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火电厂的给水加药系统具有时滞、非线性等特点，并且难以建立数学模型。模糊控制对非线性、时滞、难以建立数学模型等系统有较好的控制效果和鲁棒性。神经网络在自学习、自适应和容错性方面表现出了良好的效果。将这两种智能算法融合，使系统在更好利用经验规则实现较好控制效果的同时能根据环境的变化不断地学习，提高系统的自适应能力和鲁棒性。文章设计了基于T-S模糊神经网络的加药控制器，并通过仿真对比检验了T-S模糊神经网络静态性能和动态性能以及对于非线洼和时滞的控制效果。