【摘 要】
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该文主要是进行过程控制算法的研究.以燃气加热炉为研究对象,提出了一种模糊神经网络控制器,着重讨论了模糊神经网络的混合学习算法,并让它同常规的PID控制算法分别对其仿真
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该文主要是进行过程控制算法的研究.以燃气加热炉为研究对象,提出了一种模糊神经网络控制器,着重讨论了模糊神经网络的混合学习算法,并让它同常规的PID控制算法分别对其仿真模型进行温度控制,通过比较仿真结果来判定这两种算法的优劣.该文所提出的这种基于模糊逻辑、神经网络和BP算法的控制器,采用了新型的混合学习算法.即:首先由自组织算法确定模糊神经网络的初始隶属函数;其次由竞争学习算法完成模糊规则确定;最后提出了一种改进的BP算法用来优化调节已经获得的隶属函数.通过仿真与实验,它的控制效果明显优于PID控制器,而且能有效跟踪被控对象参数的时变及较大的干扰.
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