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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:高文仁
研究生(外文):Kao, Wen-Jen
論文名稱:輔以混合式基因演算法之灰色模糊動態滑動模式控制器設計
論文名稱(外文):GREY FUZZY DYNAMIC SLIDING MODE CONTROLLER DESIGN BY HYBRID GENETIC ALGORITHMS
指導教授:龔宗鈞
指導教授(外文):Chung-Chun Kung
學位類別:碩士
校院名稱:大同工學院
系所名稱:電機工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1997
畢業學年度:85
語文別:中文
論文頁數:58
中文關鍵詞:基因演算法灰色模糊動態滑動模式
外文關鍵詞:GREYFUZZYDYNAMIC SLIDING MODEGENETIC ALGORITHMS
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本論文提出了灰色模糊動態滑動模式控制器設計,並輔以混合式遺傳演算
法將此控制器做最佳化,此控制器設計程序如下:(1)運用動態滑動模式
之觀念來建立模糊規則庫,(2) 以灰色模型來預測系統之未來狀態以產生
控制器之輸入訊號,(3) 運用混合式遺傳演算法來求得最佳之控制器參數
。模擬結果顯示此控制器具有下列優點:(1) 控制訊號平滑,較無抖動現
象。(2) 系統響應快,並具強韌性,穩定性。

In this thesis, we propose a grey fuzzy dynamic sliding mode
controller design with hybrid genetic algorithms. We firstly
employ the dynamic sliding mode technique to design the fuzzy
control rules, so that the fuzzy controller has the
characteristics of smoothness and robustness. Then, we adopt a
grey model as a predictor to make the one-step prediction of the
next state behavior of the controlled plant. So that we can
obtain the control signal in advance based on the predicted
values, and avoid the system out of safety. Base on thepredict
ability, the controller can has better performance. Finally, we
apply the hybrid real-coded genetic algorithms to search the
optimal parametersof the grey fuzzy dynamic sliding mode
controller with the faster converge speed. Simulation results
show that the grey fuzzy dynamic sliding mode controller design
with hybrid real-coded genetic algorithms has the following
advantages: (1) The system response is fast and stable, and has
the property of robustness. (2) The control signal is smooth.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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