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基于遗传算法的二维模糊控制系统的仿真和应用研究

前言第1-9页
1. 概述第9-17页
 1.1 模糊控制的概述第9-10页
 1.2 带有可调整因子的模糊控制器的概述第10-12页
 1.3 模糊控制在循环流化床锅炉床温控制统的应用及需要解决的问题第12-14页
 1.4 采用遗传算法优化可调整因子第14-15页
 1.5 FIS和CGA第15-17页
  1.5.1 FIS第15页
  1.5.2 CGA第15-17页
2 可调整因子在二维模糊控制系统中的作用第17-25页
 2.1 带可调整因子的二维模糊控制结构第17-18页
 2.2 改变可调整因子a对控制系统性能的影响第18-22页
 2.3 用二维调整因子改善控制效果第22-25页
3 用遗传算法优化自调整因子第25-30页
 3.1 CGA概述第25-26页
 3.2 遗传算法的设计与实现第26-28页
  3.2.1 二进制编码第26页
  3.2.2 适应度函数第26-27页
  3.2.3 遗传算子第27-28页
 3.3 用遗传算法对二维可调整因子搜索的程序设计方案第28-30页
  3.3.1 参数的确定及编码方案第28-29页
  3.3.2 适应度函数选取第29-30页
4 应用多调整因子改善控制系统的仿真实例第30-39页
 4.1 采用模糊控制策略的优势及需要改善的地方第30-31页
 4.2 用遗传算法搜索多调整因子的实现第31-36页
 4.3 仿真结果第36-39页
5 二维可调整因子在循环流化床锅炉燃料量控制中的应用第39-47页
 5.1 循环流化床的简介第39-40页
 5.2 循环流化床锅炉主要热工参数及控制中需要注意的问题第40-41页
  5.2.1 料层温度第40页
  5.2.2 返料温度第40-41页
  5.2.3 料层差压第41页
  5.2.4 炉膛差压第41页
 5.3 燃烧控制系统和床温控制第41-44页
 5.4 用多个调整因子实现床温控制第44-45页
 5.5 仿真分析第45-47页
结论第47-48页
致谢第48-49页
参考文献第49-50页

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