基于遗传算法和Simulink的模糊自适应控制实现

简介：
本研究运用遗传算法优化模糊控制器参数，并在Simulink环境中仿真验证其性能，提出了一种高效的模糊自适应控制策略。 模糊控制PID又称作模糊自适应PID，因为其三个参数能够实时调整。该方法利用模糊逻辑并根据特定的规则对PID参数进行动态优化，解决了传统PID中无法即时调节参数的问题。具体来说，模糊PID控制系统包括以下几个步骤：首先将输入数据进行模糊化处理；然后依据预设的模糊规则执行推理过程；最后通过解模糊（即清晰化）输出调整后的最优PID控制参数。 例如，在小车赛道应用案例中，车辆会借助传感器获取实时赛道信息。系统确定当前位置相对于中心线的距离E和偏差变化率ec，并根据事先定义好的模糊逻辑规则进行计算处理，最终得出适合的PID调节值以优化性能表现。