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针对发汗冷却系统中不可压缩发汗剂对热层温度场的优化控制问题,利用径向基函数神经网络建立了被控温度场的预测模型,构造了使发汗剂消耗量和预测温度超调量极小化的泛函性能指标,提出一种基于遗传算法的PID进化控制策略和实现算法。同时,该神经网络预测器可以通过在线学习随时跟踪温度场的变化,以实现对温度场的滚动优化和进化控制。仿真结果表明,这种基于神经网络预测和遗传算法优化的PID进化控制器能够实现在几乎无烧蚀的情况下发汗剂消耗量的最小化。而且,该算法还适合于多样化的性能指标,便于求解和实现,实用性强。 相似文献
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吴森堂 《北京航空航天大学学报》2001,27(5):548-551
针对一类复杂的结构随机跳变系统提出了一种新的最优控制方法,解决了当系统结构的转换过程难以观测或根本无法观测情况下结构随机跳变系统的控制问题.在机载障碍规避系统的反干扰最优控制问题中的仿真结果,验证了这种方法的有效性. 相似文献