改善型自适应遗传算法在煤炭调车绞车系统中应用

摘要3-4

英文摘要4-8

1 绪论8-14

1.1 课题背景8

1.2 PID 技术发展8-11

1.3 遗传算法的发展11-13

1.4 所做的工作13-14

2 自适应控制与自适应遗传算法14-22

2.1 自适应控制概述14-15

2.2 自校正控制技术15-17

2.2.1 自校正控制系统原理16-17

2.2.2 自校正控制系统的两种方法17

2.3 自适应遗传算法17-21

2.3.1 基于交叉概率和变异概率的适应性策略18-20

2.3.2 基于阶段进化的自适应策略20-21

2.4 小结21-22

3 改进型自适应遗传算法22-32

3.1 编码方式22-23

3.2 选择操作23-25

3.3 交叉操作25-28

3.3.1 实数编码的单点交叉操作25-26

3.3.2 实数编码的算术交叉操作26-27

3.3.3 实值编码优化分布交叉操作27-28

3.4 变异操作28

3.5 改进型遗传算法控制参数的自适应控制策略28-30

3.5.1 交叉操作的的自适应策略28-29

3.5.2 变异操作的的自适应策略29-30

3.6 改进型自适应遗传算法流程30-31

3.7 小结31-32

4 系统设计32-46

4.1 系统的功能32

4.2 系统中各功能模块简介32-38

4.2.1 电子轨道衡32-34

4.2.2 皮带称34-35

4.2.3 车辆位置检测35-36

4.2.4 调车绞车系统36-38

4.3 系统构建与建模38-44

4.3.1 自动化装车系统构建38-39

4.3.2 自动化装车控制系统建模39-41

4.3.3 调车绞车系统直流调速系统电流负反馈内环设计41-43

4.3.4 调车绞车系统直流调速系统转速负反馈外环设计43-44

4.5 小结44-46

5 仿真实验46-54

5.1 仿真软件简介46-48

5.1.1 MATLAB 的功能与特点46-47

5.1.2 MATLAB 的系统组成47-48

5.2 算法仿真48-52

5.2.1 直流双闭环调速固有系统参数计算48-50

5.2.2 仿真结果与分析50-52

5.3 小结52-54

6 总结与展望54-56

6.1 54

6.2 后续展望54-56

致谢56-58