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上传时间: 2020-10-22
详细说明：结合灰分控制的时变、滞后和非线性特性，本文提出了一种基于人工神经网络与模糊控制相结合的控制器。利用人工神经网络的自学习、自适应和并行处理的能力，将模糊控制规则转化为神经网络的学习样本，通过ANN的BP学习算法记忆这些规则样本。实验表明该控制用具有响应速度快、精度高和鲁棒性的特点。
煤矿选煤厂的配煤系统是一个非线性、时变和大滞后的过程，在其控制过程中，灰分度是一个非常重要的控制参数。目前常采用PID控制装置，但这种PID控制适应能力差，对高频干扰非常敏感。而且由于灰分度是一个非线性时变参数，加上工作环境的随机性，很难建立一个精确的数学模型。
1、 控制对象分析及系统总体框架
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