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硬件系统不变的情况下提出一种新型温度控制方案,结合自适应模糊控制和神经网络,用神经网络的学习能力计算出隶属度函数参数及相应的模糊规则,达到更高的控制精度。并运用Matlab中自适应神经网络模糊推理系统ANFIS对系统进行了仿真,研究表明系统具有极强的适应能力和稳定性。温控系统由于被控过程常伴有严重的非线性时变性、大滞后及大量现场干扰,使得基于精确数学模型的传统控制方案很难获得满意的动静态效果[1]。模糊控制不依赖于被控过程的数学模型,但需要利用专家的先验知识进行近似推理,其模糊模型一旦建立很难适应变化了的情况,。
