遗传优化提升张力模糊控制的实时可靠性

本文主要探讨了一种基于遗传优化的张力模糊控制方法，针对2009年的工程技术领域研究。张力系统是工业生产中的关键环节，对实时性和可靠性有严格的要求。该研究者团队——何金保、郭帅、何永义和方明伦，来自上海大学机械制造及自动化学院，他们提出了一种创新的控制策略。 在离线阶段，他们利用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）来优化输入和输出量的隶属度函数。隶属度函数是模糊控制的核心组成部分，它决定了输入变量与各个模糊集之间的关系。通过遗传算法进行优化，可以找到最优的隶属度函数，从而生成一个控制量输出表，这个表在后续的在线控制过程中作为参考依据，确保了控制的精确性。 在线阶段，他们进一步采用了超代遗传算法（Hyper Genetic Algorithm, HGGA），这是一种改进的遗传算法，旨在提高算法运行效率和收敛速度。通过优化输入的量化因子和输出的比例因子，算法能够在更短的时间内找到更佳的控制参数组合，这对于实时性至关重要的张力控制系统来说至关重要。 此外，作者考虑到了系统的时滞问题，因为实时控制对响应速度有严格要求。他们通过调整被调量的当前误差和误差变化率，有效地补偿了系统延迟，确保了控制效果的即时性和稳定性。 最后，他们在实际的张力平台上进行了算法验证。实验结果显示，基于遗传优化的模糊控制方法成功地实现了张力系统的实时控制，达到了既定的实时性和可靠性目标。这项研究不仅提升了张力控制系统的性能，也为其他实时控制系统的优化提供了有价值的参考方法。 关键词：模糊控制、张力控制、实时控制、超代遗传算法。该论文的发表在《控制理论与应用》杂志上，属于工程技术类，并且得到了学术界的认可，具有较高的实用价值和理论研究意义。