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基于模糊神经网络PID算法的电阻炉温控系统

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由于电阻炉温控系统是一个大惯性、大滞后、时变、且非线性的系统,采用传统PID控制不能解决系统的非线性、时变和PID参数的在线整定难等问题,为此提出一种控制算法—模糊神经网络PID算法. 可根据电阻炉的温度的偏差及其变化率实时对PID的3个参数进行优化,达到具有最佳组合的PID控制,从而实现PID控制的自适应和智能化性能.使用MatLab的simulink仿真,通过传统PID与模糊神经网络PID阶跃响应曲线的比较,表明系统采用模糊神经网络PID算法具有更好的动、静态特性和自适应性,对突加的外部的扰动具有良好的抗干扰能力,具有实用价值.

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来源
《第九届中国多智能体系统与控制会议（MASC2013）》|2014年|1-4|共4页
会议地点河南焦作
作者
DONG Ai-hua; 董爱华; LI Meng-yao; 李梦瑶;
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作者单位

中国系统仿真学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电阻炉;
关键词
电阻炉; 温度控制系统; 模糊神经网络;

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