【摘 要】
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目的提出一种能够提高退火炉温度控制系统的性能和精度的具体方案，增强控制系统的鲁棒性．方法针对退火炉温度控制系统具有多变量，非线性和不确定性的特点，将T—S模糊神经网络与预
【机 构】
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沈阳建筑大学市政与环境工程学院,沈阳建筑大学信息与控制工程学院
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目的提出一种能够提高退火炉温度控制系统的性能和精度的具体方案，增强控制系统的鲁棒性．方法针对退火炉温度控制系统具有多变量，非线性和不确定性的特点，将T—S模糊神经网络与预测控制相结合，在线建立被控对象的数学模型，并用BP神经网络控制器对所得到的信息在线修正，进而控制退火炉炉温．并通过仿真与传统的模糊PID控制方案进行对比分析．结果T—S模糊神经网络预测控制方案具有较强的控制精度和动态性能，预测精度高、容错性好、收敛速度快，基本无超调等特点．结论T—S模糊神经网络预测控制能够提高产品退火质量、节能环保，可以
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