基于遗传算法的气动肌肉T-S模糊逻辑控制优化

摘要

cqvip:针对气动肌肉执行器(PMA)在控制中易受到模型参数不确定性影响,提出了一种基于遗传算法的T-S模糊逻辑控制器。以PMA的三元素模型为基础,建立了T-S模糊逻辑控制器;利用遗传算法在实验过程中调整和优化控制器中使用的PMA参数,从而克服了PMA参数不确定性的影响;将传统的模糊逻辑控制(FLC)、T-S模糊逻辑控制和经过遗传算法(GA)优化后的T-S模糊逻辑控制进行了对比实验。实验结果表明:采用遗传算法优化的T-S模糊逻辑控制误差范围为-2.1^+2.05 mm,优化后的T-S模糊逻辑控制克服了轨迹跟踪抖动,有效降低了跟踪误差,提高了控制精度。