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摘要
传统挤出机PID系统对非线性变量参数的控制存在较大偏差，难以满足挤出机的智能控制。建立基于模糊神经网络的PID智能控制系统，实现对温度控制PID参数的整定，通过隶属度函数描述非线性参数集合的相关性，建立模糊变量间的映射关系和模糊控制表，实现对PID参数的微整定，提升了系统对非线性参数的适应性。结果表明：采用模糊PID自整定系统达到预定稳定温度所用的条件时间减少，温度波动显著减小，具备了更高的控制准确度和适应性。同时，系统初始参数偏差量化因子较大时，能够使系统快速达到目标温度，提高系统升温效率，但过大偏差值易造成系统温度波动频繁，因此需根据实际工况选定系统输入/输出参数量。
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单位安徽商贸职业技术学院
