
ｖａｌｕｅ＝一ｔｍｐｚ（ｔ，ｄｅｌｔａ）；％对ｔｅ２（ｔ）求数值积分
Ｄ）选取演化函数
依据优化问题的性质选取演化函数。以交叉函数为例：ｓｔｍｐｌｅｘｏｖｅｒ函数是简单的单点交叉，适用于一些普通问题；ａｒｉｔｈｘｏｖｅｒ函数是基于数学的交叉方法，对一些浮点数运算非常有效。如果单一的演化函数不能满足需要，遗传算法工具箱还允许将几个演化函数组合起来使用。
Ｅ）初始化种群
由于遗传算法的群体型操作需要，所以必须为遗传操作准备一个由若干初始解组成的初始群体。初始化可以使用工具箱提供的初始化函数ｌｎｉＩｉａｌｉｚ。ｇａ．ｍ或ｌｎｌｔｉａｌｌｚｃ。ｇａ．ｍ，也可以通过编程来实现较特殊的方法。初始化过程除了需要明确群体的大小，产生初始数据串之外，还要求出每一个个体的适应度。主程序ｇａ以初始群体作为初始点开始迭代。
Ｆ）调用ｇａ函数完成优化
调用ｇａ函数之前，还要依照ｇａ函数人口参数的格式和实际问题的需要进行设置一些参数，如：ｃｖａｌｏｐｓ（适应度函数参数）、演化函数参数（变异率等）以及在ｏｐｔｓ中定义运算精度等等。
第４期姜阳等；基于ＭＡＴＬＡＢ遗传算法工具箱的控制系统设计仿真９
完成了以上的步骤之后，调用ｇａ函数完成优化过程。
Ｇ）控制系统仿真
将通过优化得到的参数代人ＰＩＤ控制器中，使用ｓＩＭｕＩ，ｌＮＫ进行系统仿真，检测结果，
２．３仿真结果
作为比较．首先对文献¨１中使用ｚｉ。ｇｌｅｒ—Ｎｉｃｈ。ｌｓ法得到的一组参数（Ｋｒ一１．０４６８，Ｋ，一１．２８３６，Ｋ。一ｏ．２１３４）在ｓ１ＭｕＩ。ＩＮＫ平台上进行仿真，系统的阶跃响应如图２所示。接着利用遗传算法工具箱计算ＰＩＤ参数。计算中选取的种群大小为２０。浮点数计算精度为ｌｏ。演化函数均取组合型函数．具体如下：交叉函数为ａｒｌｔｈｘｏｖｅｒ，ｈｅｕｒｉｓｔｌｃｘｏｖｅｒ，ｓｉｍｐｌｅｘｏｖｅｒ；变异函数为ｂｏｕｎｄａｒｙＭｕｔａｔｉｏｎ，ｍｕｌｔｉＮｏｎＵｎ讧Ｍｕｔａｔｌｏｎ，ｎｏｎｕｎｌｆＭｕｔａｔｌｏｎ，ｕｎｉｆＭｕｔａｔｉｏｎ。适应度函数为，一一（ｒ）ｄｔ。在繁殖５０代之后，求得ＰＩＤ参数为ＫＰ
Ｊ０
—１．７８．Ｋ，＝ｏ．】２８，Ｋｎ＝１．ｏ，系统的阶跃响应如图３所示。
围２ｚｉｅｇｌｅｒ—Ｎｉｃｈｏｌｓ法得到的阶跃响应田３ＧＡ得到的阶跃响应以上仿真结果表明：ＰＩＤ控制器使用遗传算法工具箱计算得到的参数后，系统特性对于优化指标／‘一ｒ１，：（ｆ）ｄｆ有较大改善．系统没有产生超调，大大减少了调节时间。而且由于引入了遗传算法，参数调试的方便性比传统方法有较大提高。
３结束语
利用ＭＡＴＩ。ＡＢ的遗传算法工具箱ＧＡＯＴ对控制系统进行设计和仿真，可以方便灵活地选择编码方式、计算精度和种群大小，适应度函数的编程也十分简单。在遗传进化中，有多种策略可供选择、组合。可便捷地制定新策略。在ｓＴＭｕＩ，ｌＮＫ平台上，遗传算法工具箱还可以与其它先进控制方法如模糊控制、人工神经网络等结合．以实现更复杂和更有效的控制手段。
［参考文献］
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ｔｈｅＭＡＴＬＡＢｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｏｌｂｏｘ
ＪＩＡＮＧＹａｎ９１；ＫＯＮＧＦｅｎ９２
（１．ＥｌｅｃｔｒｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉ“ｇＣ０１ｌ。ｇｅ，ＧｕａｎｇｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉＩｙ，Ｎａｎｎｉ“ｇ５３０００４．Ｃｈｉｎａ；２．Ⅸｐｔ．ｏｆＥｌｅｃｔｍｎｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒ。ｌＥ“ｇｉｎｅｅｒｍｇ，ＧｕａｎｇｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｉ。ｉｕｚｈｏｕ５４５００６，Ｃｈｉｎａ）
Ａｈｓｔｒａｃｔ：ＩｎｔｈｌｓｐａｐｅｒｗｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄａＭＡＴＩ。ＡＢ－ｂａｓｅｄｇｅｎｅｔｉｃａＩｇｏｒｉｔｈｍｔｏｏｌｂｏｘ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｅｒｅａｌｌｚａｌｌｏｎｏｆｔｈｅｄｅｓ遮ｎａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｌｃｍｂｙｕｓｉ“ｇｔｈ。ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＧＡ）ｔ００ｌｂｏｘｃｏｍｂｌｎｌｎ窟、ｖ“ｈＳＩＭＵＩ。ｌＮＫ，ａｎｄｏｆｆｅｒｅｄａｓｉｎｌｕｌａｌｉｏｎｅｘａｍｐｌｅｏｆ８ｐｐｌｙｉ“ｇｔｈｅＧＡｔｏｏｌｂｏｘｔｏｔｈｅｄｅｔｅｒｍｉｎｉ“ｇｏｆｔｈｅＤａｒａｍｄｃｒｏｆＰ１Ｄｃｏｎｔｒｏｃｌｅｒ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＭＡＴＩ．ＡＢ；ｇｅ耻“ｃａｌｇｏ“ｔｈｍ（ＧＡ）；ｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｃｍｓｌｍｕＩａｔｉｏｎ
基于MATLAB遗传算法工具箱的控制系统设计仿真
作者：姜阳， 孔峰
作者单位：姜阳(广西大学电气工程学院,)， 孔峰(广西工学院电子信息与控制工程系,)
刊名：
广西工学院学报
英文刊名：JOURNAL OF GUANGXI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
年，卷(期)：2001，12(4)
被引用次数：15次
参考文献(3条)
1.C R Houck.J Joines.M Kay A genetic algorithm for function optimization: A Matlab implementation 1996
2.杨智民.王旭.庄显义遗传算法在自动控制领域的应用综述[期刊论文]-信息与控制 2000(04)
3.魏克新.王云亮.陈志敏MATLAB语言与自动控制系统设计 1997
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该文针对波长转换器在WDM网络中的优化配置问题展开研究,主要做了以下几方面的工作:1、以研究报告的形式介绍了WDM网络以及在WDM网络中引入波长转换的好处和意义.编制仿真软件进行了验证.2、介绍了波长转换器原理和波长转换在OXC节点的配置结构.3、分析了影响波长转换器改善WDM网络性能的因素.4、考虑到转换节点的数量超过某一限度,网络阻塞率的变化很小以及波长转换器昂贵的造价,引出波长转换器稀疏配置问题.分析并讨论了现有多种稀疏配置算法.5、为了解决基本遗传算法(GA)局部搜索能力不足,提出运用混合遗传算法(HGA)解决波长转换器稀疏配置问题,考虑了节点度数+GA算法、静态路由通过次数+GA算法和有效路由长度(H/L)+GA算法三种混合方式,运用Matlab编程实现了上述三种算法,并对运算结果进行了比较.结果显示,上述三种混合遗传算法在收敛速度和解的品质上都大大优于基本遗传算法.
5.学位论文程伟基于费用最小化的进口原油运输网络优化研究2009
近年来国内原油进口量逐年攀升，大宗原油进口带来巨额的运输费用。如何结合我国进口原油的运输现状，在国内构建若干原油物流中心，合理安排进口原油运输船队和进口原油资源的分配，实现整个进口原油运输网络的物流费用最小化，对我国进口原油运输系统的优化配置具有重要的现实意义。
本文在对中国原油生产和需求进行调查的基础上，以我国进口原油运输网络为研究对象，对进口原油主要来源、流向，运输航线以及接卸港口等内容进行分析。在此基础上，从节省物流成本的角度考虑，对我国进口原油运输网络进行设计，提出构建以原油物流中心港口为核心，其他主要中小港口为补充的原油物流体系，以达到港口资源有效整合，为进口原油提供安全、高效的运输、装卸及储存服务，并最终实现进口原油的优化配置的目的。同时，根据历年原油进口数据，采用时间序列模型、灰色系统预测以及基于两者的组合预测方法，对我国未来若干年原油进口量进行了预测，为后文原油运输网络的规划提供了数据基础。最后，运用物流系统优化理论，建立了以进口原油运输系统物流成本最小为目标函数的优化模型，并采用遗传算法(GA)和MATLAB数学软件对模型进行求解。以2007年原油进口和消费数据为基础，对模型进行求解，确定主要进口地区各种船型的航次数量和若干原油物流中心，并对进口原油进行分配，达到在满足各消费地需求的前提下实现物流成本最小化。同时，结合前文预测模型所得的各地区的原油进口量数据
，试图对未来某一年我国进口原油运输网络进行整体综合优化与规划。
本文所建立的进口原油运输网络最小成本优化模型考虑进口原油从进口地到需求地整个过程的物流费用，实现原油物流中心港口选址、远洋运输油轮规划以及国内原油消费地运量分配的结合，对我国进口原油的运输网络的优化配置具有一定的参考价值。
6.期刊论文赵瑜.张建伟.张翌娜.ZHAO Yu.ZHANG Jian-wei.ZHANG Yi-na基于MATLAB
7.0的GA工具箱在渡槽优化设计中的应用-水利水电技术2005,36(10)
针对工程优化问题中的多变量、复杂非线性约束条件,运用GA工具箱,对某渡槽结构进行优化,得出了令人满意的优化结果.研究表明,遗传算法工具箱
使用简单方便,且能根据不同的优化指标、计算精度寻找出最佳结果,充分体现了遗传算法的全局搜索性能.本优化方法具有计算可靠,快捷高效和图形结果可视化等特点,并具有广阔的应用前景.
7.学位论文屈重年海洋平台电力系统无功补偿及谐波治理应用研究2008
本文以中海油J29-3油田电网为研究背景，系统介绍了该地区电网的组成及特点；根据客户的技术要求并通过大量无功补偿和谐波理论的研究及介绍，分析了海洋平台电网无功补偿谐波治理的实用方法，并通过比选最终确定了可行方案，提出了利用晶闸管投切滤波器(TSF)对海洋平台电网进行补偿和谐波治理的方案。通过实地检测该地区海洋平台电网谐波特点和相关技术数据后，对无功补偿和谐波治理方案进行了总体设计，并利用MATLAB的遗传算法(GA)工具箱对TSF的参数进行了优化设计，最后通过MATLAB/SIMULINK工具箱，搭建了仿真系统，得出了较好的仿真结果，验证了方案实施的可行性。
(1)介绍了J29-3海洋平台的研究背景和客户的技术要求，在阅读了大量国内外文献的基础上，总结出了国内外关于电网供电质量及对谐波抑制的基本要求；并总结了无功补偿和谐波抑制的基本方法；
(2)针对J29-3海洋平台电网，总结了其基本特点；根据J29-3平台海洋环境及气候的特点，参考中海油方面《关于开发J29-3地区WHPA平台的ODP报告》，总结并提出了在海上平台中进行补偿和谐波治理时，关于设备选型的具体要求：
(3)针对谐波现状，提出相应的几种治理措施：1)无源电力滤波器；2)静止无功补偿器(SVC)；3)有源电力滤波器(APF)。再根据电网的实际情况，比较治理措施的优劣，确定综合治理方案，利用晶闸管投切滤波器(TSF)对电网进行补偿和滤波，并进行了方案设计和理论计算；
(4)通过在海洋平台实际检测的技术数据，对方案进行了理论计算和分析，并利用MATLAB的遗传算法工具箱对滤波器的参数进行了优化设计，通过MATLAB/SIMULINK工具箱对补偿滤波系统进行了仿真，分析了晶闸管投切滤波器进行无功补偿和谐波治理时的效果。
(5)总结了海洋油田电网无功补偿和谐波治理课题研究的不足之处，并对后续的研究进行了展望，从海洋平台空间有限和可靠性出发，提出了采用混合有源滤波的方式或者三调谐滤波器对海洋平台电网电能质量进行治理的思路。
8.期刊论文杜秀霞.李平康结合组态软件的仿真优化技术-仪器仪表学报2004,25(z1)
目前工业生产过程中广泛采用工控组态软件实现实时监控.在工控组态软件环境中对不同组态算法的性能进行仿真与优化在工程应用中具有实际意义.介绍了一种采用MATLAB结合力控组态软件,通过动态数据交换(DDE)技术和EXCEL电子表格实现数据传送,并用MATLAB中遗传算法(GA)工具进行了PID控制参数优化的集成组态软件仿真优化技术.
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目前工业生产过程中广泛采用工控组态软件实现实时监控.在工控组态软件环境中对不同组态算法的性能进行仿真与优化在工程应用中具有实际意义.介绍了一种实用MATLAB结合力控组态软件,通过动态数据交换(DDE)技术和EXCEL电子表格实现数据传送,并用MATLAB中遗传算法(GA)工具进行了PID控制参数优化的集成组态软件仿真优化技术.
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本文首先论述了悬置系统作为隔振系统是现代重型货车的重要组成部分，其组成元件和工作原理并分别列举了主动/半主动悬置的特点。通过对比常规控制和模糊控制的特点，得出选用模糊控制作为半主动悬置的控制策略。然后根据论述了不同隔振元件的特性并详细讲解了空气弹簧的特性，继而提出研究以空气弹簧为悬置的重型货车驾驶室悬置模糊控制系统。
结合研究的需要，悬置运用多刚体动力学理论对车辆系统进行模型简化，并结合振动理论和相关标准在ADAMS中建立了相应的重型货车驾驶室悬置的评价标准模型与之进行匹配。简单介绍了下不同的路面谱建立方法，然后使用最常用和简单的白噪声法在MATLAB/Simulink中按照中国国家标准GB/T
920-2002建立B、C级路面在60km/h和80km/h行驶车速下的路面谱，同时根据专家经验的指导选择二输入单输出的模糊控制系统在MATLAB/Simulink工作环境下建立了简单的基本模糊控制器，通过ADAMS/Control模块的接口与ADAMS/View进行联合仿真。然后，通过MATLAB自带的底层语言S-Function编译了一种带有自增强机制的遗传算法(GA)优化机制来优化初始搭建的模糊控制器(FLC)的结构。首先我们将使用GA将模糊控制器规则集作为遗传染色体的整体个体对初始模糊控制规则集进行优化获得更好，更能适应当前路况的控制规则集，在进行了规制集结构优化后的基础上在将模糊控制器规则集中隶属度函数作为遗传染色体个体在进行隶属度函数参数的优化，通过在MATLAB/Simulink环境中结合前面介绍的白噪声路面谱，实现不同路况下遗传算法优化的模糊控制器(GA-FLC)的运行验证了优化后的模糊控制器相对与简单的基本模糊控制器和被动控制的悬置系统，能依据重型货车驾驶室空气悬置系统提供优异的控制性能，使货车行驶以不同的行驶速度在不同的路面上运行时能得到良好的路况适应性，为空气悬置在衰减驾驶室响应程度上有良好的控制功效，有效提高驾驶室的隔振能力进一步的优化了重型货车在行驶中的乘坐舒适性。
最后，对本文研究工作进行了总结，本文的研究不仅为设计人员进行模糊控制器的研究与设计提供了参考和依据，并在模糊控制器的建模和设计优化等方面提供了可行的具体路线，并对下一步的研究工作进行了展望。
引证文献(15条)
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