基于组态软件MCGS的锅炉温度智能解耦控制

20世纪80年代中后期以来，国际上以美国、日本为首的工业发达国家，掀起了竞相研究开发神经网络，设计构造神经计算机的热潮。主要应用在模式识别、经济管理，优化控制等方面；同时，人工神经网络在自动控制领域得到了广泛应用，为自学习、自适应模糊控制提供了一种新的有效途径。本文利用人工神经网络的优点，设计出一种神经网络的在线学习方法。通过神经网络的离线训练和在线自学习，使控制器具有自调整和自适应的性能，从而进一步改进实时控制效果，以便应用于温度过程控制中。