经典的模糊控制器设计专业技术依赖，有较强的和随机的主体性，使控制精度不高。此，利用自适应遗传算法，优化模糊控制器，并施加到感应电动机的速度控制的转差频率相位向量。真结果表明，该控制比PI控制更好。适应遗传算法，模糊控制，滑差频率，三相感应电机CLC：TN876-34文献代码：A文章编号：1004-373X（2011）基于遗传自适应01-0194-03Applied搜索模糊控制器的AlgorithmXIAO晖晖，陈钟华，李珊王志强（重庆理工大学，重庆400054，中国）摘要：由于模糊控制器的设计传统方法主要是根据专家的经验和同时存在的任意性和主观性，使控制精度低，与自适应遗传算法进行模糊控制的优化设计，并施加到电动机的控制转差频率矢量系统相感应。
真结果表明，控制效果优化模糊控制器比常规模糊controller.Keywords的更好：自适应遗传算法;模糊控制;转差频率;电机控制效率三相感应模糊控制器介绍这取决于两个关键因素：隶属函数和控制规则表。种传统方法的选择主要是根据专家的经验，更随意和主观的，如控制精度不高。了控制转差频率的基础上的三相感应电动机的速度控制所述频率控制系统，在内圈的控制方法，以保持旋转频率控制的根本区别，该外环自适应地利用遗传算法是取代传统的模糊控制器PI速度控制，具有良好的控制作用。
糊控制器AGA GA设计Pc概率关键的交叉和变异概率优化设计[1-5]选择Pm影响遗传算法和速度控制算法的性能收敛。了具有PmPc的可能性，并根据等式自适应调整火用交叉和变异概率（1），式（2）进行计算。Pc=k1（fmax-favg）fmax-F ‘f’≤favgk1，F’>favg（1）Pm=k2（fmax-F）的fmax -favg，fk2，f≥favg（2）其中：fmax占总人口的最大适应值; favg表示平均值健身，两个个体f“为代表的横更大的适应值的，F个体的适应值代表变异; k1和k2海滩（0.1）。
于fmax-favg反映组的浓度的程度，并且因此PcPm个别浓度是基于自适应调整的程度。大fmaxfavg，分散基团，的交叉的概率增大逐渐，逐步降低突变的概率时火用fmax-favg组的小时较为集中，交叉概率逐渐减小和突变的概率逐渐增加，并改善种群的多样性，在[3-6]过早避免算法。
了这两个运营商，它有很强的遗传算法是自适应的。于按照三角形隶属这里，如在图中所示的模糊控制属于自适应模糊控制器的遗传算法。1个功能三角形面需要成员和三个实数可以表示相应的隶属函数。于模糊控制规则，代表了七种语言变量模糊语言塔NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB的1，2，3，4，5，6，7值的协议。将很容易模糊规则表示在可变数字形式编码。于两个输入，单输出控制规则，如表1所示，可以扫描{12334452234455 23345563344566 34455673455667 1233345}。1模糊控制规则表EUECNBNMNSZPSPMPBNBNBNMNSNSNSZPSNMNBNMNSNSZZPSNSNMNMNSZZPSPSZNMNSNSZPSPSPMPSNSNSZZPSPMPMPMNSZZPSPSPMPBPBNSZPSPSPMPMPB构成一个单独的码编码的隶属函数，即{x1Ex2Ex3Ex1ECx2ECx3 ECx1Ux2Ux3U1233445 2234455 2334556 1233345 3344566 3445567 3455667}，受判断评价函数的优劣。
择在此为瞬态误差的绝对值的总和的评价函数如下：J =Σtk0Y-yout（3）其中：Y的理想输出; yout实际输出。整相关的参数使用此处示于表自适应模糊控制器，以优化遗传算法2中。2表自适应参数和染色体25时间（lchrom）的群体大小的参数值（popsize） 58，用于产生最大演进（MAXGEN）100转移概率（PCROSS）概率适应性突变概率（pmutation）模糊自适应控制器概率当第一的由联合编码的结构的规则和隶属函数25人在随机，对照群体中形成，然后使用评价函数，并确定个体的能力，那么，完成并行执行模式的选择判断个体的优劣，交叉和三个遗传操作，一个新的人口的突变。该过程将能够找到迭代算法控制的特定对象的最优模糊控制，示于图10的流程图。据三相感应电机系统的三相异步应用转差频率矢量电机速度控制系统，通常是PI控制器[7-9]调节速度模糊控制的自适应遗传算法。差频率矢量控制[8]的发动机系统的三相感应的框图，如图3所示。量2模糊控制，方程的电机矢量控制感应系统的图3的滑差频率控制框图的流程图[8-9]是：Te=npLmL ristΨr（4）ωLmistTrΨrS =（5） Ψr=LmTrp1ism（6）可以从公式看出（4 ）至（6）中，矢量控制方程是ism激励组件的定子和转矩电流分量ist。系统使用的电压源逆变器，则必须将电流控制到一个控制电压[9-10]，其转换式的关系（7），式（8）：usm=R sism-ω1σLsist（7）ust=ω1Lsism （ RsσLsp）ist（8）其中：usm，电压的ust分量励磁定子和力矩分量; σ是泄漏系数。换usmust阶段坐标系的旋转坐标停止2 /三相系统（2R / 3秒变换），得到SPWM变换器相电压控制信号，用于控制电压之后逆变器的输出，用于控制所述电机的转速三相感应的对象。里的转差频率向量的基础上，遗传算法的模糊自适应仿真模型控制器施加到速度控制系统的速度控制未取代的遗传算法的基础上自适应模糊PI控制器的速度控制系统，该模型模拟在图4中示出。型系统模拟图4示出了电动机参数[7]的仿真模型：220V电压，50赫兹的频率，定子电阻Rs= 0.435Ω，定子的漏电感L s=0.002HRr转子电阻= 0.816Ω，转子漏电感Lr= 0.002 H，互感Lm= 0.069 31 M，则泄漏因子σ= 1-L2M /（LsLr）= 0.056，转子时间常数Tr=Lr/Rr= 0.071 / 0.086 = 0.087。适应模糊控制的遗传算法和基体的隶属函数矩阵分别控制规则A = [9 4.179 2 1.742 6.084 3 2.056 4 2.0944.02206.0003 4.083 0 0 6.000 0] B = [ 1 2 3，344，512，334，452，234，455 2. 3. 3. 5. 5. 5. 6. 3 3，446，663，445，567，346，565 7]对应于模糊控制规则，如图法律的表3控制表3的设计已经被优化以在表EUECNBNMNSZPSPMPBNBPBPBPMPMPSZZNMPBPBPMPMPSPSPSNSPBPBPMPSZZNSZPBPMPSZNSNSNMPSPMPSZNSNMNMNMPMZZNSNMNMNBNBPBZZNSNMNMNBNB模拟和分析的仿真结果：启动程序时的负荷的三相异步电动机的转速为1400转/分（约141弧度/秒），0.4秒后开始充电，当电荷被施加到的TL= 100牛顿•■一个;当负载减少到1.5秒。拟执行步骤1×10-6，模拟时间为2秒，模拟的结果与PI控制相比，如图5。5的（a），（b）中反映两个不同的控制模式，在发动机起动和的定子电流的变化加载期间。启动过程中慢慢增加逆变器输出电压，速度的上升，但起动电流保持在35 A的端部，最大电流以起动发动机。使用PI调节器，定子电流稳定0.22s，但仅需要0.15使用基于所述自适应遗传算法模糊控制器秒;三甲苯基如图5（c），（d）两个不同的控制的反应。该方法的情况下，发动机起动和在电磁电动机转矩的负载的变化。稳定的，关于模糊控制的PI控制器的电机的电磁转矩的波纹比大于5牛顿•S;图5（E），（F）反映两个不同的控制模式中，马达启动和下载更改发动机的定子磁通轨迹。动机开始在零状态，则建立所述马达字段的过程，在这个过程中磁场的变化是不规则的，这也导致的转矩的改变显著，当PI控制，使用模糊控制，以改变字段值不规则的持续时间比所述调整时间较长的这样的变化可以改变为圆的大小的给定半径。5（G），（H）中所示的响应曲线中所示的发动机旋转速度可以看出，当超过PI控制的约1.5％，和当在负载变动大的波动时，上升时间长，大约0.22小号;根据模糊控制器设计的上升时间自适应遗传算法被减小到0.15s当负荷变化率不显著波动，增加的稳定性，稳定时间较短。5对应于所述对比度控制效果两种控制方法可以在图自适应遗传算法中可以看到，以优化模糊控制器具有在马达转差频率控制系统更好的控制性能相感应。论当使用自适应遗传算法优化模糊控制器的设计，首先要确定用于适应和运营商的编码方法，和能够适应所述受控对象根据客观评价函数到特定的设计，以及使用即受控对象的模糊控制器迭代计算算法。制效果可以从文字中可以看出，这种方法是可行的，并有助于提高质量控制。考文献[1]陈国良遗传算法及其应用[M]。京：人民邮电出版社，1996。2]孙岩峰，恒温阀芯王众托。口最佳规模自然数编码遗传算法[J]信息与控制，1996，25（5）：317-320。3]李建华，太阳安。佳家族遗传算法[J]。安交通大学，2004，38（1）：77-80。4] Zhongguo坤，比增，余永权。于遗传算法异位相交[J]和控制决策，2003.18（3）：361-363。
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