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利用多层神经网络构建模糊自适应PID控制器，通过神经网络自学习能力在线提取模糊控制规则，优化控制器隶属度函数，根据不同时刻的误差e和误差变化ec运用模糊推理在线自整定PID参数。仿真实验表明，该控制系统具有优良的控制性能。此外，通过遗传算法对模糊神经网络的学习速率和惯性系数等进行了优化，为控制系统实现最优控制提供了有力保证。 相似文献
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应用模糊神经网络PID控制技术,建立了高分子聚合物反应温度控制系统.该系统利用模糊神经网络调整PID参数,进一步完善了PID控制的自适应性能.自行设计了该控制系统的硬件和软件部分,可以接入8点热电阻信号,具有显示温度、自动控温、声光报警等功能,应用结果说明,该温度控制系统充分利用了模糊神经网络和PID控制的优点,具有良好的动、静态特性和自适应性. 相似文献
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