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摘要
针对加热炉出口温度控制过程属于时变性、滞后性、具有分布参数等非线性过程，其数学模型难以精确建立，在传统控制中，出口温度往往又会受到多种干扰变量实时变化而缺乏控制能力。基于此，将模糊控制鲁棒性强、用语言模糊规则描述过程及无需建立数模等优点和神经网络自适应、自学习以及容错性强等优点相结合构成一种新型智能控制系统即自适应模糊神经网络控制系统对加热炉出口温度进行控制，同时对模糊控制和神经控制算法进行改进。经试验仿真证明，该控制对加热炉出口温度具有较好的动态性能，控制品质得到了提高。
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针对加热炉出口温度控制过程属于时变性、滞后性、具有分布参数等非线性过程，其数学模型难以精确建立，在传统控制中，出口温度往往又会受到多种干扰变量实时变化而缺乏控制能力。基于此，将模糊控制鲁棒性强、用语言模糊规则描述过程及无需建立数模等优点和神经网络自适应、自学习以及容错性强等优点相结合构成一种新型智能控制系统即自适应模糊神经网络控制系统对加热炉出口温度进行控制，同时对模糊控制和神经控制算法进行改进。经试验仿真证明，该控制对加热炉出口温度具有较好的动态性能，控制品质得到了提高。
