基于Q学习算法的变论域模糊控制新算法

被引：17

作者：

余涛 ^{[1
]}

于文俊 ^{[2
]}

李章文 ^{[1
]}

机构：

[1] 华南理工大学电力学院

[2] 湖南电力公司永州电业局

来源：

控制理论与应用 | 2011年 / 28卷 / 11期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

变论域模糊控制; Q学习算法; 伸缩因子; 等比因子;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP273.4 [];

学科分类号：

摘要：

变论域模糊控制器的控制函数被"复制"到后代中,往往存在着"失真"现象,这种现象的后果是造成算法本身的误差.针对这一问题,本文提出了一种基于Q学习算法的变论域模糊控制优化设计方法.本算法在变论域模糊控制算法基础上提出了一种利用伸缩因子、等比因子相互协调来调整论域的构想,且通过用Q学习算法来寻优参数使控制器性能指标最小,使其在控制过程中能够降低"失真率",从而进一步提高控制器性能.最后,把算法运用于一个二阶系统与非最小相位系统,实验表明,该算法不但具有很好的鲁棒性及动态性能,且与变论域模糊控制器比较起来,其控制性能也更加提高.

引用

页码：1645 / 1650

页数：6

共 10 条

[1]

基于菌群-粒子群算法的水轮发电机组PID调速器参数优化 [J].