計算智能及其工程應(yīng)用研究.pdf

1、計算智能是一種從生物底層對智能行為進(jìn)行模擬和研究的仿生計算方法，它拓展了傳統(tǒng)的計算模式，具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)的特點和簡單、通用、魯棒性強(qiáng)、適于并行處理等優(yōu)點，為解決許多復(fù)雜問題提供了新的途徑，獲得了廣泛的研究和應(yīng)用。本文在對計算智能三種主要方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊技術(shù)的研究基礎(chǔ)上，對其在工程上的應(yīng)用展開了研究，主要研究內(nèi)容為以下三個方面： 1、適應(yīng)于工程應(yīng)用的泰勒級數(shù)展開系數(shù)求解算法。泰勒級數(shù)在解決非線性問題上起著非

2、常重要的作用，本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高度的非線性映射和自學(xué)習(xí)能力，提出了一種適用于工程應(yīng)用的確定泰勒級數(shù)展開系數(shù)的求解法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。建立了其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并用給定函數(shù)進(jìn)行試驗，結(jié)果表明其可行性和快速性。使用這種方法只要獲得變量的樣本空間便可得到泰勒系數(shù)，對于控制系統(tǒng)中非線性問題的處理具有重要的應(yīng)用價值。 2、遺傳算法在鋼管訂購和運輸優(yōu)化問題中的應(yīng)用研究。針對鋼管訂購和運輸?shù)淖钚≠M用問題，建立了鋼管訂購和運輸問題的二次規(guī)劃模型，探

3、討了利用遺傳算法來求解該模型，并在此基礎(chǔ)上提出了利用遺傳算法與模擬退火算法相結(jié)合的方法對該問題進(jìn)行求解。實驗結(jié)果驗證了利用遺傳模擬退火算法求解該問題的可行性與高效性，為求解該類問題提供了一個有效的新途徑。 3、設(shè)計并實現(xiàn)了基于模糊控制的直流電機(jī)的調(diào)速方法，并在此基礎(chǔ)上與經(jīng)典PID控制方法相結(jié)合，給出了模糊自適應(yīng)PID控制的原理和具體實現(xiàn)方案。利用Matlab/Simulink對本文提出的直流調(diào)速系統(tǒng)中的模糊控制策略、模糊自適應(yīng)P