【摘 要】
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该文提出了一种改进的模糊控制器的设计方法和基于模糊神经系统的辩识器设计方法.常规的模糊控制器对于大滞后、不确定性大的系统控制效果优于传统的PID控制,但稳态精度不高,
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该文提出了一种改进的模糊控制器的设计方法和基于模糊神经系统的辩识器设计方法.常规的模糊控制器对于大滞后、不确定性大的系统控制效果优于传统的PID控制,但稳态精度不高,调节时间也长;同时,它虽然能利用人的控制经验,但无法利用关于对象的知识.所以,该文在常规模糊控制器的基础上,利用查询表方式实现比例因子的在线调整,利用线性插值的方式使控制输出量连续;从而改善了系统的动态响应,提高了系统的稳态精度.该文还综合利用神经网络擅长学习和模糊系统善于表达知识的特点,给出了污水中和系统的模糊神经系统辩识器的一种设计方法.该辩识器用神经网络来实现模糊系统,利用人关于对象的知识建立初始模型,利用BP算法来调整权值,逼近对象的真实模型.论文的最后是污水中和系统模糊控制方案的具体软硬件实现,并针对现场的环境特点,讨论了系统的抗干扰性以保证系统的长期稳定运行.
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