1、“.....算法过于复杂，大多数方法还仅局限于理论和仿真研究，能在试验装置上和工业生产中应用的并不多。根据这两类控制方法的特点，将它们结合起来进行复合控制是种有效的时滞系统控制策略，成功的应用有模糊控制模糊基于的恒温箱温度控制系统设计与仿真免费在线阅读在时滞过程中，模糊控制般是针对误差和误差变化率而进行的，将输入量的精确值模糊化，二〇〇年五月十五日星期六根据输入变量和模糊规则，按照模糊推理法等。模糊控制是智能控制较早的形式，它吸取了人的思维具有模糊性的特点，从广义上讲，模糊逻辑控制指的是应用模糊集合理论，统筹考虑系统的种控制方式，模糊控制不需要精确的数学模型，是解决不确定性系统控个准确的过程数字模型，当模型误差较大时，控制质量将大大恶化，甚至系统会变得不稳定。智能控制智能控制是类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制，它包括模糊控制神经网络控径......”。

2、“.....等缺点。清晰化，得到精确输出控制过程，其中模糊规则是最重要的。但是，模糊控制存在控制精度不高算法复杂。模糊控制算法等。神经网络控制是研究和利用人脑的些结构机理以及人的知识和经验对系统的控制的鲁棒性和容错性。题，其显著特点是具有学习能力。神经网络的主要优势在于能够充分逼近任意复杂的非线性系统，且有很强清晰化，得到精确输出控制过程，其中模糊规则是最重要的。但是，模糊控制存在控制精度不高算法复杂制指的是应用模糊集合理论，统筹考虑系统的种控制方式，模糊控制不需要精确的数学模型，是解决不确定性系根据这两类控制方法的特点，将它们结合起来进行复合控制是种有效的时滞系统控制策略，成功的应用有模糊控制模糊控制神经元预估控制预估控制等。而智能控制是非参数模型的控制方法，因而在鲁棒性抗干扰能力方面有很大的优势。但它们都是基于参数模型的控制方法，因而自适应性和鲁棒性差对模型精确性要求高抗干扰能力差......”。

3、“.....因而在鲁棒性抗干扰能力方面有很大的优势。但智能控制也有其不足之处，即理论性太强，算法过于复杂，大多数方法还仅局限于理论和仿真研究，能在试验装置上和工业生产中应用的并不多。根据这两类控制方法的特点，将它们结合起来进行复合控制是种有效的时滞系统控制策略，成功的应用有模糊控制模糊控制神经元预估控制预估控制等。这些方法既能利用经典控制方法结构简单二〇〇年五月十五日星期六可靠性和实用性强的特点，又能发挥智能控制自适应性和鲁棒性好，抗干扰能力强的优势，弥补了各自的不足，在大时滞控制系统中具有很好的应用前景。主要解决的问题在本次设计中种是用来实现建模，种是直接作为控制器使用。与模糊控制样，神经网络也存在算法复杂的缺点，同种是用来实现建模，种是直接作为控制器使用。与模糊控制样，神经网络也存在算法复杂的缺点，同种是用来实现建模，种是直接作为控制器使用。与模糊控制样......”。

4、“.....同时神经网络学习和训练比较费时，对训练集的要求也很高。结论经典控制方法由于具有结构简单可靠性及实用性强等特点，在实际生产过程中得到了广泛的应用。但它们都是基于参数模型的控制方法，因而自适应性和鲁棒性差对模型精确性要求高抗干扰能力差。而智能控制是非参数模型的控制方法，因而在鲁棒性抗干扰能力方面有很大的优势。但智能控制也有其不足之处，即理论性太强，算法过于复杂，大多数方法还仅局限于理论和仿真研究，能在试验装置上和工业生产中应用的并不多。根据这两类控制方法的特点，将它们结合起来进行复合控制是种有效的时滞系统控制策略，成功的应用有模糊控制模糊控制神经元预估控制预估控制等。这些方法既能利用经典控制方法结构简单二〇〇年五月十五日星期六可靠性和实用性强的特点，又能发挥智能控制自适应性和鲁棒性好，抗干扰能力强的优势，弥补了各自的不足，在大时滞控制系统中具有很好的应用前景......”。

5、“.....主要是对恒非线性强耦合和不确定性的复杂工业生产工程的控制问题，其显著特点是具有学习能力。神经网络的主要优势在于能够充分逼近任意复杂的非线性系统，且有很强的鲁棒性和容错性。般来说，神经网络用于控制有两种方法，糊控制器模糊自适应控制器模糊控制算法等。神经网络控制是研究和利用人脑的些结构机理以及人的知识和经验对系统的控制。人们普遍认为，神经网络控制系统的智能性鲁棒性均较好，能处理高维合成规则计算控制量，再将它清晰化，得到精确输出控制过程，其中模糊规则是最重要的。但是，模糊控制存在控制精度不高算法复杂等缺点。因此如果能结合其它的算法来提高它的控制精度，那将是非常有效的，例如模制的种有效途径。模糊控制是种基于专家规则的控制方法。在时滞过程中，模糊控制般是针对误差和误差变化率而进行的，将输入量的精确值模糊化，二〇〇年五月十五日星期六根据输入变量和模糊规则，按照模糊推理法等......”。

6、“.....它吸取了人的思维具有模糊性的特点，从广义上讲，模糊逻辑控制指的是应用模糊集合理论，统筹考虑系统的种控制方式，模糊控制不需要精确的数学模型，是解决不确定性系统控个准确的过程数字模型，当模型误差较大时，控制质量将大大恶化，甚至系统会变得不稳定。智能控制智能控制是类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制，它包括模糊控制神经网络控制遗传算林算法方法比较简单，只要能设计出合适的且可以物理实现的数字调节器，就能够有效地克服纯滞后的不利影响，因而在工业生产中得到了广泛应用。但它的缺点是设计中存在振铃现象，且与算法样，需要纯滞后特性而提出的种控制算法。该算法的目标是设计个合适的数字调节器，使整个系统的闭环传递函数相当于个带有纯滞后的阶惯性环节，而且要求闭环系统的纯滞后时间等于被控对象的纯滞后时间。大进型的方案，这些方案包括多变量预估控制，非线性系统的预估器，改进的预估器......”。

7、“.....大林算法是由美国公司的于年针对工业过程控制中的器需要确知被控对象的精确数学模型，当估计模型和实际对象有误差时，控制品质就会严重恶化，因而影响了预估器在实际应用中的控制性能。于是在预估器的基础上，许多学者提出了扩展型的或者改节，减小超调量，提高系统的稳定性并且加速调节过程，提高系统的快速性。二〇〇年五月十五日星期六理论上预估器可以完全消除时滞的影响，但是在实际应用中却不尽人意，主要原因在于预估预估器是得到广泛应用的时滞系统控制方法，该方法是个时滞预估补偿算法。它通过估计对象的动态特性，用个预估模型进行补偿，从而得到个没有时滞的被调节量反馈到控制器，使得整个系统的控制就如没有时滞环糊控制器，如与时间无关的确定性模糊控制器，自适应模糊控制器，使得控制性能得到了很大的改善。控制可以和模糊控制及神经网络结合起来，即基于神经网络的模糊自适应控制方法。较大，即额定时滞的系统......”。

8、“.....但是，可以将它与其他的方法结合起来改善时滞过程的控制效果，从而可以继续发挥控制的优点。许多学者提出了多种模糊控制算法，设计了多种模时滞过程中的应用受到定的限制，由于算法只有在系统模型参数为非时变的情况下，才能获得理想效果。当个调好参数控制器被应用到模型参数时变系统时，系统的性能会变差，甚至不稳定。尤其对于时滞大林算法这几种方法。控制器由于具有算法简单，鲁棒性好和可靠性高等特点，因而在实际控制系统设计中得到了广泛的应用。控制的难点在于如何对控制参数进行整定，以求得到最佳控制效果。然而在制方法，同时二者相结合的复合控制方法由于具有二者的优点，因此也逐渐受到广泛的应用。经典控制所谓经典控制方法是指针对时滞系统控制问题提出并应用得最早的控制策略，主要包括控制预估控制大制方法，同时二者相结合的复合控制方法由于具有二者的优点，因此也逐渐受到广泛的应用......”。

9、“.....主要包括控制预估控制大林算法这几种方法。控制器由于具有算法简单，鲁棒性好和可靠性高等特点，因而在实际控制系统设计中得到了广泛的应用。控制的难点在于如何对控制参数进行整定，以求得到最佳控制效果。然而在时滞过程中的应用受到定的限制，由于算法只有在系统模型参数为非时变的情况下，才能获得理想效果。当个调好参数控制器被应用到模型参数时变系统时，系统的性能会变差，甚至不稳定。尤其对于时滞较大，即额定时滞的系统，常规控制往往无能为力。但是，可以将它与其他的方法结合起来改善时滞过程的控制效果，从而可以继续发挥控制的优点。许多学者提出了多种模糊控制算法，设计了多种模糊控制器，如与时间无关的确定性模糊控制器，自适应模糊控制器，使得控制性能得到了很大的改善。控制可以和模糊控制及神经网络结合起来，即基于神经网络的模糊自适应控制方法......”。