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本文通过理论分析，充分剖析了模糊控制，遗传算法的基本内容和运行机制，然后借助遗传算法对模糊控制中的隶属函数，控制规则和量化因子的优化问题进行了研究。随机双线性模型是一种非常重要和常见的非线性系统，它普遍存在于大多数实际工程中。本文针对双线性动态模型，在先验知识不完备情况下，研究了基于遗传算法设计和动态优化模糊控制器的方法，在本算法中，我采用了一种新型的优化方法，即：分两步进行，首先离线优化隶属函数和控制规则，然后在优化后的基础上进一步调整量化系数，使得系统逐步向稳定、快速相应的方向发展。这种方法冲破了传统的单一搜索(单独优化隶属函数或者单独优化控制规则)，有效地运用了系统的众多信息，从而避免了过度强调某个方面的信息造成系统运行结果不理想的缺陷。最后就本文中选用的随机双线性系统运用了本算法得到的结果进行了仿真分析，包括系统优化后的输出曲线、不同情况下的抗干扰测试。通过大量的仿真分析证明了本文的研究内容基本符合工业上响应快、超调小的特点，证明了该算法是有效可行的。