【摘 要】
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在锅炉的燃烧控制系统中，燃烧对象是一个具有多变量、强耦合、强干扰、大滞后等特性的复杂过程系统，常规的PID控制无法满足实际需求；针对该问题，提出了将动态解耦方法与非线性最
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在锅炉的燃烧控制系统中，燃烧对象是一个具有多变量、强耦合、强干扰、大滞后等特性的复杂过程系统，常规的PID控制无法满足实际需求；针对该问题，提出了将动态解耦方法与非线性最小二乘优化算法相结合，得到降阶模型，并运用预测PI控制算法进行控制研究；仿真结果表明：基于降阶模型的预测PI解耦控制策略具有良好的稳定性和鲁棒性，且抗干扰能力强，具有一定的实际应用价值。
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按我刊稿约．论著摘要必须写成冠以“目的（Objective）”、“方法（Methods）”、“结果（Results）（应给出主要数据）”和“结论（conclusions）”小标题的结构式。采用第三人称撰写，不用“本文”我院”“we”等主语，不加评论和解释。
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利用监督分类和决策树分类2种方法对研究区域进行地表覆盖分类,将分类结果与Google Earth影像、地形图对比进行精度评定。结果表明,决策树分类总体精度和Kappa系数分别为86.462 9%和0.827 1,较监督分类的总体精度和Kappa系数分别提高了5.347%和0.067 1,对于地形复杂的地区,能有效提高分类精度。
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