导读:本文包含了模糊自适应遗传算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模糊,自适应,算法,同态,方根,直流电动机,闭环。
模糊自适应遗传算法论文文献综述
徐密,孙莹,李可军,肖文文[1]（2016）在《基于模糊自适应模拟退火遗传算法的配电网故障定位》一文中研究指出对于配电网故障定位系统的不足与遗传算法存在易早熟、收敛速度慢等问题,结合模糊推理和自适应模拟退火遗传算法,提出一种模糊自适应模拟退火遗传算法(FASAGA)。该算法对评价函数做了容错性改进,在遗传选择时采用自适应机制与最佳个体保留策略,并结合模糊推理与自适应机制求取模糊自适应交叉算子、模糊自适应变异算子,引入模拟退火算法提高收敛速度与局部搜索能力。仿真结果说明该算法应用在配电网故障定位中的准确性、快速性与高容错性。(本文来源于《电测与仪表》期刊2016年17期）
崔昊杨,许永鹏,孙岳,孙旭日,盛戈皞[2]（2015）在《基于自适应遗传算法的变电站红外图像模糊增强》一文中研究指出为增强变电站中电力设备红外热像图的视觉效果,突出局部热异常区域,方便故障定位及检修,提出了一种基于自适应遗传算法的红外热像图模糊增强技术。对小波变换后的红外子热像图,进行同态滤波增强处理和模糊增强处理,并运用动态自适应遗传算法对模糊参数进行优化,最后,经小波重构得到了效果增强的红外图像。实验结果表明,该方法相对同态滤波、模糊集增强、遗传模糊等算法,红外图像的边缘强度、对比度、清晰度分别至少提高12.6%、27.7%、33.7%,有利于检修人员进行电力设备的热异常定位及故障诊断。(本文来源于《高电压技术》期刊2015年03期）
曾强,谢善益,袁澎,曾联想,李豪天[3]（2015）在《基于自适应遗传算法的分布式电源多目标功率优化与模糊决策》一文中研究指出主要研究了自适应遗传算法及模糊决策在微电网中分布式能源功率优化分配中的应用,以减小节点电压偏移、线路损耗、运行成本、安装成本和充分利用可再生能源等为目标函数优化了分布式发电功率,并采取了模糊决策作为筛选最终解的方法。算法中对变种群规模,变异概率、选择、标定等都采用了自适应机制,有效提高了算法的性能。结果表明,该算法能够找到功率优化解,确实提升了微电网运行的各项性能,在微电网的能量管理系统中有一定的应用价值。(本文来源于《电器与能效管理技术》期刊2015年03期）
侯春杰,张雷,孟令瑞[4]（2014）在《基于遗传算法的无刷直流电动机自适应模糊控制》一文中研究指出针对模糊控制器所存在的问题,提出了基于遗传优化机制自适应模糊控制器的设计方法。模糊控制规则和模糊变量的隶属度函数的参数,均利用遗传算法进行离线确定和优化。将优化后的自适应模糊控制器用于无刷直流电动机的双闭环控制系统中。仿真结果表明该系统无超调、响应快,具有较强的鲁棒性。(本文来源于《微特电机》期刊2014年10期）
胡启国,张娇,魏朝阳,潘云伟[5]（2014）在《基于自适应遗传算法的半主动悬架模糊控制研究》一文中研究指出模糊规则的正确选择是半主动悬架模糊控制器设计的关键和难点,本文提出一种自适应地选择交叉概率和变异概率的遗传算法,以车身垂直加速度均方根值为优化目标,对汽车半主动悬架模糊控制规则进行优化,以达到提高半主动悬架模糊控制器的控制效果,改善汽车行驶平顺性的目的。为了证明该优化方法的可行性,将该自适应遗传算法优化的模糊控制器对汽车半主动悬架进行控制,并建立Matlab文本与Simulink相结合的仿真模型。仿真结果表明:优化后的半主动悬架车身垂直加速度均方根值减小,汽车行驶的平顺性得到了提高。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2014年01期）
李冠南,单汨源[6]（2013）在《自适应遗传算法优化模糊变权重的复杂系统时间序列组合预测方法》一文中研究指出针对复杂系统时间序列预测精度不高问题,将复杂系统时间序列组合预测模型的权系数视为模糊数,以模糊区间的大小作为模糊变权重复杂系统时间序列组合预测模型目标函数,利用自适应遗传算法优化复杂系统时间序列组合预测模型目标函数的权重系数,建立基于遗传算法优化模糊变权重的复杂系统时间序列组合预测方法。仿真结果表明:此模糊自适应变权重非线性组合预测模型的精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小;所提出的基于遗传算法优化模糊变权重组合预测模型的最大相对误差为2.89%,小于各预测模型中最小的最大相对误差3.24%,且平均误差和平方根误差均较小。(本文来源于《中南大学学报(自然科学版)》期刊2013年11期）
初红艳,杨俊敬,蔡力钢,苏雷[7]（2013）在《基于遗传算法和自适应的印刷色彩模糊控制》一文中研究指出针对印刷过程中被控对象因受工作环境影响而具有大滞后性、模型不确定性和时变性的特点,在满足色彩质量要求的情况下,为了尽量减少印刷调整次数,首先,基于印刷色彩质量控制的理论模型设计了T-S型模糊控制器;然后,采用遗传算法对模糊控制器的初始控制规则进行优化,使初始控制规则更逼近理论模型;最后,针对1次模糊控制产生的大误差提出了控制规则的自适应调整方法.实例分析证明:调整方案有效,从理论上实现了对印刷机进行不超过2次的调整,就可使色彩质量满足要求,提高了系统的控制精度,可用于指导实际印刷过程.(本文来源于《北京工业大学学报》期刊2013年09期）
侯春杰[8]（2013）在《基于遗传算法的无刷直流电机自适应模糊控制》一文中研究指出无刷直流电机有体积小、功率密度高、结构简单以及较好的调速性能等优点，在工业领域中有着广泛的应用。采用智能控制算法使系统具有较高的控制精度和稳定性是近年来研究的热点。由于无刷直流电机是一个多变量、强耦合的非线性系统，传统的PID控制方法很难对其进行精确控制。自适应控制算法对参数的辨识和电机状态的估计都是基于线性模型的，很难满足对电机控制精确性和实时性的要求。模糊控制不要求掌握被控对象的精确模型，但是模糊规则的选取优化和模糊变量隶属度函数的确定还存在不足。遗传算法可以高效率地接近全局最优解或得到最优解，并且避免陷入局部最优解。本文将模糊控制、遗传算法、PID控制和自适应控制相结合，设计了基于遗传算法优化的模糊自适应PID控制器。本文简要介绍了无刷直流电机的基本结构和工作原理，分析了它的数学模型，并建立了无刷直流电机的双闭环控制系统。将遗传算法优化的模糊自适应PID控制器应用到外环转速环，内环采用PI控制器。在Matlab2010b/Simulink环境下搭建了无刷直流电机双闭环控制的仿真模型，包括电机本体主回路模块、电流采样模块、逻辑换相模块、速度环模块以及电流PI控制器模块。仿真结果表明基于遗传算法优化的模糊控制器，系统具有上升时间短，无超调，稳态误差小等优势，具有较强的鲁棒性和自适应性。另外，本文提出遗传算法同步优化模糊控制器和遗传算法分步优化模糊控制器两种方法。两种优化方法都能改善无刷直流电机的性能，只是遗传算法同步优化模糊自适应PID控制器，虽然能够获得隶属度函数和控制规则整体上的最优，但优化时间较长；而遗传算法分步优化的自适应模糊PID控制器则缩短了搜索时间。(本文来源于《河南科技大学》期刊2013-05-01）
刘文程,高家全[9]（2013）在《解并行机模糊调度问题的自适应遗传算法》一文中研究指出针对家纺企业车间调度的实际情况,建立了一种产品优先级约束的模糊车间调度模型。在模型中,完工时间和交货期都是模糊的,交货期平均满意度最大为调度目标。基于此模型,提出了一种自适应的遗传算法,该算法通过比例选择及局部搜索保证种群的优良特性,并通过自动调节变异率和交叉率的方式保证种群的多样性,有效跳出局部收敛。仿真结果表明,自适应遗传算法能有效求解,并优于免疫遗传算法。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2013年07期）
赵林[10]（2013）在《基于自适应遗传算法和模糊神经网络的单级倒立摆控制》一文中研究指出本文提出了一种改进的自适应遗传算法,在提高解的品质和加快算法收敛速度方面进行了有益探索,并使用改进的遗传算法优化模糊神经网络的参数和权值,对倒立摆进行控制,仿真结果表明,与传统的最优控制方法相比,采用该算法控制单级倒立摆,在控制时间、稳定性、抗干扰性方面优势明显。(本文来源于《成功(教育)》期刊2013年03期）
模糊自适应遗传算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为增强变电站中电力设备红外热像图的视觉效果,突出局部热异常区域,方便故障定位及检修,提出了一种基于自适应遗传算法的红外热像图模糊增强技术。对小波变换后的红外子热像图,进行同态滤波增强处理和模糊增强处理,并运用动态自适应遗传算法对模糊参数进行优化,最后,经小波重构得到了效果增强的红外图像。实验结果表明,该方法相对同态滤波、模糊集增强、遗传模糊等算法,红外图像的边缘强度、对比度、清晰度分别至少提高12.6%、27.7%、33.7%,有利于检修人员进行电力设备的热异常定位及故障诊断。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模糊自适应遗传算法论文参考文献
[1].徐密,孙莹,李可军,肖文文.基于模糊自适应模拟退火遗传算法的配电网故障定位[J].电测与仪表.2016
[2].崔昊杨,许永鹏,孙岳,孙旭日,盛戈皞.基于自适应遗传算法的变电站红外图像模糊增强[J].高电压技术.2015
[3].曾强,谢善益,袁澎,曾联想,李豪天.基于自适应遗传算法的分布式电源多目标功率优化与模糊决策[J].电器与能效管理技术.2015
[4].侯春杰,张雷,孟令瑞.基于遗传算法的无刷直流电动机自适应模糊控制[J].微特电机.2014
[5].胡启国,张娇,魏朝阳,潘云伟.基于自适应遗传算法的半主动悬架模糊控制研究[J].计算机与现代化.2014
[6].李冠南,单汨源.自适应遗传算法优化模糊变权重的复杂系统时间序列组合预测方法[J].中南大学学报(自然科学版).2013
[7].初红艳,杨俊敬,蔡力钢,苏雷.基于遗传算法和自适应的印刷色彩模糊控制[J].北京工业大学学报.2013
[8].侯春杰.基于遗传算法的无刷直流电机自适应模糊控制[D].河南科技大学.2013
[9].刘文程,高家全.解并行机模糊调度问题的自适应遗传算法[J].计算机工程与应用.2013
[10].赵林.基于自适应遗传算法和模糊神经网络的单级倒立摆控制[J].成功(教育).2013
论文知识图
