【摘 要】
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传统PID算法在控制具有大滞后、非线性、时变性等动态特性复杂的温度对象时，存在超调量大、参数无法自调节、模型自适应能力差、系统稳定性低等问题。为此，文章提出一种多重T-S型模糊神经网络PID温度控制算法。该算法根据PID算法的结构特点，利用T-S型模糊神经网络的单输出特性，建立能分别输出PID 3个参数的3重网络模型。MATLAB仿真实验结果表明，该算法与传统PID、BP神经网络PID，以及常规模
【机 构】
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雅安职业技术学院智能制造与信息工程学院
【基金项目】
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四川省教育厅高校创新团队项目（15TD0022）；
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传统PID算法在控制具有大滞后、非线性、时变性等动态特性复杂的温度对象时，存在超调量大、参数无法自调节、模型自适应能力差、系统稳定性低等问题。为此，文章提出一种多重T-S型模糊神经网络PID温度控制算法。该算法根据PID算法的结构特点，利用T-S型模糊神经网络的单输出特性，建立能分别输出PID 3个参数的3重网络模型。MATLAB仿真实验结果表明，该算法与传统PID、BP神经网络PID，以及常规模糊神经网络PID等相比，超调量低，稳定性高，模型自适应性强，抗干扰能力好，综合性能指标优。
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