【摘 要】
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针对小型链条供暖锅炉运行过程中大滞后、强惯性和严重非线性等特点，将模糊控制与预测理论相结合，提出一种基于神经网络的预测模糊控制方法，并将它应用于链条锅炉负荷控制系统中
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针对小型链条供暖锅炉运行过程中大滞后、强惯性和严重非线性等特点，将模糊控制与预测理论相结合，提出一种基于神经网络的预测模糊控制方法，并将它应用于链条锅炉负荷控制系统中，该控制方法由预测模型和模糊控制模块组成。预测模型由递阶遗传算法（ＨＧＡ）对一批实际输入输出数据离线训练，得到对象的神经网络模型，再对该神经网络模型进行多步递推得到。控制模块采用常规控制与模糊控制并存的结构以减少稳态偏差。在线控制时，引入反馈校正对预测结果进行修正以减少时变、模型失配或环境干扰对系统造成的影响。运行结果表明，该预测模糊控制方法具有良好的动态响应特性和较强的鲁棒性。
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