针对闭式压力机数学模型构建难度大,控制效果不理想等相关问题,提出一种智能模糊神经网络算法,利用神经网络的记忆特点自动选择各个控制阶段的控制策略,其中模糊算法降低系统的时变性与耦合性,神经网络的自学习功能可以实时对PID参数进行快速准确的调整.仿真结果证明,笔者提出的算法可以明显改善系统的控制性能,与实际环境中的数学模型拟合效果好,大大提高了系统的鲁棒性和灵敏性.
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