【正文】 和不懈的支持。 她 嚴(yán)肅的科學(xué)態(tài)度，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)精神，精益求精的工作作風(fēng)，深深地感染和激勵(lì)著我。除了敬佩 王 老師的專業(yè)水平外，她 治學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)和科學(xué)研究的精神 也是 值的 我永遠(yuǎn)學(xué)習(xí) ，并將積極影響我今后的學(xué)習(xí)和工作。在此謹(jǐn)向 王 老師致以崇高的敬意 和衷心的感謝！ 大學(xué)三年來，我們能無憂無慮地學(xué)習(xí)生活，背后 都是有父母的支持和鼓勵(lì)，所以我們更要感謝我們的父母，為了我們他們操碎了心 。最后感謝帶領(lǐng)我們?cè)谥R(shí)海洋里遨游的老師們和無時(shí)無刻關(guān)心我的父母。洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 25 參考文獻(xiàn) [1] 馬平 ,朱燕飛 ,牛征 .基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主汽溫控制系統(tǒng) .華北電力大學(xué)學(xué)報(bào) ,2021 [2] 李敏強(qiáng)，寇紀(jì)淞，林丹等 .遺傳算法的基本理論與應(yīng)用 .北京：科學(xué)技術(shù)出版社， 2021 [3] 羅萬金 .電廠熱工過程自動(dòng)調(diào)節(jié) .北京：中國電力出版社 .1991 [4] 于湘濤， 劉紅軍，丁俊宏 等 .二自由度 PID 內(nèi)模主汽溫控制 .華北電力大學(xué)學(xué)報(bào) ,2021 [5] 飛思科技產(chǎn)品研 發(fā)中心 .MATLAB 輔助優(yōu)化計(jì)算與設(shè)計(jì) .北京：電子工業(yè)出版社， 2021 [6] 王小平，曹立明 .遺傳算法：理論、應(yīng)用及軟件實(shí)現(xiàn) .西安：西安交通大學(xué)出版社， 2021 [7] 張恩勤 .模糊控制與 PID 控制方法的比較 .上海交通大學(xué)學(xué)報(bào) ,1999 [8] 聞新超，周琳霞 .一種基于混合編碼的遺傳算法 .電子技術(shù)， 2021 [9] 史奎凡，陳月輝 .提高遺傳算法收斂速度的方法 .信息與控制， 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Ji=BSJi+1e10。%防止除以零 fi=1./Ji。 [Oderfi,Indexfi]=sort(fi)。 %將 fi 從小到大排列 Bestfi=Oderfi(Size)。%讓 Bestfi=max(fi)。 洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 29 BestS=E(Indexfi(Size),:)。%讓 BestS=E(m),m 是 max(fi)的 Indexfi %kg %BJ %BestS %************步驟 2：選擇和復(fù)制操作 ********* fi_sum=sum(fi)。 fi_Size=(Oderfi/fi_sum)*Size。 fi_S=floor(fi_Size)。 r=Sizesum(fi_S)。 Rest=fi_Sizefi_S。 [RestValue,Index]=sort(Rest)。 %保證總個(gè)體數(shù)為 Size for i=Size:1:Sizer+1 fi_S(Index(i))=fi_S(Index(i))+1。 end kk=0。 for i=Size:1:1 for j=1:1:fi_S(i) kk=kk+1。 TempE(kk,:)=E(Indexfi(i),:)。 end end %************步驟 3：交叉處理 ************** %采用自適應(yīng)交叉概率％％％％％計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)最大值和平均洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 30 適應(yīng)度值 fmax=Bestfi。 favg=sum(fi)/Size。 %％％％％％％％％％％％％％％％％％％％％％ n=ceil(2*CodeL*rand)。 for i=1:2:(Size1) %％％％％％％找出交叉?zhèn)€體的適應(yīng)度 較大值 if fi(i)fi(i+1) f=fi(i)。 else f=fi(i+1)。 end %％％％％％％％％計(jì)算交叉概率的公式 ,個(gè)體適應(yīng)度大于平均適應(yīng)度的，隨適應(yīng)度的增大， pc 減小 if (fmaxf)(fmaxfavg) pc=*(fmaxf)/(fmaxfavg)。 else pc=。 end if kg*G pc=。 %接近收斂時(shí)，減小交叉概率 end temp=rand。 if pctemp for j=n:1:2*CodeL TempE(i,j)=E(i+1,j)。 TempE(i+1,j)=E(i,j)。 end end end 洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 31 TempE(Size,:)=BestS。 E=TempE。 %***********步驟 4：變異操作 *********** Pm=[1:1:Size]*()/Size。 %fi 越大， Pm 越小 for i=1:1:Size for j=1:1:2*CodeL temp=rand。 if Pmtemp if TempE(i,j)==0 TempE(i,j)=1。 else TempE(i,j)=0。 end end end end %保證最好的個(gè)體留下 TempE(Size,:)=BestS。 E=TempE。 %*********************************************** end Bestfi BestS Kpidi Best_J=BestJ(G) figure(1)。 plot(time,BestJ)。 洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 32 xlabel(39。Times39。)。ylabel(39。Best J39。)。 figure(2)。 plot(timef,10*rin,39。r39。,timef,yout,39。b39。)。 xlabel(39。Time(s)39。)。ylabel(39。rin,yout39。)。 figure(3)。 plot(timef,u1)。 xlabel(39。Time(s)39。)。ylabel(39。u139。)。 %***************返回 PID 控制器的參數(shù) ********** %初始群體的產(chǎn)生 %在群體中取大于適應(yīng)度平均值的個(gè)體進(jìn)行相似度判斷， %當(dāng)相似度 R 超過個(gè)體長(zhǎng)度的一半時(shí)，即認(rèn)為這兩個(gè)個(gè)體相似。 %相似度的判斷實(shí)際上是確定群體中個(gè)體是否含有相同模式，剔除相似個(gè)體，選擇不同模式的個(gè)體組成新的群體。 function E=popf(SIZE,CodeL,Size) e=round(rand(SIZE,2*CodeL))。%編碼初始化 for s=1:1:SIZE m=e(s,:)。 BSJ=0。 Kpidi=dcodef(m,CodeL)。 [Kpidi,BSJ]=ycpidcs3(Kpidi,BSJ)。%調(diào)用 函數(shù)，該函數(shù)通過計(jì)算串級(jí)控制系統(tǒng)的輸出來計(jì)算目標(biāo)函數(shù) BSJI(s)=BSJ。 end fi=1./BSJI。%由目標(biāo)函數(shù)到適應(yīng)度函數(shù)的轉(zhuǎn)換 [Oderfi,Indexfi]=sort(fi)。%將 fi 從小到大排列 fi_sum=sum(fi)。 f_avg=fi_sum/SIZE。 洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 33 gg=0。%適應(yīng)度大于平 均適應(yīng)度的個(gè)體的數(shù)目 for i=SIZE:1:1 if Oderfi(i)f_avg gg=gg+1。 else break end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%