【摘 要】
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复杂的工业生产过程中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延、和多变量强耦合等特点,这使得常规的单回路及传统的多变量解耦设计难以达到预期的控制效果。目前
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复杂的工业生产过程中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延、和多变量强耦合等特点,这使得常规的单回路及传统的多变量解耦设计难以达到预期的控制效果。目前这一主要的研究课题受到了广泛的关注,一些学者将模糊逻辑系统、神经网络、模糊神经网络等智能方法应用到多变量过程控制中。本文在这些研究成果的基础上,提出了一种多变量系统模糊神经网络解耦的控制方法。该方法结合了基于模糊自适应整定PID控制算法和改进型模糊神经网络解耦算法,用于球磨煤机制粉系统和循环流化床锅炉床温-主汽压力系统中,对解耦设计方案进行了仿真研究,结果表明,该方案比传统的PID解耦控制方案的控制效果明显要好。
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