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基于人类学习优化算法的变论域模糊PID控制研究被引量：3: 2017年; 针对一些复杂的工业控制系统中利用常规的PID控制往往难以达到理想的控制性能,以及控制系统中控制器的相关参数难以精确设定的问题,提出了一种基于人类学习优化算法(Human Learning Optimization,HLO)的变论域模糊PID控制方法并应用于电站的优化控制当中。首先介绍了HLO算法以及变论域模糊PID控制方法的相关原理,然后阐述了运用HLO算法对变论域模糊PID控制器进行优化设计的实现过程,接着和基本的模糊PID控制器以及常规PID控制器的控制性能进行了对比,并与基于粒子群算法、差分进化算法和声搜索算法的变论域模糊PID控制器的控制性能进行了对比。结果表明,基于HLO算法的变论域模糊PID控制器具有更好的控制效果,且实现简便,具有良好的应用前景。; 张安发张玮童鑫王西坤; 关键词：模糊控制模糊PID 变论域

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张安发