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针对常规比例积分微分(proportion-integral-derivative,PID)控制存在精度不高,在线自适应差的缺点,提出了一种在线PID-TS模糊神经网络复合控制方法.该方法利用TS模糊神经网络的自学习能力提高溶解氧的控制精度,并通过构造的性能协调因子在线调整两者权重.将提出的控制方法应用于国际基准仿真平台.结果表明:所提方法能有效控制污水中的溶解氧参数,与常规PID和BP(back-propagation)神经网络控制器相比,该方法具有更优的动态性能.
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