【摘 要】
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模糊控制是智能控制中的一个重要分支，主要是模仿人的控制经验而不是依赖控制对象的模型，因此模糊控制器实现了人的某些智能，被广泛用于复杂系统的控制当中。模糊控制算法实际是
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模糊控制是智能控制中的一个重要分支，主要是模仿人的控制经验而不是依赖控制对象的模型，因此模糊控制器实现了人的某些智能，被广泛用于复杂系统的控制当中。模糊控制算法实际是非线性P或PD控制算法，由于不引入积分机制，在理论上讲总是会存在稳态误差的。模糊控制规则和隶属度函数的正确选择是模糊控制器设计的关键，它决定了模糊控制系统的动、静态性能和控制效果，传统的确定参数的方法是通过人工特别是专家的经验和实际应用中的调整，存在很大的主观性和随意性。
本文首先对模糊控制的基本原理进行了分析和研究，内容主要包括：模糊控制的数学基础、常规模糊控制器的设计。在此基础上，利用PID控制器能消除静态偏差的特性，设计了一种Fuzzy-PID复合控制器。针对常规Fuzzy-PID复合控制器采用阈值切换所存在的缺陷，提出一种基于模糊规则切换的复合控制器，实现两种控制方式的平滑切换，并进行仿真研究。针对模糊控制器设计存在的瓶颈，本文提出运用遗传算法对模糊控制器进行优化。分析研究遗传算法的基本原理和操作，以及遗传算法存在的不足，对遗传算法进行了全面的改进：改进交叉和变异算子，在分析研究已有算法的基础上，提出了一种新的自适应交叉和变异概率。并通过仿真说明改进的遗传算法的有效性。用改进的遗传算法对模糊控制器的隶属度函数和模糊控制规则进行优化，并进行仿真研究。仿真结果表明，本文所设计的基于遗传算法优化的Fuzzy-PID复合控制器具有较好的控制品质。最后，用C语言实现本文提出的算法。
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