【摘 要】
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该文针对烧结炉加热过程具有延时性、非线性以及强扰动等特点,提出了一种基于组合预测的烧结过程模糊神经网络控制方法。首先,采用基于Adaboost的BP预测方法对炉温进行预测,方便后续控制。其次,采用模糊神经网络方法控制烧结过程的动态特性,保证精确、稳定地对烧结炉温进行控制。最后,得出仿真结果。仿真结果表明,该方法具有响应快、无超调、控制精度高及节约能源等优点,具有良好的动态和静态特性。
【机 构】
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湖南环境生物职业技术学院生态宜居学院
【基金项目】
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湖南省教育厅科学研究项目(项目编号:19C0657),湖南环境生物职业技术学院支柱工程资助项目(项目编号:湘环院教字[2019]33号)。
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该文针对烧结炉加热过程具有延时性、非线性以及强扰动等特点,提出了一种基于组合预测的烧结过程模糊神经网络控制方法。首先,采用基于Adaboost的BP预测方法对炉温进行预测,方便后续控制。其次,采用模糊神经网络方法控制烧结过程的动态特性,保证精确、稳定地对烧结炉温进行控制。最后,得出仿真结果。仿真结果表明,该方法具有响应快、无超调、控制精度高及节约能源等优点,具有良好的动态和静态特性。
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