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针对生化培养箱过程控制系统中，存在温、湿度变化耦合性强、设备性能易变的问题，本文提出了一种新的设计方法，首先采用模糊控制器对温、湿度独立控制，再采用粒子群算法对模糊隶属度进行在线优化，同时引入神经元学习算法，实现对温度和湿度控制量解耦关系的学习，系统实际运行效果实现证明了本文方法的有效性。
基于智能解耦补偿的生化培养箱智能控制
【摘 要】
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针对生化培养箱过程控制系统中，存在温、湿度变化耦合性强、设备性能易变的问题，本文提出了一种新的设计方法，首先采用模糊控制器对温、湿度独立控制，再采用粒子群算法对模糊隶属
【机 构】
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湖南学院铁道职业技术
【出 处】
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电子制作
【发表日期】
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2016年3X期
【基金项目】
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2013年度湖南省教育厅科学研究项目(课题编号:13C591)
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