1、“.....仍能寻找到合适的参数，使控制目标满足要求，它具有操作方便速度快的优点，不需要复杂的规则，只通过字串进行简单的复制交叉变异，便可达到寻优。遗传算法是从许多点开始并行操作，在解空间进行高效启发式搜索，克服了从单点出发的弊端及搜索的盲目性，从而使寻优速度更快，避免了过早的陷入局部最优解。本设计正是利用遗传算法的这些优点来进行参数整定的，构造基于遗传算法的控制器，通过仿真，取得了不错的效果。第章遗传算法的参数优化设计及仿真结论控制器结构简单，容易实现，且鲁棒性好，因此广泛应用于各种控制领域，并取得了良好的控制效果。本文完成了以下几点工作介绍了控制器和遗传算法的基本理论，给出了遗传算法的基本步骤。解释了遗传算法工具箱函数，了解了控制器模型。将遗传算法和控制结合起来应用于柴油机调速系统，利用遗传算法强大的寻优能力来整定控制中的三个参数，取得了满意的效果。遗传算法运用于的参数整定，就可以克服常规整定方法的缺点，使要整定的参数精确收敛，从而使控制效果最优。考虑到在线整定的实时性，遗传算法只进行了次的迭代，因此准确度可能不能满足所有的应用场合......”。

2、“.....然后在这组参数的周围利用遗传算法进行设计，从而大大提高寻优的盲目性，节约计算量，使控制器的实时性得到提高。遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示它的潜力和宽广前景。但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有很多不足之处。首先，在变量多，取值范围大或者无给定搜索范围时，收敛速度下降其次，可以接近最优解附近，但是无法精确确定最优解位置最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对于遗传算法，还需要进步研究其数学基础理论，还需要在理论上证明它与其他优化技术的优劣及原因，还需要研究硬件化的遗传算法，以及遗传算法的通用编程的形式等。燕山大学本科生毕业设计论文参考文献,,,,,张磊于单纯形法控制器的最优设计信息与控制,刘晓谦,王勇,穆顺勇基于单纯形法的控制器参数优化设计,李勇,段正澄,胡伦骥基于粒子群优化算法的液压伺服控制系统参数优化华中科技大学湖北武汉周刘喜,张兴华,李纬基于差分进化算法的优能指标严重变坏。柴油机调速系统可近似为阶惯性纯滞后模型，简化后的柴油机传递函数为时间常数是表征柴油机动力装置的个主要参数......”。

3、“.....王正茂,等柴油发电机组数字调速系统的设计与分析微电机薛定宇控制系统计算机辅助软件北京清华大学出版社，毛敏，于希宁基于遗传算法的参数优化中国电力刘国贤，杨奇逊基于遗传算法的控制器参数寻优现代电力王小平，曹立明遗传算法理论应用与软件实现西安交通大学出版社刘志俭应用与仿真国防工业出版社周明遗传算法原理及其应用北京人民邮电出版社，刘勇非数值并行算法遗传算法北京科学出版社,李敏强遗传算法的基本理论与应用北京机械工业出版社，李国勇智能控制及其实现电子工业出版社燕山大学本科生毕过程影响极大。减小时，超调量会加大，过渡过程加长。时，动态过程基本良好，对于缸柴油发动机，其值般在左右，本仿真试验燕山大学本科生毕业设计论文取。由于，查阅文献，计算得，取，则柴油机的传递函数为本文运用遗传算法对柴油机调速系统的参数进行优化，遗传算法是种简单高效的寻优算法，与传统的寻优方法相比明显地改善了控制系统的动态性能。利用遗传算法优化和,的具体步骤如下确定每个参数的大致范围和编码长度，进行编码随机产生个个体构成种群将种群中各个体解码成对应的参数值......”。

4、“.....及适应函数值，取，应用复制交叉和变异算子对种群进行操作，产生下代种群重复步骤和，直至参数收敛或达到预定的指标。第章遗传算法的参数优化设计及仿真图遗传算法的基本流程图柴油机调速系统仿真实验在编程时要先设定选择算子交叉算子和变异算子。我在变量参数编码种群计算适配值满足条件种群解码算法结束复制交叉变异是否燕山大学本科生毕业设计论文仿真时选择算子为高位选择。交叉算子为中间重组双点交叉。变异算子为高位变异。仿真采用的采样时间为，输入指令为阶跃信号。采用二进制编码方式，用长度为位的二进制编码串分别表示个决策变量为获得满意的过渡过程动态特性，采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数。为了防止控制能量过大，在目标函数中加入控制输入的平方项。最优指标式中，为系统误差，为控制器输出，为上升时间，为权值。为了避免超调，采用了惩罚功能，即旦产生超调，将超调量作为最优指标的项，此时最优指标为式中，为权值，且为被控对象输出。遗传算法使用的样本个数为，交叉概率和变异概率分别为,参数的取值范围为，取值范围为取。,,,经过代进化......”。

5、“.....,,性能指标，整定过程中代价函数的变化如图所示。采用整定后的二进制遗传算法优化阶跃响应如图所示。由图可以看出采用遗传算法的控制器跟踪速度快，超调量较小，稳态误差很小，弥补了传统控制器在调节控制参数上能力的不足，取得了较好的控制效果。第章遗传算法的参数优化设计及仿真图代价函数的优化过程图二进制遗传算法优化阶跃响应燕山大学本科生毕业设计论文本章小结经过上面的仿真及结果分析，此种遗传算法在参数优化上有较好的寻优能力，对柴油机调速系统的控制化设计南京工业大学自动化学院,江苏南京郭鹏,韩濮基于神经网络的参数优化方法研究华北电力大学动力系，保定,李奇,李世华类神经网络智能控制算法的分析和改进控制与决策卢进，徐文立神经网络并联辨识算法的收敛性研究控制理论与应用张晓楠,方浩,戴冠遗传算法的编码机制研究信息与控制郭庆鼎,李蒙,业效果很好，精度也很高。经过遗传算法优化参数后得出的响应结果好，系统稳定而且无论是系统的响应速度还是超调量都有明显改善，符合要求。本设计应用遗传算法对控制器进行参数寻优，遗传算法是全局优化算法，该方法是种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的高效的优化组合方法......”。

6、“.....请不要接大地。热敏电阻热敏电阻输入连续热敏电阻输出。将热敏电阻设定为有效≠后，端子的频率设定无效适用热敏电阻电阻值输出信号种类端子记号端子名称端子功能说明额定规格继电器继电器输出异常输出指示变频器因保护功能动作时输出停止的接点输出。异常时间不导通间导通，正常时间导通间不导通接点容量功率因素集电极开路变频器正在运行变频器输出频率为启动频率初始值为或以上时为低电平。正在停止或直流制动时为高电平。低电平表示集电极开路输出用的晶体管处于导通状态。高电平表示处于不导通状态。容许负载最大时最大电压降集电极开路输出公共端端子的公共端子。模拟模拟电压输出可以从多种监视项目中选种作为输出。变频器复位中不被输出。输出信号与监视项目的大小成比例。输出项目输出频率初始设定输出信号许可负载电流负载阻抗以上分辨率位通讯种类端子记号端子名称端子功能说明接口通过接口，可进行通讯标准规格传输方式多站点通讯通讯速率总长距离生产厂家设定用端子端子记号端子功能说明请勿连接任何设备，否则可能导致变频器故障。另外，请不要拆下连接在端子间的短路片。任何个短路用电线被拆下后，变频器都将无法运行......”。

7、“.....基本功能参数览参数显示名称设定范围最小单位设定出厂时设定转矩提升上限频率下限频率基波频率速设定高速速设定中速速设定低速加速时间减速时间电子过电流保护额定输出电流扩张功能显示,运行模式选择例把的设定值从变到扩张功能显示选择的设定值为时扩张功能参数有效。扩张功能显示选择显示设定扩张功能参数时设定把扩张功能显示选择的设定值设定为扩张功能参数有效操作模式选择变频器的操作模式可以用外部信号操作也可以用旋钮键操作任何种操作模式都可固定或组合使用设定值内容用键可切换设定用旋钮键操作或外部操作。只能执行设定用旋钮键操作。只能执行外部操作。运行频率启动信号用设定用旋钮设定多段速选择仅当信号时设定外部端子运行频率启动信号外部端子信号多段速等键操作互锁根据信号的来决定是否可移往操作模式操作模式外部信号切换运行中不可根据信号的移往操作模式选择电压输入用运行时，把设定为则为输入。内置电源使用端子。用运行时，把设定为则为输入。变频器操作步骤接线参考变频器端子接线图。参数设定从控制面板进行起动停止操作操作。先确认号参数为或为，为时可省去第Ⅱ步。Ⅰ供给电源时画面监视器显视......”。

8、“.....如果指示灯是亮的，则说明已经处于运行模式。在无法切换运行模式时请先将参数设置为或。Ⅲ旋转旋钮直接设定频率，如。如果不进行其他操作，会有秒钟的闪烁。Ⅳ数值闪烁时按键进行频率设定。如果不按键，闪烁秒后回到监视器显示，则频率设定没有成功，请重新从第Ⅲ步开始做。Ⅴ闪烁秒左右后显示监视器显示。到此，按键即可启动电机正向运行，同时指示灯亮按键即可启动电机正向运行，同时指示灯亮。按键即可启动电机运行Ⅵ想要更改设定的频率，重复第ⅢⅣ步的操作。变频器在此实验中的参数设置在此实验中要设定的参数给变遗传算法在不需要给出调节器初始参数的情况下，仍能寻找到合适的参数，使控制目标满足要求，它具有操作方便速度快的优点，不需要复杂的规则，只通过字串进行简单的复制交叉变异，便可达到寻优。遗传算法是从许多点开始并行操作，在解空间进行高效启发式搜索，克服了从单点出发的弊端及搜索的盲目性，从而使寻优速度更快，避免了过早的陷入局部最优解。本设计正是利用遗传算法的这些优点来进行参数整定的，构造基于遗传算法的控制器，通过仿真，取得了不错的效果。第章遗传算法的参数优化设计及仿真结论控制器结构简单，容易实现......”。

9、“.....因此广泛应用于各种控制领域，并取得了良好的控制效果。本文完成了以下几点工作介绍了控制器和遗传算法的基本理论，给出了遗传算法的基本步骤。解释了遗传算法工具箱函数，了解了控制器模型。将遗传算法和控制结合起来应用于柴油机调速系统，利用遗传算法强大的寻优能力来整定控制中的三个参数，取得了满意的效果。遗传算法运用于的参数整定，就可以克服常规整定方法的缺点，使要整定的参数精确收敛，从而使控制效果最优。考虑到在线整定的实时性，遗传算法只进行了次的迭代，因此准确度可能不能满足所有的应用场合，个有效的解决方法是先按经验选取组参数，然后在这组参数的周围利用遗传算法进行设计，从而大大提高寻优的盲目性，节约计算量，使控制器的实时性得到提高。遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示它的潜力和宽广前景。但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有很多不足之处。首先，在变量多，取值范围大或者无给定搜索范围时，收敛速度下降其次，可以接近最优解附近，但是无法精确确定最优解位置最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对于遗传算法，还需要进步研究其数学基础理论......”。