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温度控制系统是工业生产和生活中常用的控制系统,目前常用的控制算法包括PID控制、模糊控制、自适应控制和神经网络控制等。其中,PID控制是最常用的控制算法,但其精度受到温度变化的影响较大,即PID参数不能自动调整以适应环境变化。为了解决PID温度控制系统适应性不强的问题,引入模糊控制系统,与传统PID控制相结合,对温度控制系统进行研究与分析。运用Matlab模糊工具箱搭建模型并仿真,对比了传统PID温度控制与模糊PID温度控制,结果表明模糊PID温度控制效果较好。 相似文献
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基于优化后的反向传播神经网络,提出了一种新能源汽车锂电池SOH(状态健康)预测模型。该模型利用历史电池数据和当前电池参数作为输入,预测电池的SOH。为了优化模型性能,使用遗传算法对模型进行训练和优化,提高了预测精度和鲁棒性。试验结果表明,该模型能够在不同工况下准确预测锂电池的SOH,并且相对于传统方法具有更好的性能。基于优化BP神经网络的SOH预测模型具有广泛的应用前景,可以为新能源汽车锂电池的健康管理提供有力的支持。 相似文献
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