具有不完全微分的Fuzzy-GA PID控制器及其在智能仿生人工腿中的应用

以模糊推理和遗传算法为基础，提出了一种新的具有不完全微分的最优PID控制器的设计方法，该控制器由离线和在线两部分组成，在离线部分，以系统响应的超调量、上升时间以及调整时间为性能指标，利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数Kp^*、Ti^*和Td^*，作为在线部分调整的初始值，在在线部分，一个专用的PID参数优化程序以离线部分获得Kp^*、Ti^*和Td^*为基础，根据系统当前的误差e和误差变化率e^.，通过一个模糊推理系统在线调整系统瞬态响应的PID参数，以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能．该控制器已被用来控制由作者设计的智能仿生人工腿中的执行电机．计算机仿真结果表明，该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能。

最优Fuzzy—GA PID控制器及其应用

提出了一种基于模糊推理与遗传算法的最优PID控制器的设计方法，该控制器由离线和在线2部分组成，在离线部分，以系统响应的超调量、上升时间及调速时间为性能指标，利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数Kp^*，Ti^*及Td^*，为在线部分调节的初始值，在在线部分，采用一个专用的PID参数优化程序，以离线部分获得的Kp^*,Ti^*及Td^*为基础，根据系统当前的误差e和误差变化率·↑e，通过模糊推理在线调整系统瞬态响应的PID参数，以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能，计算机仿真结果表明，与传统的PID控制器相比，这种最优PID控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能，可用于控制不同的对象和过程。