随着科学技术的不断进步,系统的功能和复杂程度越来越高。对于具有较大的滞后性、时变性、非线性的控制对象,难以建立精确的数学模型,单纯采用PID控制不能满足系统性能的需求,而采用Fuzzy-PID复合控制却是一种比较好的解决办法。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的,它是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法,体现了优胜劣汰的自然选择的优化思想;PID控制结构简单、易于实现;模糊控制不需要建立精确的数学模型,鲁棒性强。充分利用三者各自的特点,使它们的优势互补,将遗传算法和Fuzzy-PID控制相结合,是智能控制领域中的发展方向之一。首先对模糊控制和遗传算法的原理进行了详细阐述和探讨,内容包括:模糊控制的原理、常规的模糊控制器的设计、遗传算法的原理及基本操作。模糊控制规则和隶属函数的正确选取是模糊控制器设计的关键,它决定了模糊控制系统的动、静态性能和控制效果。然而它们的选取有着很大的主观人为性,人的经验不能全面考虑周到,为了克服这些不利因素,本文采用改进的遗传算法优化模糊控制中的量化因子和比例因子,从而优化控制规则和隶属函数,使其更加合理。然后对优化后的Fuzzy-PID控制器进行了Matlab仿真研究。结果表明:经过优化后的控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究提供了理论依据。最后,以材料试验机电液伺服位置系统为研究对象,建立了该系统的数学模型,以LabVIEW为软件平台,开发了基于遗传优化的Fuzzy-PID控制器,对该系统进行了计算机实时控制试验,试验结果验证了遗传优化的Fuzzy-PID控制算法的合理性和有效性,取得了良好的控制效果。