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人工气候箱温湿度控制对象是一个非线性、强耦合和大滞后的系统，其控制非常困难。研究采用模糊控制对温度和湿度分别进行控制，并采用神经网络来学习和补偿温度和湿度之前的耦合作用。该方法无需对象的精确数学模型，适应性强。实验研究表明该控制方法响应速度快、超调小，控制精度高。
基于神经网络补偿的人工气候箱温湿度模糊控制
【摘 要】
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人工气候箱温湿度控制对象是一个非线性、强耦合和大滞后的系统，其控制非常困难。研究采用模糊控制对温度和湿度分别进行控制，并采用神经网络来学习和补偿温度和湿度之前的耦合
【机 构】
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浙江大学电气工程学院
【出 处】
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仪器仪表学报
【发表日期】
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2009年7期
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