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水浴鍋改變輸入信號時三種控制方法

返回列表 來源：未知 發布日期：2024-11-05 17:29【大 中 小】

圖9和表2為檢驗Fuzzy-RBF神經網絡PID控制系統的跟隨效果，首先給水浴鍋物理系統輸入一個40°階躍，使其達到期望的溫度后且穩定后，在t=2000s時，再給階躍信號疊加一個溫度為5的階躍信號，Fuzzy-RBF神經網絡PID控制系統是最快達到二次階躍的溫度，從穩態40°到期望的45°僅用了458s，其他兩種控制算法都超過500s，在超調量和調節時間指標下，控制效果都比其他兩種算法好很多，穩定性和波動性效果明顯，Fuzzy-RBF神經網絡PID控制算法在跟隨階躍上具有良好的跟隨性能和魯棒性。

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