【摘 要】
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将遗传算法引入蒸发器过热度的模糊控制中 ,对确定优化目标、选择优化参数、遗传算法的编码、产生初始样本群、求适配值、繁殖、交叉、变异、选择运算、获得优化参数等问题进
【机 构】
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上海交通大学制冷与低温工程研究所,西安交通大学制冷与低温工程研究所
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将遗传算法引入蒸发器过热度的模糊控制中 ,对确定优化目标、选择优化参数、遗传算法的编码、产生初始样本群、求适配值、繁殖、交叉、变异、选择运算、获得优化参数等问题进行了研究 ;对比了遗传算法优化的模糊控制与 PI控制的效果 .遗传算法引入模糊控制 ,解决了蒸发器过热度控制中 ,只能依赖人的经验调整隶属度函数的难题 ,从而简化了模糊控制设计的过程 ;模糊控制与 PI控制相比 ,过热度调节过程稍慢 ,但比较平稳 ,过热度控制精度较高
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