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研究生：	林華禮 Lin, Hua-Li
論文名稱：	以遺傳演算法及灰預測理論設計最佳滑動模式控制器之研究 Optimal Design of Sliding Mode Controller Using Genetic Algorithms and Grey Prediction Theorem
指導教授：	黃正能 Huang, Zheng-Neng
學位類別：	碩士 Master
系所名稱：	工學院 - 造船及船舶機械工程學系 Department of Systems and Naval Mechatronic Engineering
論文出版年：	2003
畢業學年度：	91
語文別：	中文
論文頁數：	88
中文關鍵詞：	遺傳演算法、灰預測理論、滑動模式控制
外文關鍵詞：	Genetic Algorithms, Grey Prediction, Sliding mode Controller
相關次數：	點閱：67 下載：2
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在眾多的數值最佳化中，如何選取一個有效且適合該系統方法，是設計者的重要課題。設計者在選取數值最佳化方法時，至少有兩種以上考慮因素：第一、此法則必須適用該系統，意即法則的強健性需足夠；第二、此法則必須對系統選取參數時不易侷限至某一區域值、且速度要快，意即法則為高效率。
遺傳演算法為眾人所熟知且已廣泛的應用於不同領域之最佳化研究中。若搜尋的空間愈廣或所選擇之適存函數非線性程度愈高，則遺傳演算法之效率愈顯著，所得之解愈並會隨著其蟲口數、交換率、突變率與初始族群數設定的不同而異。
本文將遺傳演算法應用於滑動模式控制問題上，用於求取其參數，除使其趨近於控制器最佳設計外，同時成功驗證遺傳演算法與滑動控制理論兩者結合應用之優越性。
然而，灰預測的加入，使得滑動模式控制器更能有效的對付灰系統。在大量的內部參數不確定性、外部擾動下，利用灰色預測器〝預先控制〞，防患於未然，可大幅降低系統達到穩定所需的上升時間，充分表現出灰預測的功用，藉此再增進滑動模式的強健性。
在這篇論文中，吾人針對灰預測滑動控制器使用遺傳演算法求得控制參數，使所搜尋之組合更具強健、更趨近於最佳值之效果。

The task of optimizing a complex system presents at least two levels of problems for the designer. First, a class of optimization algorithms must be chosen that is suitable for application to the system. Second, various parameters of the optimization algorithm need to be tuned for efficiency.
A class of adaptive search producers called genetic algorithms (GA) has been used optimize a wide variety of complex systems. Genetic algorithm (GA) is well known as a numerical method and is widely applied in various optimal problems. Note that if the searched set is getting wider or the fitness function selected has higher degree of no linearity, the G.A. solutions become quite different with respond to the setting parameters, which are composed of population size、crossover rate、mutation rate and the remaining size of parent in G.A..
By demonstrating the G.A. method with an easy example first, we apply it to the sliding mode control problems by utilizing it to select the parameters in controller. Results reveal that the G.A. method can a better set of optimal parameters in sliding mode control problems but also show good feasibility and superiority. Then, we adopt a grey model as a predictor to make the one-step prediction into the future for the state behavior of the controlled plant.So that we can obtain the control signals in advance based on the predicted values, and avoid the system out of safety.

摘 要……………………………………………………………………Ⅰ
致 謝……………………………………………………………………Ⅱ
目 錄……………………………………………………………………Ⅲ
圖 目 錄 ………………………………………………………………Ⅵ
表 目 錄 ………………………………………………………………Ⅷ

第一章	緒  論……………………………………………………1
 1.1  研 究 緣 起 與 動 機…………………………………………1
 1.2  研 究 方 向 與 架 構…………………………………………4

第二章   灰 色 系 統 理 論…………………………………………5
 2.1  概 論 與 簡 介…………………………………………………5
 2.2  灰 數 與 黑 數…………………………………………………6
 2.3  灰 數 的 運 算…………………………………………………7
 2.4  灰 色 模 型GM（1,1）…………………………………………9
 2.5  修 正 後 之 灰 色 預 器 ………………………………… 13
 2.6  灰 預 測 簡 單 的 應 用……………………………………14

第三章   控 制 理 論…………………………………………… 20
3.1  滑 動 模 式 控 制………………………………………… 20
3.1.1	 滑 動 模 式 控 制 特 性…………………………… 20
3.1.2	 滑 動 模 式 控 制 律…………………………………23
3.1.3	 切 換 控 制 律 的 連 續 近 似…………………… 25
3.2  非 線 性、 時 變 系 統 的 滑 動 模 式 控 制 器… 27

第四章   遺 傳 演 算 法……………………………………………29
 4.1  前 言……………………………………………………………29
 4.2  遺 傳 演 算 法 基 本 架 構……………………………… 30
  4.2.1  資 料 結 構………………………………………………30
  4.2.2  編 碼………………………………………………………32
  4.2.3  再 生、突 變、交 換……………………………………33
  4.2.4  適 存 函 數………………………………………………37
4.3  遺 傳 演 算 法 實 例 應 用……………………………… 40
4.4  遺 傳 演 算 法 基 本 特 性……………………………… 48

第五章   控 制 器 設 計 及 最 佳 化……………………………51
 5.1  滑 動 模 式 控 制 器 設 計……………………………… 51
5.2  滑 動 模 式 控 制 器 參 數 最 佳 化……………………53
5.3  機械臂之最佳灰預測—滑動模式控制器之設計…………… 54

第六章   電 腦 模 擬 ………………………………………………60
6.1  船 舶 縱 搖 數 學 模 式 ……………………………………60
6.2  穩 定 翼 減 縱 搖 數 學 模 式 ……………………………61
6.3  滑 動 模 式 控 制 器 設 計…………………………………64
6.4  模 擬 結 果 ……………………………………………………67
6.5  模 擬 範 例 二：二階機械手臂控制…………………………71
6.6  模 擬 結 果…………………………………………………… 75

第七章 結 論………………………………………………………… 83

參 考 文 獻 ………………………………………………………… 84
                                    

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校內：2004-08-15公開
校外：2006-08-15公開

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