·598· 北京科技大学学报 1999年第6期 就得到了问题的最优解 3仿真结果及分析 简单遗传算法中，一般是按适应度值来决定 选择比例，交叉和变异是按预定的概率进行的， 本系统用现场采集的数据为依据进行仿真， 但简单算法不能保证全局最优收敛，必须进行以 首先用聚类方法产生状态中心值；然后，根据此 下改进： 状态中心值进行结晶器液位状态识别；同时根据 (1)部分更新父代.产生后代的选择过程中， 相关数据进行水口堵塞状态预测；最后，根据状 部分更新父代，而不是全部更新： 态识别结果，系统选择模糊控制规则集对结晶器 (2)采用均匀交叉算子.2个父串的交叉是在 液位进行控制.图3(a)为原始数据控制曲线，图3 随机产生的模板指导下进行的.当模板中某位为 (b)为仿真控制曲线.对照二图，可以看出仿真曲 1时，2个串的对应位保持不变，为0时，再交换 线的控制效果理想， 对应位. (a) template(模板)110100i1 string110010111(均匀交叉)10011011 uniform crossover string2 01011011 01010111 (3)自适应变异概率.当种群中的个体适应度 趋于一致或趋于局部最优时，就增大变异概率； 反之，就减小变异概率. (b) (4)选择适当的收敛判据.若连续多次不再有 进化趋势时，就停止；当解群中最好解的适应度 值与平均适应度值之差占平均适应度值的比率 小于某一给定允许值时，就停止进化 图3原始数据控制曲线(a),仿真控制曲线(b).1.结晶 器液位，2.中间包塞棒位置2,3.拉还速度v 4结论 研究了一种新型的基于遗传算法和状态识 别的结晶器液位模糊控制系统，利用改进后的 ISODATA聚类分析方法可得到合理、准确的聚 C C, C C 类结果；基于双层ISODATA聚类分析方法的状 图2隶属函数的编码方案 态识别考虑了工艺方面的特殊性，使识别结果全 本文主要用遗传算法对模糊控制规则的内 面、准确，为控制打下了良好的基础；通过用遗传 容、模糊控制规则的条数和隶属函数进行了优 算法优化模糊控制规则的内容、控制规则的条数 化.对规则内容进行优化时，将输出变量的语言 和隶属读函数，系统可以采用高效的模糊控制规 值进行编码；对模糊规则条数进行优化时，将控 则集进行控制，缩短了模糊推理的时间，取得令 制规则的取舍进行编码.而对隶属函数进行优化 人满意的控制效果. 时，编码方式如图2所示.适应度函数的确定，3 参考文献 种情况都是一样：把控制对象的偏差绝对值之和 1王碧泉，陈祖荫，模式识别理论、方法和应用.北京：地 作为目标函数；进行优化后，控制量选取适当.控 震出版社，1989 制规则由原来的84条减少了33条.对隶属函数 2陈国良.遗传算法及应用.北京：人民邮电出版社，1996 优化后，控制效果得到改善，液位的微小波动现 3沈清.模式识别导论.长沙：国防科技大学出版社，1991 象有很大程度减少.总之，它可大大地减小推理 4李土勇.模糊控制·神经控制和智能控制论.哈尔滨： 决策的复杂度，缩短推理时间 哈尔滨工业大学出版社，1996北 京 科 技 大 学 学 报 年 第 期 仿真结果及分析 本系统用现场采集的数据为依据进行仿真 首先用聚类方法产生状态中心值 然后 ， 根据此 状态 中心值进行结晶器液位状态识别 同时根据 相 关数据进行水 口 堵塞状态预测 最后 ， 根据状 态识别结果 ， 系统选择模糊控制规则集对结晶器 液位进行控制 图 为原始数据控制曲线 ， 图 为仿真控制 曲线 对照二 图 ， 可 以看出仿真曲 线的控制效果理想 ‘ ， 一﹃口日 ， 飞日 ︸石飞日 就得到了 问题的最优解 简单遗传算法 中 ， 一般是按适应度值来决定 选择 比例 ， 交叉和 变异 是按预定 的概率进行 的 但简单算法不 能保证全局最优收敛 ， 必须进行 以 下 改进 部分更新父代 产生后代 的选择过程 中 ， 部分更新父代 ， 而不是全部更新 采用均匀交叉算子 个父 串的交叉是在 随机产生 的模板指导下进行的 当模板 中某位为 时 ， 个 串的对应位保持不变 ， 为 时 ， 再交换 对应位 模板 均匀交叉 自适应变异概率 当种群中的个体适应度 趋于一致或趋于局部最优 时 ， 就增大变异概率 反之 ， 就减小变异概率 选择适 当的收敛判据 若连续多次不再有 进化趋势时 ， 就停止 当解群 中最好解 的适应度 值 与平 均适应度 值之 差 占平 均适应度 值 的 比率 小于某一给定允许值时 ， 就停止进化 飞 。 口 。 ’ 竺份艺洲上 图 原始数据控制曲线 ， 仿真控制曲线 结 器液位 ， 中间包塞棒位篮 ， 拉坯速度 图 隶属 函数的编码方案 本 文主 要 用遗 传算法对 模糊控制规 则 的 内 容 、 模糊 控制规则 的条数和 隶属 函数进行 了优 化 对规则 内容进行优化时 ， 将输 出变量 的语言 值进行编码 对模糊规则条数进行优化时 ， 将控 制规则的取舍进行编码 而对隶属函数进行优化 时 ， 编码方式如图 所示 适应度函数的确定 ， 种情况都是一样 把控制对象 的偏差绝对值之和 作为 目标函数 进行优化后 ， 控制量选取适 当 控 制规则 由原来的 条减少 了 条 对隶属 函数 优化后 ， 控制效果得到改善 ， 液位 的微小波动现 象有很大程度减少 总之 ， 它可大大地减小推理 决策的复杂度 ， 缩短推理 时 间 结论 研究 了一 种新型 的基于遗传算法和状态识 别 的结晶器液位模糊控制系统 利用改进后的 聚类分析方法可得到合理 、 准确的聚 类结果 基于双层 聚类分析方法的状 态识别考虑了工艺方面的特殊性 ， 使识别结果全 面 、 准确 ， 为控制打下 了 良好的基础 通过用遗传 算法优化模糊控制规则的内容 、 控制规则的条数 和隶属读函数 ， 系统可 以采用高效的模糊控制规 则集进行控制 ， 缩短了模糊推理的时间 ， 取得令 人满意的控制效果 参 考 文 献 王碧泉 ，陈祖荫 模式识别理论 、 方法和应用 北京 地 震 出版社 ， 陈国 良 遗传算法及应用 北京 人 民邮电出版社 ， 沈清 模式识别导论 长沙 国防科技大学 出版社 ， 李士 勇 模糊控制 · 神经控制和智能控制论 哈尔滨 哈尔滨工业大学 出版社