【摘 要】
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该论文针对复杂工业过程具有大滞后、非线性、时变、耦合等特点,研究了几种有效的智能模糊控制方法,并应用于复杂工业过程控制中.论文针对传统模糊控制器控制存在的缺陷,提出
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该论文针对复杂工业过程具有大滞后、非线性、时变、耦合等特点,研究了几种有效的智能模糊控制方法,并应用于复杂工业过程控制中.论文针对传统模糊控制器控制存在的缺陷,提出了一种模糊模型参考学飞控制器,使得模糊控制规则可以得到在线实时的调整,具有很好的效果.论文将模糊控制和小脑模型关节控制器(CMAC)结合起来,提出了一种高阶模糊CMAC自适应控制器.利用模糊集来提高小脑神经网络的泛化能力,大大的进高了系统的性能.根据预测控制和模糊控制特点,利用RBF神经网络作为辨识模型,提出了一种基于网 络模型的模糊预测控制.针对纯滞后工业对象特点,将神经网络的优化方法、PID控制策略 以及Smith预估器相结合,提出了种智能PID控制和一种基于遗传算法的前馈-反馈模糊控制 器.
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