摘要：针对目前真空木材碳化设备的控制系统具有大滞后、强耦合、时变性以及难以建立精确数学模型等特点,提出了一种模糊神经网络算法的真空木材碳化设备控制系统.通过对输入输出变量、论域及隶属函数的选择,设计出真空木材碳化设备控制器;再将神经网络与模糊控制系统相结合,得到模糊神经控制网络.对模糊神经网络控制器的算法进行了分析;在Matlab环境下编写控制器的程序,用Simulink进行仿真实验.结果表明:模糊神经网络控制器的真空木材碳化设备输出的温度曲线,稳态误差为0、最大偏移量为l℃、调节时间约为8s、超调量为2％;湿度曲线在6s时即可达到稳定,稳态误差为0、最大偏差为1％、超调量为4％;加入扰动后,误差能被快速消除,温湿度的波动幅度相对减小,系统的稳定性更强.模糊神经网络控制器,可减小调节时间、消除误差、提高控制精度,具有很好的鲁棒性.将二者结合设计出的模糊神经网络控制器,具有自适应、学习、识别和模糊信息处理等功能,在处理大规模复杂的模糊应用问题方面具有更好的控制效果.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/dblydxxb201708016

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