【摘 要】
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本文将模糊逻辑控制与PI控制相结合，构成模糊自适应PI控制，该方法有效提高系统的抗干扰、跟随性和鲁棒性，针对模糊规则需要专家经验并且比较粗糙的不足，提出了最近邻聚类算法与模
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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本文将模糊逻辑控制与PI控制相结合，构成模糊自适应PI控制，该方法有效提高系统的抗干扰、跟随性和鲁棒性，针对模糊规则需要专家经验并且比较粗糙的不足，提出了最近邻聚类算法与模糊RBF（径向基函数）网络的PI控制，利用最近邻聚类算法获得初始的模糊控制规则，然后再把控制规则中的参数输入到神经网络中进行参数调整，使得模糊神经网络具有模糊控制的非线性控制作用，又有神经网络自学习和自适应能力，能够实时整定PI控制器的参数，提高系统应用模糊自适应PI控制的控制精度，使控制对象的效果更好。
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