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网络中心机房的温度是大延时、大惯性的被控对象,针对此特点,以模糊控制和神经网络结合的思想,设计了一种基于模糊神经网络的控制器。建立了以T-S模糊模型为基础的5层模糊神经网络结构,并采用改进的BP算法和最小二乘法为模糊神经网络的学习算法。仿真结果表明,该方法下系统响应时间短、超调量小且稳态精度高,有较好的动态品质、稳定性和抗干扰性。