针对传统PID控制策略对非线性、时变、多变量耦合、大迟延和惯性的循环流化床床温控制品质不佳，提出运用模糊控制及神经网络相结合的方法对锅炉燃烧系统中的床温被调量进行控制。由模糊控制与神经网络深度融合形成的模糊神经网络控制方式结合了模糊推理与神经网络的并行处理、自学习的优点，网络通过训练可以实现控制规则的自动辨识与隶属度函数的校正，实现“智能化”的调节要求。在MATLAB仿真软件中搭建仿真模块，仿真结果表明该控制策略较传统PID控制平稳调节性能更好，达到稳态的时间更短。
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