融合遗传与模糊逻辑：迭代学习控制算法的创新与实践.docx

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2025-10-15 发布于上海
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融合遗传与模糊逻辑：迭代学习控制算法的创新与实践

一、引言

1.1研究背景与动机

随着现代工业的飞速发展，控制系统面临着越来越复杂的任务和挑战，对控制算法的精度和效率提出了极高的要求。在传统的控制领域，如工业生产过程中的温度、压力、流量控制，以及机器人运动控制、航空航天飞行器姿态控制等，经典的控制算法如PID控制虽然结构简单、易于实现，在一些线性、时不变的系统中取得了良好的控制效果。然而，实际工业系统往往具有高度的非线性、不确定性和时变性，经典控制算法在面对这些复杂特性时，难以满足日益增长的高精度、高效率控制需求。

在这样的背景下，智能控制算法应运而生，并在控制领域得到了广泛的研究和应用