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针对焦炉鼓风机系统具有工况复杂、非线性时变、大滞后及存在随机干扰等特点,提出了一种基于多模型切换的焦炉鼓风机调速系统的智能控制策略。把整个焦化工艺过程分两个不同工况：正常工况和强干扰状态（推焦、加煤等操作）下的非正常工况。从煤气发生量变化不同的角度又把正常工况分成两个工作区,通过采用基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算法对这两个不同工作区分别建立被控对象的逆模型,并设计相应的两个逆模型控制器,模型之间是根据引入切换策略切换到相应控制器。系统在强干扰状态下切换到PI＋Sm ith预估控制。仿真和应用