【摘 要】
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智能控制理论与应用的研究包含了极为丰富的内容和广泛的领域.该文针对系统参数辨识、状态预测和智能检测等方面的问题展开研究,在理论方面研究了智能优化算法-遗传算法和模
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智能控制理论与应用的研究包含了极为丰富的内容和广泛的领域.该文针对系统参数辨识、状态预测和智能检测等方面的问题展开研究,在理论方面研究了智能优化算法-遗传算法和模糊系统理论;在应用方面主要研究了基于遗传和模糊逻辑的系统辨识、状态几智能检测.主要研究内容为:1.对智能理论研究的主要理论内容和应用领域做了较为系统的概括.2.在遗传算法现有研究成果的基础上,讨论了近亲繁殖和早熟收敛的产生过程,并从不同角度对遗传算法的操作效率进行了分析,得出在早熟收敛的情况下遗传操作存在大量无效操作的结论.3.从提高遗传算法交换操作效率的角度出发,提出一种改换策略.采用该交换策略的遗传算法可以防止近亲繁殖和失效交换的出现,在一定程度上避免早熟收敛的发生.4.对改进交换策略的遗传算法进行了性能分析.得出1)改进交换策略的遗传算算法是全局收敛的;2)改进交换策略的遗传算法提高了交换操作效率,对防止早熟收敛有效;3)改进交换策略的遗传算法可以在无变异操作的情况下仍保证全局收敛等结果.5.提出一种基于遗传算法和动态补偿理论的系统辨识方法.该方法与以往系统辨识方法明显的不同之处在于,它利用补偿理论的系统辨识方法.该文法与以往系统辨识方法明显的不同之处在于,它利用补偿器参数与被辨识系统模型参数的匹配程度和补偿结果之间依赖关系,通过遗传算法对参数进行优化,从而得到较为准确的系统模型参数;6.该文提出了一种预测方法,该方法基于遗传算法和系统补偿理论,对被测参数进行动态预测.7.综合现有模糊逻辑推理方法和信息融合技术,提出一种基于模糊逻辑推理的信息融合数据处理方法.在周期干扰、随机干扰和动态响应误差等因素影响较为明显的测量条件下,该方法对减小上述因素对测量精度的影响具有一定效果.
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