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神经网络的自学习模糊PID控制综合了神经网络和模糊逻辑2种控制技术的优势.通过结合构成的控制器,根据神经网络的分类去构建模糊规则库,在强化PID控制功能的同时降低了构建模糊库的难度.这种新型的PID控制器对于大迟延和模型不稳定的电厂主汽温的控制是十分有效的.通过系统仿真研究,基于神经网络的自学习模糊PID控制器在控制品质方面明显优于常规PID控制系统,尤其在变工况时,控制效果更加明显.