【摘 要】
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随着工业自动化水平的迅速提高,计算机在工业领域的广泛应用,人们对工业自动化的要求越来越高。传统的控制理念和控制器在控制效果方面与智能控制相比精度和稳定性方面都比较
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随着工业自动化水平的迅速提高,计算机在工业领域的广泛应用,人们对工业自动化的要求越来越高。传统的控制理念和控制器在控制效果方面与智能控制相比精度和稳定性方面都比较差,在传统控制领域,PID控制器被广泛采用,它的特点是结构简单,适应性强。但是简单的PID控制往往不能达到令人满意的程度,尤其是对大滞后、慢时变、非线性的复杂系统。而现在许多工业过程控制系统中,被控对象往往存在着结构和参数的不确定性、纯滞后或非线性耦合等特性,所以,单个控制器的控制系统很难完成工业复杂的控制任务。于是,现在人们开始研究将两种或几种控制手段相结合来提高整个控制系统的特性。比如:模糊PID控制、神经网络PID控制、遗传算法与模糊逻辑神经网络的融合等。本文介绍了一种传统控制与智能控制相结合的控制方案:单神经元PI嵌入模糊控制查询表的控制方式,传统与模糊、神经控制相结合,有机的弥补了各控制方式在控制方面的不足,提高了控制器性能。本文通过对单神经元PI嵌入模糊控制查询表中的控制器的设计及实现,完成了系统的建模、仿真和实际应用。结果表明该控制器不管与传统的PID控制器还是与单个的模糊控制器比较鲁棒性和快速性都大大地得到改善。另外,通过对被控对象的模拟仿真实现了运动状态的真实再现,直观性和真实性较好,使得人们能够方便地通过模拟仿真来研究运行状态,预防和查找故障等。
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