基于模糊神经网络的石英加速度计的温度控制

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提出了基于模糊神经网络的石英加速度计的温度控制系统。该系统包括模糊神经网络的温度控制软件设计和基于数字信号处理器和可编程逻辑器件(DSP+FPGA)硬件开发平台的电路设计。模糊神经网络的反向学习过程采用离线学习方法在matlab7.0中进行;根据所设置的样本点对网络参数进行训练,然后把参数训练好的模糊控制程序写入温度控制单元DSP6713中,实现系统的温度控制。实验结果表明,该系统具有响应速度快,稳定性好,控制精度高等优点,其温度控制精度达到0.2℃,满足系统的实际应用要求。
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