大滯后溫度系統(tǒng)的控制方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、工業(yè)溫度控制系統(tǒng)通常因具有嚴重的大滯后性、時變性、非線性性等特點，而使得基于精確數(shù)學模型的常規(guī)控制方法難以獲得滿意的動、靜態(tài)控制效果。PID控制器具有原理簡單、使用方便、穩(wěn)定性好、控制效果好等優(yōu)點。但是它的參數(shù)依賴于人的經驗調整控制，而且系統(tǒng)越復雜，參數(shù)就更難得到優(yōu)化整定。模糊控制根據(jù)很多專家經驗建立一個具有豐富經驗指導的參表，實時判斷系統(tǒng)響應，具有一定的適應力。神經網絡具有自學習、自組織、自適應能力，可以描述任何非線性性系統(tǒng)。結合三種

2、理論的優(yōu)缺點，用PID控制，用模糊控制器判決，用神經網絡辨識和校正控制系統(tǒng)，以滿足溫度控制系統(tǒng)的要求。 本文設計出一種徑向基函數(shù)(RBF)神經網絡辨識的模糊PID自適應控器，使控制系統(tǒng)具有自調整、自學習能力，同時具有快速、穩(wěn)定性好等性能。該控制器綜合了PID控制器和模糊控制器以及神經網絡控制器的優(yōu)點并彌補了它們各自的不足。所設計的控制器在電阻爐溫度控制系統(tǒng)的仿真研究表明，RBF神經網絡辨識的模糊PID自適應控制器具有超調小、過渡

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