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在工业生产过程中,针对纯迟延、时变、强耦合的多输入多输出现象,提出一种
基于模糊神经网络解耦和PID控制相结合,对系统进行解耦控制的方法。这种方法不需要建
立多变量对象精确的数学模型,通过对大迟延大惯性强耦合的循环流化床锅炉床温-主汽压力
对象进行仿真,其结果表明,解耦控制效果很好,具有良好的静态性、动态性及鲁棒性。
-In the industrial production process for a pure delay, time-varying, strong coupl
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锅炉主汽温自适应模糊PID控制,：对锅炉主温度动态特性，以及采用传统PID控制方式和模糊控制方式的优缺点进行了分析，进而提出将模糊控制与常规PID 控制相结合的思路,设计了主汽温自适应模糊PID控制系统。仿真结果表明，其控制效果得到明显改善。-Main steam temperature adaptive fuzzy PID control
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多火电厂主汽温度控制系统的过程控制进行仿真-Of the thermal power plant main steam temperature control system process control simulation
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基于粒子群优化的预测算法，用于锅炉汽温的控制-Prediction algorithm based on particle swarm optimization for boiler steam temperature control
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设计了免疫遗传优化算法IGA整定ADRC参数的程序，在过热汽温度控制系统中得到验证，程序简单实用。-Immune genetic optimization algorithm designed IGA ADRC parameter tuning procedures, the superheated steam temperature control system has been verified, the procedure is simple and practical.
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