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提出了模糊一神经网络的pH控制方法，利用神经网络对非线性发酵系统进行模型辨识，模拟实际发酵罐；采用模糊控制算法，以发酵罐内pH的偏差和偏差变化率作为输入，蠕动泵加入的碱的量作为输出。仿真结果表明，pH值稳定在6．2±0．05，达到控制精度。
基于模糊-神经网络的pH控制
【摘 要】
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提出了模糊一神经网络的pH控制方法，利用神经网络对非线性发酵系统进行模型辨识，模拟实际发酵罐；采用模糊控制算法，以发酵罐内pH的偏差和偏差变化率作为输入，蠕动泵加入的碱的量作
【机 构】
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华中科技大学机械科学与工程学院
【出 处】
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机械与电子
【发表日期】
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2013年4期
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