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针对焦炉集气管压力这类多变量非线性系统，提出了一种基于PID神经网络和RBF模糊神经网络的多变量解耦控制方案，RBF模糊神经网络对多变量对象解耦，PID神经网络控制器控制过程的动态特性。工程应用表明，提出的控制策略有效地解决了集气管压力这类复杂对象的过程控制问题。
基于模糊神经网络的多变量解耦控制
【摘 要】
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针对焦炉集气管压力这类多变量非线性系统，提出了一种基于PID神经网络和RBF模糊神经网络的多变量解耦控制方案，RBF模糊神经网络对多变量对象解耦，PID神经网络控制器控制过程的动
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,株洲工学院电气工程系
【出 处】
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小型微型计算机系统
【发表日期】
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2002年5期
【基金项目】
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湖南省中青年科技基金项目 (99JZY2 0 79)
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