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针对工业过程中普遍存在的时滞、非线性、对象参数时变等特性，提出了一种基于最优预测的神经元模糊自整定PID控制算法。该算法利用最优预测克服时滞，利用神经元学习功能和模糊控制调节神经元增益克服系统的非线性和时变问题。仿真结果表明，该控制算法鲁棒性强、响应速度快，具有工业控制应用价值。
基于最优预测的神经元模糊自整定PID控制
【摘 要】
：
针对工业过程中普遍存在的时滞、非线性、对象参数时变等特性，提出了一种基于最优预测的神经元模糊自整定PID控制算法。该算法利用最优预测克服时滞，利用神经元学习功能和模糊
【机 构】
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广西大学电气工程学院
【出 处】
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控制工程
【发表日期】
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2007年6期
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