【摘 要】
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本课题研究了具有非线性、大惯性的大型电加热炉的温度控制，提出了采用内模控制算法，作为控制策略的计算机采样控制方案，为了实现将对象的逆模型作为调节器，利用BP型神经网络的非
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本课题研究了具有非线性、大惯性的大型电加热炉的温度控制，提出了采用内模控制算法，作为控制策略的计算机采样控制方案，为了实现将对象的逆模型作为调节器，利用BP型神经网络的非线性逼近特性，对被控对象进行了正、逆模型的辨识。为了克服对象与内模型匹配之间存在的误差，提出了在反馈回路中串加反馈滤波器，并提出了反馈滤波器的设计方案。同时，为了实现理想的完全控制，在控制方案中还增加了前置滤波器，解决了前置滤波器的设计办法。最后以MATLAB为工具，对电加热炉进行仿真研究。仿真结果表明，基于神经网络的内模控制结构对电加热炉这一具有非线性大纯滞后的系统具有良好的控制性能。
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